Deployment实现扩展/收缩，以及滚动更新

一、Deployment概述

• ‌功能‌：实现了Pod的“水平扩展/收缩”(horizontal scaling out/in)，是Kubernetes中重要的编排能力。
• ‌核心概念‌：依赖ReplicaSet API对象实现。

二、ReplicaSet详解

• ‌定义‌：由副本数目的定义和一个Pod模板组成。
• ‌结构‌：

  apiVersion: apps/v1
  kind: ReplicaSet
  metadata:name: nginx-setlabels:app: nginx
  spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: nginxtemplate:metadata:labels:app: nginxspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.7.9

• ‌关系‌：ReplicaSet是Deployment的一个子集，Deployment通过操纵ReplicaSet来间接控制Pod。

三、Deployment与ReplicaSet、Pod的关系

• ‌关系图‌：

  Deployment → ReplicaSet → Pod

• ‌解释‌：
  • ‌ReplicaSet‌：负责保证系统中Pod的个数等于指定的个数。
  • ‌Deployment‌：通过操作ReplicaSet的个数和属性，实现“水平扩展/收缩”和“滚动更新”。

四、水平扩展/收缩

• ‌实现方式‌：Deployment Controller修改ReplicaSet的Pod副本个数。
• ‌命令示例‌：

  kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=4

五、滚动更新

• ‌定义‌：通过交替升级Pod的方式，实现应用的平滑升级。
• ‌策略配置‌：

  spec:strategy:type: RollingUpdaterollingUpdate:maxSurge: 1maxUnavailable: 1

  • ‌maxSurge‌：除了期望的Pod副本数之外，最多可以额外创建的Pod数。
  • ‌maxUnavailable‌：在升级过程中，最多可以同时不可用的Pod数。
• ‌触发方式‌：修改Deployment的Pod模板。
• ‌过程‌：
  1. 创建一个新的ReplicaSet，初始Pod副本数为0。
  2. 逐步将新ReplicaSet的Pod副本数增加到指定值，同时将旧ReplicaSet的Pod副本数减少到0。
  3. 在整个过程中，确保只有指定数量的Pod处于不可用状态，同时只有指定数量的新Pod被创建。
• ‌命令示例‌：

  kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.91

• ‌状态查看‌：

  kubectl rollout status deployment/nginx-deployment

六、滚动更新的好处

• ‌服务连续性‌：在升级过程中，始终有部分旧版本的Pod在线，减少服务中断的风险。
• ‌健康检查‌：依赖Pod的HealthCheck机制，确保新版本的Pod正常运行后再进行替换。

七、版本控制与回滚

• ‌版本记录‌：使用kubectl rollout history查看Deployment的变更历史。
• ‌回滚命令‌：

  kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment

• ‌回滚到指定版本‌：

  kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment --to-revision=2

八、优化ReplicaSet生成

• ‌暂停滚动更新‌：使用kubectl rollout pause暂停Deployment，修改后再恢复。
• ‌恢复滚动更新‌：使用kubectl rollout resume恢复Deployment。
• ‌控制历史版本数量‌：通过spec.revisionHistoryLimit字段限制保留的历史ReplicaSet数量。

九、总结

• ‌Deployment的两层控制关系‌：
  • Deployment控制ReplicaSet（版本）
  • ReplicaSet控制Pod（副本数）
• ‌抽象与应用‌：Kubernetes通过Deployment实现了对应用的抽象，使得应用的描述、版本控制和发布变得更加简单和高效。

十、应用

• ‌金丝雀发布和蓝绿发布‌：
  • ‌金丝雀发布‌：先发布少量机器进行验证，无误后再全面更新。
  • ‌蓝绿发布‌：准备两组机器，一组为当前版本（蓝），一组为新版本（绿），通过切换流量实现更新。