Kubernetes Deployment 终极指南
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来源 / 译者 | 伪架构师
原文作者 | Jérôme Petazzoni
要把容器化的应用部署起来？在 Kubernetes 中部署容器化应用，总要涉及到
Deployment，这里有这个对象的所有内容。
我们最早学会的 Kubernetes 命令之一就是 kubectl run。具备 Docker 经验的用户，不免会用 docker run 命令和这个命令进行对比，结论可能是：运行容器就是这么简单。
我们来看看，在运行一个基本的 kubectl run 命令的时候，都发生了些什么：
$ kubectl run web --image=nginx
deployment.apps/web created
集群中创建了什么？
$ kubectl get all
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/web-65899c769f-dhtdx 1/1 Running 0 11s
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 443/TCP 46s
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/web 1 1 1 1 11s
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
replicaset.apps/web-65899c769f 1 1 1 11s
我们并没有看到容器，而是一组未知对象：
Deployment：web
ReplicaSet：web-65899c769f
Pod：web-65899c769f-dhtdx
此处的 kubernetes 服务可以忽略，它在我们运行命令之前就已经存在了。
我只想要个容器！为什么看到了三个不同的对象？
简单说来，这些 Kubernetes 对象能在不停服务的情况下，为应用提供渐进式部署、回滚以及伸缩的支持。
初次见面难免会好奇：究竟是怎么回事？在了解这些问题之后，就会理解每个对象的角色和存在价值了。
持续集成提升了对代码的信心。要把这种信心扩展到发布流程之中，部署操作就需要更多保障。
容器和 Pod
在 Kubernetes 中，一个 Deployment 的最小单元不是容器，而是 Pod。Pod 是一组容器（当然这一组也可以只有一个），它们运行在同一台服务器中，并共享一些资源。
例如 Pod 中的容器能够通过 localhost 互相通信。在网络视角中，这些容器中的所有进程都是本地的。
但是我们永远无法创建独立的容器：最相近的操作也只能是创建一个仅包含单一容器的一个 Pod。
我们想让 Kubernetes 创建 NGINX，完整的台词是：“我要一个 Pod，其中只包含一个容器，这个容器运行的是 nginx 镜像”。
# pod-nginx.yml
# Create it with:
# kubectl apply -f pod-nginx.yml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: web
spec:
containers:
- image: nginx
name: nginx
ports:
- containerPort: 80
name: http
这就只有一个 Pod，那 ReplicaSet 和 Deployment 是怎么回事？
指令和声明
Kubernetes 是一个声明式系统（和指令式系统相对），这就意味着我们无法给它发出命令。我们不能说：“运行这个容器”。我们能做的只能是——描述我们需要的东西，然后等 Kubernetes 根据现有内容，同步为预期内容。
打个比方，我们可以说：“我要一个 40 英尺高的有黄色门的蓝色容器”，Kubernetes 会为我们查找这种容器，如果找不到，就会创建一个；如果已经有了，但它是绿色红门的，Kubernetes 就会帮我们上色；如果已经有了完全符合要求的容器，因为现有内容和预期内容一致，所以 Kubernetes 什么都不会做。
回到软件容器的话题，我们可以说：“我想要一个名字叫 web 的 Pod，其中应该有单独的容器，运行的是 nginx 镜像”。
如果这个 Pod 不存在，Kubernetes 会创建出来。如果符合我们要求的 Pod 已经存在，Kubernetes 无需进行任何动作。
基于这种思路，怎样对 web 应用进行伸缩，来满足多容器或 Pod 的运行需要呢？
ReplicaSet 简化了 Pod 的伸缩过程
如果我们只有一个 Pod，我们想要更多的同样的 Pod，我们可能会给 Kubernetes 提出这样的要求：“我们需要一个叫做 web2 的 Pod，具体要求是：…”，然后重复之前的 Pod 规范。想要多少 Pod，就重复执行多少次。
这明显很不方便，我们要自己跟踪所有的 Pod，确保它们都同步了正确的状态，并符合特定的规范。
Kubernetes 提供了高级一些的抽象来简化这个过程：ReplicaSet。ReplicaSet 的对象结构和 Pod 很相似，只不过它还有个副本数量的字段，用于描述我们所需要的符合规范的 Pod 数量。
有了 ReplicaSet，我们就可以告诉 Kubernetes：“我需要一个叫做 web 的 ReplicaSet，其中包含 3 个 Pod，这些 Pod 符合如下规范：……”，Kubernetes 会根据这个指令来确认，是不是刚好有三个符合规范的 Pod。如果我们从头开始，就会创建这 3 个 Pod。如果已经有了 3 个 Pod，什么事都不会发生——我们的要求和现状一致。
# pod-replicas.yml
apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
name: web-replicas
labels:
app: web
tier: frontend
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
tier: frontend
template:
metadata:
labels:
app: web
tier: frontend
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
ports:
- containerPort: 80
ReplicaSet 的伸缩和高可用
我们可以修改现存 ReplicaSet 的副本数量，以此来完成伸缩。Kubernetes 会根据伸缩指令来创建或删除 Pod，让 Pod 数量符合要求。
高可用方面，因为 Kubernetes 会持续的对集群进行监控，确保无论什么情况下都保有指定数量的运行实例。
如果节点当机，恰好其中有一个 web 所属的 Pod，Kubernetes 会另外创建一个 Pod 来替换它。如果节点没有当机，不过是有一段时间无法联系或者没有响应，那么它再次恢复可用之后，就会多出一个 Pod，Kubernetes 会中止一个 Pod 来保证数量符合要求。
修改 Pod 定义会发生什么
修改 Pod 定义并不罕见。比如我们经常会希望把容器镜像替换为新版本。
记住：ReplicaSet 的使命是，“确保有 N 个符合规范的 Pod。”如果我们修改了定义，会发生什么呢——突然就没有符合新规范的 Pod 了。
写到这里，我们已经知道了声明式系统的工作方式：Kubernetes 会立刻创建 N 个符合新规范的 Pod。旧的 Pod 会一致存在，直到我们手工清理。
如果能用 CI/CD 对这些过期 Pod 做一个自动清理可能不错；如果新 Pod 的创建能用更优雅的方式也会更好。
Deployment 驱动的 ReplicaSet
前面说的需要就是 Deployment 的职责。粗看上去，Deployment 的规范和 ReplicaSet 很像：其中包含了 Pod 规范，以及副本数量。（还有一些后面会讨论的参数）
# deployment-nginx.yml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: web
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx
replicas: 3
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
Deployment 并不会直接负责 Pod 的创建和删除。它会把这些工作委托给一个或多个 ReplicaSet。
在我们创建 Deployment 的时候，它会用自己的 Pod 规范创建一个 ReplicaSet。
当更新一个 Deployment 并修改副本数量时，它会把更新内容传递给下游的 ReplicaSet。
当配置发生了变化
需要更新 Pod 规范的时候，事情就有意思了。例如我们可能需要使用新版本的镜像（因为我们发布了新的版本），或者修改应用的参数（通过命令行参数、环境变量或者配置文件）。
在我们更新 Pod 规范时，Deployment 会用新的 Pod 规范创建新的 ReplicaSet。新的 ReplicaSet 的初始实例数量是 0。接下来 ReplicaSet 的实例数量会逐步提升，同时逐渐减少另一个 ReplicaSet 的尺寸。
可以想象一下，面前有个混音台，我们要让新的 ReplicaSet 淡入，同时把旧的那个淡出。
整个过程之中，请求被发送给新旧两个 ReplicaSet，用户不会感觉服务中断。
全景大致如此，其中还有很多小细节，让整个过程更加健壮。
损坏的 Deployment 以及就绪检测
如果我们推出了一个故障版本，因为 Kubernetes 会持续把旧 Pod 替换成新的（故障）版本，它可能会让整个应用坏掉（逐个 Pod）。
除非我们用上了就绪检测。
就绪检测是在容器规范中加入的一个测试过程。他是一个二进制测试，结果只有两个“能行”或者“不行”，这个测试会以指定的间隔被执行（缺省情况下是每 10 秒）。
Kubernetes 支持三种方式的就绪检测：
在容器内运行一个命令；
向容器发出一个 HTTP(S) 请求；
向容器发起一个 TCP 连接。
Kubernetes 会通过测试结果来了解容器及其所处 Pod 是否准备就绪可以接受流量。在我们推出新版本时，Kubernetes 会等到新 Pod 测试得到“就绪”结果之后，才会进入下一步。
如果一个 Pod 因为就绪检测持续失败，永远无法进入就绪状态，Kubernetes 也不会进入下一步。部署过程会停止，应用会继续使用老版本运行，直到我们解决了问题。
如果没有就绪检测，那么这个容器成功启动后就会被当成是就绪状态。所以最好能使用就绪检测来保障业务。
使用 Rollback 来从故障版本中快速恢复
在滚动更新过程中或之后的任何时间，我们都可以告诉 Kubernetes：“我改主意了，请回到这个 Deployment 的前一个版本。”，这个操作会切换新旧 ReplicaSet 的地位。在这个点开始，会提高旧版 ReplicaSet 的实例数量到指定数值，同时降低新版的的实例数量。
一般来说，并不限于新旧两个 ReplicaSet。归根结底，有一个 ReplicaSet 被视为“最新”版本，我们可以将这个版本作为目标 ReplicaSet，所谓目标，就是我们希望运行的，也是 Kubernetes 会逐步拉起的一个版本。同时也可以有任意多个其它版本的 ReplicaSet，对应旧版本。
例如我们在运行 10 个副本的版本 1 应用，然后开始推出版本 2。在某个时间点，我们可能有了 7 个版本 1、3 个版本 2 的 Pod 正在运行。如果我们不想等版本 2 完全推出，决定推出版本 3。在版本 3 部署的时候，我们又想回到版本 1。整个过程，Kubernetes 都会根据需要对各个版本的 ReplicaSet 中的副本数量进行调整。
MaxSurge 和 MaxUnavailable
Kubernetes 不一定是一次更新一个 Pod 的。之前我们提到 Deployment 还有一些额外的参数，这些参数中包括了 MaxSurge 和 MaxUnavailable，这两个参数决定了更新过程的速度。
试想一下，推出新版本过程中的两个策略：
我们可能对应用的可用性非常谨慎，因此决定在关闭旧版本 Pod 之前，首先要启动新 Pod。只有新 Pod 启动、运行并就绪之后，才终结旧 Pod。
上这个假设中有个隐含条件就是我们的集群中是有剩余资源的。然而如果我们的集群已经满载，无法负担多余 Pod 的消耗，那么我们自然是希望首先关掉旧的，然后才启动新的。
MaxSurge 指出了我们在滚动更新时，可以有多少个额外的 Pod；而 MaxUnavailable 则代表在滚动更新时，我们可以忍受多少个 Pod 无法提供服务。这两个参数可以是 Pod 数量，也可以是 Deployment 的实例数量百分比；两个参数都可以设置为 0（但是不能同时为 0）。
接下来看看这两个参数的常见取值，以及背后的意图。
MaxUnavailable 设置为 0 意味着：“在新 Pod 启动并就绪之前，不要关闭任何旧 Pod”。
MaxSurge 设置为 100% 的意思是：“立即启动所有新 Pod”，也就是说我们有足够的资源，我们希望尽快完成更新。
这两个参数的却升值都是 25%，如果我们更新一个 100 Pod 的 Deployment，会立刻创建 25 个新 Old，同时会关闭 25 个旧 Pod。每次有 Pod 启动就绪，就可以关闭旧 Pod。每次有旧 Pod 完成关闭过程（释放资源），就可以创建另一个新 Pod 了。
演示时间
可以很方便的观察这些参数的作用。我们不需要编写自己的 YAML、定义就绪检测等东西。
我们需要做的事情只是，使用一个无效的镜像，例如一个不存在的镜像。这个容器永远无法启动，Kubernetes 也永远无法把它标记为就绪。
如果你有个 Kubernewtes 集群（Minikube 或者 Docker 桌面版的单结点集群都可以），可以在不同终端运行下面的命令，来看看发生了什么：
kubectl get pods -w
kubectl get replicasets -w
kubectl get deployments -w
kubectl get events -w
然后用下面的命令来创建、伸缩以及更新一个 Deployment：
kubectl run deployment web --image=nginx
kubectl scale deployment web --replicas=10
kubectl set image deployment web nginx=that-image-does-not-exist
会看到部署过程停顿了，但是还有 80% 的应用容量是可用的。
如果我们运行 kubectl rollout undo deployment web，Kubernetes 就会回滚到使用 nginx 镜像的旧版本。
理解选择器和标签
前面我们说过，ReplicaSet 的任务是确保有 N 个符合规范的 Pod。这其实并不完全。实际上 ReplicaSet 并不关心 Pod 的规范，它关心的只是标签。
换句话说，不论 Pod 运行的是 nginx 还是 redis 还是什么别的什么东西；所有的关注点都是，它们要有正确的标签。前面的例子中，标签大概是 run=web 以及 pod-template-hash=xxxyyyzzz 的形式。
ReplicaSet 包含了一个 selector 成员，内容是一个逻辑表达式，功能和 SQL 中的 SELECT 类似，用来选择符合要求的 Pod。ReplicaSet 保证 Pod 的数量正确，如有必要，就会新建或者删除 Pod，但是不会修改已经存在的 Pod。
这样会有个设想：可能可以手工创建带有这些标签的 Pod ，但是却用的不同镜像（或者不同配置），就能骗过 ReplicaSet 了。
粗看上去，这可能是个很大的潜在问题。但实际上，我们很难恰巧选择了正确的标签，这是因为标签中包含了根据 Pod 规范运算得出的哈希值。
Service 负载均衡
选择器还用在 Service 上，这个对象负责 Kubernetes 的内外部的负载均衡。我们可以给 web 创建一个 Service：
kubectl expose deployment web --port=80
这个服务会有它自己的内部 IP 地址（ClusterIP），连接到这个地址的 80 端口会被负载均衡到这个 Deployment 所有 Pod 之中。
事实上这个连接的负载均衡范围是所有符合 Service 标签选择器的 Pod 中，例如这里对应的是 run=web。
在我们编辑 Deployment 并触发滚动时，就会创建新的 ReplicaSet。这个 ReplicaSet 会创建 Pod，新 Pod 标签会包含 run=web，所以这些 Pod 就会自动的接到流量。
这表明在滚动更新时，Deployment 不需要因为 Pod 的的启动停止，而去重新配置或者通知负载均衡器。负载均衡器通过 selector 自动的完成任务。
如果你好奇就绪检测的内幕：Pod 只有在所有成员容器都通过就绪检测之后才会作为有效的 Endpoint被加入服务。换句话说，Pod 只有准备就绪之后才会开始接收流量。
Kubernetes 部署的高级策略
有些事后我们希望在推出新版本时候还有更多的控制。
两个知名流行技术是蓝绿部署以及金丝雀部署。
Kubernetes 中的蓝绿部署
在蓝绿部署中，我们希望立即把所有流量从旧版本切换到新版本，而不是象之前说的渐进切换。提出这种要求可能有几个原因：
我们不想混合新旧请求，希望能够尽可能清晰的从旧版本切换到新版本；
我们正在更新多个组件（例如 Web 前端和 API 后端），不想新版本前端和旧版后端发生联系；
如果出现问题，我们希望有能力尽快回滚，无需等旧版本容器重启。
在 Kubernetes 中，可以用创建多个 Deployment 的方式来完成蓝绿部署，通过对 Service 的 Selector 字段的控制来进行切换。
下面的命令会创建两个 Deployment：blue 和 green，分别使用 nginx 和 httpd 镜像：
kubectl create deployment blue --image=nginx
kubectl create deployment green --image=httpd
接下来我们创建一个 Service，起初不会发送任何流量：
kubectl create service clusterip web --tcp=80
然后我们更新 web 服务的选择器：kubectl edit service web。这个命令会从 Kunernetes API 中抓取服务对象的定义，在文本编辑器中打开。在其中查找：
selector:
app: web
把其中的 web 替换成 blue 或者 green 或者别的什么。保存并退出。kubectl 会把更新的定义推送给 Kubernetes API，然后 web 服务现在就会向特定的 Deployment 发送流量了。
可以用 kubectl get svc web 命令获取服务的地址，并使用 curl 进行访问。
我们用文本编辑器作出的变更，也可以完全使用命令行来完成，例如 kubectl patch 命令：
kubectl patch service web -p '{"spec": {"selector": {"app": "green"}}}'
蓝绿部署的好处是，流量切换几乎是立刻完成的，推出和回滚都可以很方便的通过更新 Serevice 定义来完成。
用 Kubernetes 完成金丝雀部署
有时我们不想让测试版本影响所有用户，即使是短时间也不行。所以我们可以部分推出新版本。例如我们部署新旧两组实例，1% 的流量发送给新版本。
接下来我们在新旧版本的监控数据中进行观察。如果情况允许，就可以向前推进；如果延迟、错误率或者其它什么东西看起来有问题，就回滚到旧版本。
由于 Kubernetes 的标签和选择器的机制，可以很简单的实现这种策略。
前面的例子中，我们修改了服务的选择器，接下来我们修改一下 Pod 标签。
例如设置服务的选择器，让它选择带有 status=enabled 的 Pod，然后给特定的 Pod 打上标签：
kubectl label pod fronted-aabbccdd-xyz status=enabled
也可以一次打上多个标签：
kubectl label pods -l app=blue,version=v1.5 status=enabled
删除标签同样简单：
kubectl label pods -l app=blue,version=v1.4 status-
结论
我们看到了一些用于安全部署的技术，其中的一些能够很方便的降低因部署造成的停机时间，这让我们可以在不担心影响用户的情况下提高部署频度。
有些技术给我们系上安全带，阻止问题版本影响服务。还有些别的服务让我们感觉安心。有点像主机游戏中的保存按钮——在尝试困难操作之前，我们知道如果出了问题，我们还可以回到从前。
Kubernetes 让开发和运维团队能够使用这些技术来提高部署的安全性。如果部署的危险系数降低，那么就可以更频繁地、渐进地进行部署，并可以更方便的观察变更的后果。
这一切都会让我们的新特性和修复特性能够更快面世，让我们的应用有更好的可用性。这也是实现容器化和持续交付的重要基础。
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