Kruise Rollout: 让所有应用负载都能使用渐进式交付

作者：赵明山（立衡）

前言

OpenKruise [1] 是阿里云开源的云原生应用自动化管理套件，也是当前托管在 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 下的 Sandbox 项目。它来自阿里巴巴多年来容器化、云原生的技术沉淀，是阿里内部生产环境大规模应用的基于 Kubernetes 之上的标准扩展组件，也是紧贴上游社区标准、适应互联网规模化场景的技术理念与最佳实践。在原有的工作负载、sidecar 管理等领域外，Kruise 目前正在渐进式交付领域进行尝试。

什么是渐进式交付？

“渐进式交付” 一词最早起源于大型、复杂的工业化项目，它试图将复杂的项目进行分阶段拆解，通过持续进行小型闭环迭代降低交付成本和时间。随着 Kubernetes 及云原生理念被普及之后，尤其是在持续部署流水线出现后，渐进式交付为互联网应用提供了基础设施和实现方法。

在产品的迭代过程中，可以将渐进式交付的具体行为附着在流水线中，将整条交付流水线看作产品迭代的一个过程和一次渐进式交付周期。渐进式交付在实践中是以 A/B 测试、金丝雀/灰度发布等技术手段落地的。以 淘宝商品推荐 为例，其每次发布重大功能，都会经历一次典型的渐进式交付过程，从而通过渐进式交付提高交付的稳定性和效率：

为什么要 Kruise Rollout

Kubernetes 只提供了应用交付的 Deployment 控制器，以及针对流量的 Ingress、Service 抽象，但是如何将上述实现组合成开箱即用的渐进式交付方案，Kubernetes 并没有出标准的定义。Argo-rollout 与 Flagger 是社区目前比较流行的渐进式交付方案，但是它们在一些能力和理念上跟我们的设想不太一样。首先，它们仅支持 Deployment，不支持 Statefulset、Daemonset，更不用说自定义的 operator 了；其次，它们不是“非侵入式的渐进式发布方式” ，例如：Argo-rollout 不能支持社区 K8S Native Deployment、Flagger 对业务创建的 Deployment 进行了拷贝导致 Name 改变而与 Gitops 或自建 Paas 存在一些兼容性的问题。

另外，百花齐放是云原生的一大特点。阿里云容器团队负责整个容器平台云原生架构的演进，在应用渐进式交付领域也有强烈的需求，因此在参考社区方案以及考虑阿里内部场景的基础上，我们在设计 Rollout 过程中有以下几个目标：

无侵入性：对原生的 Workload 控制器以及用户定义的 Application Yaml 定义不进行任何修改，保证原生资源的干净、一致
可扩展性：通过可扩展的方式，支持 K8S Native Workload、自定义 Workload 以及 Nginx、Isito 等多种 Traffic 调度方式
易用性：对用户而言开箱即用，能够非常方便的与社区 Gitops 或自建 Paas 结合使用

Kruise Rollout：旁路的渐进式交付能力

Kruise Rollout [2] 是 Kruise 针对渐进式交付抽象的定义模型，完整的 Rollout 定义：满足配合应用流量和实际部署实例的金丝雀发布、蓝绿发布、A/B Testing 发布，以及发布过程能够基于 Prometheus Metrics 指标自动化分批与暂停，并能提供旁路的无感对接、兼容已有的多种工作负载（Deployment、CloneSet、DaemonSet），架构如下：

流量调度（金丝雀、A/B Test、蓝绿）与分批发布

金丝雀与分批发布是渐进式交付实践中最常用的发布方式，如下所示：

workloadRef 旁路式的选择需要 Rollout 的 Workload（Deployment、CloneSet、DaemonSet）。
canary.Steps 定义了整个 Rollout 过程一共分为五批，其中第一批只灰度一个新版本 Pod，并且 routing 5% 流量到新版本 Pod，并且需要人工确认是否继续发布。
第二批发布 40% 新版本 Pod，以及 Routing 40% 流量到新版本 Pod，且发布完成后 sleep 10m，自动发布后面批次。
trafficRoutings 定义了业务 Ingress 控制器为 Nginx，此处设计为可扩展实现，除 Nginx 之外还可以支持 Istio、Alb 等其它流量控制器。

apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: Rollout
spec:
  strategy:
    objectRef:
      workloadRef:
        apiVersion: apps/v1
        # Deployment, CloneSet, AdDaemonSet etc.
        kind: Deployment 
        name: echoserver
    canary:
      steps:
        # routing 5% traffics to the new version
      - weight: 5
        # Manual confirmation, release the back steps
        pause: {}
        # optional, The first step of released replicas. If not set, the default is to use 'weight', as shown above is 5%.
        replicas: 1
      - weight: 40
        # sleep 600s, release the back steps
        pause: {duration: 600}
      - weight: 60
        pause: {duration: 600}
      - weight: 80
        pause: {duration: 600}
        # 最后一批无需配置
      trafficRoutings:
        # echoserver service name
      - service: echoserver
        # nginx ingress
        type: nginx
        # echoserver ingress name
        ingress:
          name: echoserver

基于 Metrics 指标自动化分批与暂停

Rollout 过程中能够自动的分析业务 Prometheus Metrics 指标，然后与 steps 结合起来，来决定 Rollout 是否需要继续或者暂停。如下所示，在发布完每个批次之后分析过去五分钟业务的 http 状态码，如果 http 200 的比例小于 99.5 将暂停此 Rollout 过程。

apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: Rollout
spec:
  strategy:
    objectRef:
      ...
    canary:
      steps:
      - weight: 5
        ...
      # metrics分析  
      analysis:
        templates:
        - templateName: success-rate
          startingStep: 2 # delay starting analysis run until setWeight: 40%
          args:
          - name: service-name
            value: guestbook-svc.default.svc.cluster.local

# metrics analysis模版
apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: AnalysisTemplate
metadata:
  name: success-rate
spec:
  args:
  - name: service-name
  metrics:
  - name: success-rate
    interval: 5m
    # NOTE: prometheus queries return results in the form of a vector.
    # So it is common to access the index 0 of the returned array to obtain the value
    successCondition: result[0] >= 0.95
    failureLimit: 3
    provider:
      prometheus:
        address: http://prometheus.example.com:9090
        query: |
          sum(irate(
            istio_requests_total{reporter="source",destination_service=~"{{args.service-name}}",response_code!~"5.*"}[5m]
          )) / 
          sum(irate(
            istio_requests_total{reporter="source",destination_service=~"{{args.service-name}}"}[5m]
          ))

金丝雀发布实践

假设用户有基于 Kubernetes 部署 echoServer 服务如下，并且通过 nginx ingress 对外服务：

定义 Kruise Rollout 金丝雀发布（1 个新版本 Pod，以及 5% 流量），并 apply -f 到 Kubernetes 集群

apiVersion: rollouts.kruise.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: rollouts-demo
spec:
  objectRef:
    ...
  strategy:
    canary:
      steps:
      - weight: 5
        pause: {}
        replicas: 1
      trafficRoutings:
        ...

升级 echoserver 镜像版本（Version 1.10.2 -> 1.10.3），并 kubectl -f 到 Kuberernetes 集群中

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: echoserver
...
spec:
  ...
  containers:
  - name: echoserver
    image: cilium/echoserver:1.10.3

Kruise Rollout 监听到上述行为后，将会自动开始金丝雀发布过程。如下所示，自动生成 canary Deployment、service 以及 Ingress，并且配置 5% 流量到新版本 Pods：

金丝雀一段时间后，业务研发同学确认新版本无异常后，可以通过命令 kubectl-kruise rollout approve rollout/rollouts-demo -n default 发布剩余所有的 Pods。Rollout 会精确的控制后续过程，当发布完成后，会回收所有的 canary 资源，恢复到用户部署的状态。

如果在金丝雀过程中发现新版本异常，可以将业务镜像调整为之前版本（1.10.2），然后 kubectl apply -f 到 Kubernetes 集群当中。Kruise Rollout 监听到该行为，会回收所有的 canary 资源，达到快速回滚的效果。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: echoserver
...
spec:
  ...
  containers:
  - name: echoserver
    image: cilium/echoserver:1.10.2

总结

随着 Kubernetes 上面部署的应用日益增多，如何做到业务快速迭代与应用稳定性之间的平衡，是平台建设方必须要解决的问题。Kruise Rollout 是 OpenKruise 在渐进式交付领域的新探索，旨在解决应用交付领域的流量调度以及分批部署问题。Kruise Rollout 目前已经正式发布 v0.1.0 版本，并且与社区 OAM KubeVela 项目进行了集成，vela 用户可以通过 Addons 快速部署与使用 Rollout 能力。此外，也希望社区用户能够加入进来，我们一起在应用交付领域做更多的扩展。

Github：https://github.com/openkruise/rollouts
Official：https://openkruise.io/
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