使用 Flux+Flagger+Istio+Kubernetes 实战 GitOps 云原生渐进

准备工作
您将需要具有 LoadBalancer 支持的 Kubernetes 集群 v1.16 或更高版本。 出于测试目的，您可以使用带有 2 个 CPU 和 4GB 内存的 Minikube。

使用 Homebrew 安装 flux CLI：

brew install fluxcd/tap/flux
macOS AMD64/ARM64、Linux AMD64/ARM 和 Windows 的二进制文件可在 flux2 release page 下载。

验证您的集群是否满足前提条件：

flux check --pre
使用 Homebrew 安装 jq 和 yq：

brew install jq yq
Fork 这个仓库并克隆它：

git clone https://github.com//gitops-istio
cd gitops-istio
Cluster bootstrap
使用 flux bootstrap 命令，您可以在 Kubernetes 集群上安装 Flux 并将其配置为从 Git 存储库管理自身。如果集群上存在 Flux 组件，则 bootstrap 命令将在需要时执行升级。

通过指定您的 GitHub 存储库 fork URL 来引导 Flux：

flux bootstrap git
–author-email=
–url=ssh://[email protected]//gitops-istio
–branch=main
–path=clusters/my-cluster
上面的命令需要 ssh-agent，如果您使用的是 Windows，请参阅 flux bootstrap github 文档。

在引导时，Flux 生成一个 SSH key 并打印 public key。
为了用 git 同步你的集群状态，你需要复制 public key 并使用 write 创建一个 deploy key 访问你的 GitHub 仓库。在 GitHub 上转到 Settings > Deploy keys 点击 Add deploy key，
勾选☑️ Allow write access，粘贴 Flux public key 并单击 Add key。

当 Flux 访问你的存储库时，它会做以下事情：

安装 Istio operator
等待 Istio 控制平面准备好
安装 Flagger、Prometheus 和 Grafana
创建 Istio 公共网关
创建 prod 命名空间namespace
创建负载测试器(load tester) deployment
创建前端(frontend) deployment 和金丝雀canary
创建后端(backend) deployment 和金丝雀canary
使用 Istio 引导集群时，定义 apply 顺序很重要。对于要使用 Istio sidecar 注入的应用程序 pod，Istio 控制平面必须在应用程序之前启动并运行。

在 Flux v2 中，你可以通过定义对象之间的依赖关系来指定执行顺序。例如，在 clusters/my-cluster/apps.yaml 中我们告诉 Flux，apps 的协调取决于一个 istio-system ：

apiVersion: kustomize.toolkit.fluxcd.io/v1beta1
kind: Kustomization
metadata:
name: apps
namespace: flux-system
spec:
interval: 30m0s
dependsOn:
- name: istio-system
sourceRef:
kind: GitRepository
name: flux-system
path: ./apps
首先观测 Flux 安装 Istio，然后观测 demo apps：

watch flux get kustomizations
您可以使用以下命令跟踪 Flux reconciliation 日志：

flux logs --all-namespaces --follow --tail=10
Istio 定制和升级

您可以使用位于 istio/system/profile.yaml 的 IstioOperator 资源自定义 Istio 安装：

apiVersion: install.istio.io/v1alpha1
kind: IstioOperator
metadata:
name: istio-default
namespace: istio-system
spec:
profile: demo
components:
pilot:
k8s:
resources:
requests:
cpu: 10m
memory: 100Mi
修改 Istio 设置后，您可以将更改推送到 git，Flux 将在集群上应用它。Istio operator 将根据您的更改重新配置 Istio 控制平面。

当新的 Istio 版本可用时，update-istio GitHub Action workflow 工作流将打开一个pull request，其中包含升级 Istio Operator 所需的清单更新。新的 Istio 版本通过 e2e workflow 在 Kubernetes Kind 上进行测试，当 PR 合并到主分支时，Flux 将在集群内升级 Istio。

应用程序引导
当 Flux 将 Git 存储库与您的集群同步时，它将创建前端/后端部署(frontend/backend deployment)、HPA 和一个金丝雀对象canary object。Flagger 使用 canary 定义创建了一系列对象：Kubernetes deployments、ClusterIP services、Istio 目标规则(destination rules)和虚拟服务(virtual services)。这些对象在网格(mesh)上公开(expose)应用程序，并推动金丝雀分析(canary analysis)和推广(promotion)。

applied by Flux

deployment.apps/frontend
horizontalpodautoscaler.autoscaling/frontend
canary.flagger.app/frontend

generated by Flagger

deployment.apps/frontend-primary
horizontalpodautoscaler.autoscaling/frontend-primary
service/frontend
service/frontend-canary
service/frontend-primary
destinationrule.networking.istio.io/frontend-canary
destinationrule.networking.istio.io/frontend-primary
virtualservice.networking.istio.io/frontend
检查 Flagger 是否成功初始化了金丝雀：

kubectl -n prod get canaries

NAME STATUS WEIGHT
backend Initialized 0
frontend Initialized 0
当 frontend-primary 部署上线时，Flager 会将所有流量路由到主 Pod，并将 frontend 部署 scale 到零。

使用以下命令查找 Istio 入口网关(ingress gateway)地址：

kubectl -n istio-system get svc istio-ingressgateway -ojson | jq .status.loadBalancer.ingress
打开浏览器并导航到入口地址，您将看到前端 UI。

金丝雀发布
Flagger 实现了一个控制循环，该控制循环在测量关键性能指标（如 HTTP 请求成功率、请求平均持续时间和 pod运行状况）的同时，逐步将流量转移到金丝雀。在分析 KPI 的基础上，将金丝雀升级或中止，并将分析结果发布到 Slack。

金丝雀分析由以下任何对象的更改触发：

部署 PodSpec（容器镜像、命令、端口、环境等）
ConfigMaps 和 Secrets 作为卷(volumes)挂载或映射到环境变量
对于不接收恒定流量的工作负载，Flagger 可以配置一个 webhook，当它被调用时，将启动一个目标工作负载的负载测试。canary 配置可以在 apps/backend/canary.yaml 上找到。

从 GitHub 拉取更改：

git pull origin main
要触发后端应用程序的金丝雀部署，请碰撞容器镜像：

yq e ‘.images[0].newTag=“5.0.1”’ -i ./apps/backend/kustomization.yaml
提交和推送更改：

git add -A &&
git commit -m “backend 5.0.1” &&
git push origin main
告诉 Flux 拉取更改或等待一分钟让 Flux 自行检测更改：

flux reconcile source git flux-system
观测 Flux 将您的集群与最新提交进行协调：

watch flux get kustomizations
几秒钟后，Flager 检测到部署修订(deployment revision)已更改并开始新的 rollout：

$ kubectl -n prod describe canary backend

Events:

New revision detected! Scaling up backend.prod
Starting canary analysis for backend.prod
Pre-rollout check conformance-test passed
Advance backend.prod canary weight 5
…
Advance backend.prod canary weight 50
Copying backend.prod template spec to backend-primary.prod
Promotion completed! Scaling down backend.prod
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