15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器

一、deployment部署控制器概念

        在学习rc和rs控制器资源时,我们指导,这两个资源都是控制pod的副本数量的,但是,他们两个有个缺点,就是在部署新版本pod或者回滚代码的时候,需要先apply资源清单,然后再删除现有pod,通过资源控制,重新拉取新的pod来实现回滚或者迭代升级;

        那么deployment部署控制器资源,就因此而诞生了;

        deployments资源,实际上就是用来专门部署业务代码的控制器,专门用于企业业务代码的升级和回滚;

        所以,这个资源非常的重要;

        deployment部署控制器,实际上控制的是rs副本控制器,如果说rs副本控制器是控制pod的副本数量的,那么deployment就是专门控制rs控制器资源的;

二、deployment资源的清单编写

        deployment资源与replicaset资源的清单编写方式没什么区别,只是kind的类型换成deployment就可以了,就实现了资源清单的编辑;

[root@k8s231 deployment]# cat dm.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01
spec:
  #控制pod的副本数量
  replicas: 7
  #指定标签选择器,基于标签匹配pod
  selector:
    #声明基于标签匹配pod;
    matchLabels:
      k8s: xinjizhiwa
  #pod的编写,定义pod模板;
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: xinjizhiwa
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: harbor.xinjizhiwa.com/xinjizhiwa-nginx/nginx:v1
        ports:
        - containerPort: 80

[root@k8s231 deployment]# kubectl apply -f dm.yaml

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第1张图片

 三、小结

我们先以查看标签的方式,查看一下pod,可以看到下图中,多出来一个自动生成的标签;

[root@k8s231 deployment]# kubectl get pods --show-labels

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第2张图片

deployment:是用来部署服务的一个资源,是常见的,企业中经常用的资源控制器;

功能:

        1,管理rs资源,通过rs资源管理pod;

        2,它剧本上线部署、副本设置、滚动升级、回滚等功能;

        3,它也提供了声明式更新,可以使用apply命令进行更新镜像版本之类的能力‘

使用场景:企业部署迭代应用

原理:

        通过“标签”管理,实现rs资源的控制,它会在自动创建rs的过程中给rs自动生成一个特有的标签(专属于deployment),当apply更新清单的时候,它会通过标签选定是使用历史的rs还是重新创建rs;

四、deployment实现升级和回滚

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第3张图片

1,编辑deployment资源清单(v1版本)

[root@k8s231 deployment]# cat dm.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01
spec:
  #控制pod的副本数量
  replicas: 7
  #指定标签选择器,基于标签匹配pod
  selector:
    #声明基于标签匹配pod;
    matchLabels:
      k8s: xinjizhiwa
  #pod的编写,定义pod模板;
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: xinjizhiwa
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: harbor.xinjizhiwa.com/xinjizhiwa-nginx/nginx:v1
        ports:
        - containerPort: 80

2,创建deploy资源(V1)

[root@k8s231 deployment]# kubectl apply -f dm.yaml 

3,创建service资源用于访问

· 编辑svc资源清单

[root@k8s231 deployment]# vim svc.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc01
spec:
  type: NodePort
  selector:
    k8s: xinjizhiwa
  ClusterIP: 10.200.200.200
  ports:
  - port: 99
    targetPort: 80
    nodePort: 31000

· 创建svc资源

[root@k8s231 deployment]# kubectl apply -f svc.yaml

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第4张图片

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第5张图片

· 浏览器访问

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第6张图片

4,修改deploy清单中pod镜像版本为V2

[root@k8s231 deployment]# cat dm.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01
spec:
  replicas: 7
  selector:
    matchLabels:
      k8s: xinjizhiwa
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: xinjizhiwa
    spec:
      containers:
      - name: c1

       #将镜像版本修改为V2
        image: harbor.xinjizhiwa.com/xinjizhiwa-nginx/nginx:v2
        ports:
        - containerPort: 80

5,重新apply一下deploy资源

[root@k8s231 deployment]# kubectl apply -f dm.yaml

6,浏览器刷新查看是否迭代成功

发现,版本已经更新;

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第7张图片

7,小结

        deployment,不需要删除原有的pod,只需要apply重新更新一下资源清单,即可实现产品迭代,同比与rc和rs资源,优势明显;

        deployment资源,在apply升级后,是又重新创建了rs资源,也就是再升级的过程中,有两个rs资源;

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第8张图片

        每修改一次镜像,就创建一个rs资源,我们选择使用哪个镜像,就会将这个镜像创建相应的pod副本数,不是用的,就逐渐归零;

五、deployment的升级策略

        什么事升级策略?就是升级时过程的控制策略;

1,编辑资源清单

[root@k8s231 deployment]# cat dm.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01
spec:
  #声明设置升级策略
  strategy:
    #设置升级的策略类型,类型有两种;
    #第一种:Recreate:先停止所有pod,再批量创建新的pod;生产环境不建议使用,因为用户在此时会访问不到服务;
    #第二种:RollingUpdate:滚动更新,即实现部分更新,逐渐替换掉原有的pod,也就是默认的策略;
    type: RollingUpdate
    #如果设置了滚动更新RollingUpdate类型,还需要设置更新的策略;
    rollingUpdate:
      #在原有pod副本数量的基础上,多启动pod的数量(也就是说,更新过程中同时可以存在2+副本数个pod,新旧版本一起)
      maxSurge: 2
      #在升级的过程中最大不可访问的pod的数量(也就是说,pod副本数-1的数量可以被访问)
      maxUnavailable: 1



  replicas: 7
  selector:
    matchLabels:
      k8s: xinjizhiwa
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: xinjizhiwa
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: harbor.xinjizhiwa.com/xinjizhiwa-nginx/nginx:v2
        ports:
        - containerPort: 80

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第9张图片

2,升级创建资源

[root@k8s231 deployment]# kubectl apply -f dm.yaml

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第10张图片

六、蓝绿发布

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第11张图片

1,概念

        蓝绿发布,就是准备两套代码,不需要停止老版本(不影响上一个版本的用户访问),而是在另一套环境中部署新版本然后进行测试,测试通过后将用户流量切换到新的版本,其特点是业务没有终端,升级风险相对较小;

        实现方式:

        1,部署当前版本代码

        2,部署svc资源

        3,部署新版本使用新的deployment名称,新的标签

        4,切换svc标签到新的pod中实现业务切换;

2,准备“蓝环境”版本v1

· 编辑deployment资源清单

[root@k8s231 deployment]# cat dm.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01
spec:
  replicas: 7
  selector:
    matchLabels:
      k8s: xinjizhiwa
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: xinjizhiwa
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: harbor.xinjizhiwa.com/xinjizhiwa-nginx/nginx:v1
        ports:
        - containerPort: 80

· 编辑svc资源

[root@k8s231 deployment]# cat svc.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc01
spec:
  type: NodePort
  selector:
    k8s: xinjizhiwa
  clusterIP: 10.200.200.200
  ports:
  - port: 99
    targetPort: 80
    nodePort: 31000

· 创建svc与deployment资源(蓝环境的)

[root@k8s231 deployment]# kubectl apply -f dm.yaml

[root@k8s231 deployment]# kubectl apply -f svc.yaml

· 浏览器访问

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第12张图片

蓝环境v1准备完毕

3,准备“绿环境”v2

· 编辑deployment资源清单

[root@k8s231 deployment]# vim dm-green.yaml 

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm02
spec:
  replicas: 7
  selector:
    matchLabels:
      k8s: k8s
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: k8s
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: harbor.xinjizhiwa.com/xinjizhiwa-nginx/nginx:v2
        ports:
        - containerPort: 80

· 创建deployment资源(绿环境的)

[root@k8s231 deployment]# kubectl apply -f dm-green.yaml

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第13张图片

4,切换svc资源的标签,让其指向新版本

· 修改svc资源清单

[root@k8s231 deployment]# cat svc.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc01
spec:
  type: NodePort
  selector:

    #修改标签,指向新的pod标签
    k8s: k8s
  clusterIP: 10.200.200.200
  ports:
  - port: 99
    targetPort: 80
    nodePort: 31000

· 重新apply资源清单(svc)

[root@k8s231 deployment]# kubectl apply -f svc.yaml

5,浏览器访问测试

可见,切换新版本成功;

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第14张图片

七、灰度发布(金丝雀发布)

        实现的机制:

        1,部署老版本,使用多副本(模拟正式环境)

        2,部署svc,匹配标签

        3,部署新版本,标签与老版本标签一致(让svc能够访问到,副本从0开始)

        4,灰度版本测试没有问题,将恢复版本的副本数量,逐渐调高增加为生产数量;

        5,将旧版本逐渐调低至0,此时流量全部跑到了新版本上;

15-k8s控制器资源-deployment/部署控制器_第15张图片

1,部署老版本

[root@k8s231 deployment]# vim dm.yaml 

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm01
spec:
  replicas: 7
  selector:
    matchLabels:
      k8s: k8s
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: xinjizhiwa
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: harbor.xinjizhiwa.com/xinjizhiwa-nginx/nginx:v1
        ports:
        - containerPort: 80

[root@k8s231 deployment]# kubectl apply -f dm.yaml

2,部署新版本

[root@k8s231 deployment]# cat dm-green.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: dm02
spec:

  #副本设置为0;
  replicas: 0
  selector:
    matchLabels:
      k8s: k8s
  template:
    metadata:
      name: pod01
      labels:
        k8s: k8s
    spec:
      containers:
      - name: c1
        image: harbor.xinjizhiwa.com/xinjizhiwa-nginx/nginx:v2
        ports:
        - containerPort: 80

[root@k8s231 deployment]# kubectl apply -f dm-green.yaml

3,部署svc

[root@k8s231 deployment]# cat svc.yaml 
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: svc01
spec:
  type: NodePort
  selector:
    k8s: k8s
  clusterIP: 10.200.200.200
  ports:
  - port: 99
    targetPort: 80
    nodePort: 31000

[root@k8s231 deployment]# kubectl apply -f svc.yaml

4,将新版本的副本逐渐调高

5,将旧版本的副本逐渐调低

至此,灰度发布,学习完毕;

        灰度发布就是让新旧版本,一起上线,旧版本和新版本让用户随机访问到,然后没有业务问题之后,逐渐调高新版本副本数量,逐渐调低旧版本副本数量,从而达到灰度发布;

#########################################

至此,deployment部署控制器学习完毕;

#########################################

接下来,我们需要拿一个案例,来整体回顾一下,我们学过的知识;

#########################################

接下来,就是k8s的进阶学习了,你准备好了吗?

你可能感兴趣的:(k8s系列,kubernetes,容器,云原生)