我在本地和托管 Kubernetes 集群方面工作了七年多。我能說(shuō)的是，容器已經(jīng)徹底改變了托管格局！它帶來(lái)了許多需要復(fù)雜設(shè)置的設(shè)施。擁有多個(gè)實(shí)例，具有滾動(dòng)重啟、零停機(jī)、健康檢查等功能。以前真是費(fèi)時(shí)費(fèi)力（實(shí)現(xiàn) VRRP 解決方案、使用 monit 之類的應(yīng)用程序監(jiān)控重啟、負(fù)載均衡 haproxy 之類的）！

因此，現(xiàn)在使用 Kubernetes 可以更輕松地訪問一切，但如果您想為應(yīng)用程序的生命周期構(gòu)建完美的設(shè)置，您仍然必須了解它的工作原理以及根據(jù)您的情況應(yīng)遵循哪種策略。
在本文中，我將解釋為什么以及如何使用 Kubernetes 實(shí)現(xiàn)零停機(jī)應(yīng)用程序。

容器鏡像位置

如果您已經(jīng)使用Docker一段時(shí)間，那么這看起來(lái)很簡(jiǎn)單。拉取和使用容器鏡像非常簡(jiǎn)單。但是，在生產(chǎn)環(huán)境中，如果您不是映像所有者，您通常不想依賴遠(yuǎn)程且不受控制的映像注冊(cè)表。為什么？

注冊(cè)表可能會(huì)消失，并且您無(wú)法再拉取鏡像（ Kubernetes 上出現(xiàn)ImagePullBackOff錯(cuò)誤）

您正在使用的圖像標(biāo)簽已被刪除（相同的ImagePullBackOff錯(cuò)誤）

圖像標(biāo)簽沒有改變，但圖像內(nèi)容不再相同（非不可變圖像，因此圖像哈希值不同）。集群的不同節(jié)點(diǎn)上的圖像之間的行為不相同（取決于標(biāo)簽何時(shí)更改并在集群節(jié)點(diǎn)上拉取）

它不符合您要求控制這些圖像的安全要求（SOC2、HIPPA…）。

存在多種解決方案。一種是將容器映像從源注冊(cè)表同步到您自己的注冊(cè)表。

Pod 數(shù)量（應(yīng)用程序?qū)嵗?/p>

這聽起來(lái)很明顯，但如果您正在尋求高可用性，則您的應(yīng)用程序至少需要2 個(gè) Kubernetes 副本（2 個(gè) Pod）。例子：

apiVersion:apps/v1
kind:Deployment
metadata:
name:nginx
spec:
replicas:2#tellsdeploymenttorun2podsmatchingthetemplate
template:
..

我多次聽到的關(guān)于 Kubernetes 的一個(gè)常見錯(cuò)誤是：“我不需要兩個(gè)實(shí)例，因?yàn)?Kubernetes 執(zhí)行滾動(dòng)更新，因此它將在關(guān)閉當(dāng)前實(shí)例之前啟動(dòng)一個(gè)新實(shí)例”。確實(shí)如此，但它僅適用于部署更新！
以下是不適用此規(guī)則的其他場(chǎng)景：

當(dāng)您丟失運(yùn)行應(yīng)用程序的節(jié)點(diǎn)時(shí)（節(jié)點(diǎn)崩潰、硬件故障......）。您的應(yīng)用程序pod 必須從頭開始：

1/鏡像拉取（如果節(jié)點(diǎn)上尚未存在）：拉取時(shí)間取決于鏡像大小

2/磁盤附件（如果有）：需要幾秒鐘（通常觀察到最多 1 分鐘）

3/應(yīng)用程序啟動(dòng)：可能會(huì)有所不同，具體取決于受影響的資源和應(yīng)用程序類型（Java 應(yīng)用程序通常需要更長(zhǎng)的時(shí)間才能啟動(dòng)）

4 / probes：它們正在等待您的應(yīng)用程序準(zhǔn)備好提供服務(wù)，并增加了幾秒鐘的時(shí)間

當(dāng)集群請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)耗盡時(shí)（例如在 EKS 升級(jí)或節(jié)點(diǎn)類型更改期間）：
要替換的節(jié)點(diǎn)上的 Pod 會(huì)收到SIGTERM信號(hào)以正常停止。Pod 正在從RUNNING狀態(tài)切換到TERMINATING狀態(tài)。此處，Kubernetes 服務(wù)已更新，以停止向TERMINATING pod 發(fā)送流量。因此，您不會(huì)再收到流量并且會(huì)出現(xiàn)停機(jī)時(shí)間。然后創(chuàng)建一個(gè)新的 Pod（請(qǐng)參閱上面的場(chǎng)景），在此期間，您不會(huì)收到任何流量。不幸的是，Kubernetes 在殺死一個(gè) pod 之前不會(huì)啟動(dòng)一個(gè)新的 pod。

這就是為什么設(shè)置兩個(gè)實(shí)例是避免停機(jī)的最低要求（另請(qǐng)參閱 Pod 反關(guān)聯(lián)性部分）。

Pod 中斷預(yù)算

PodDisruptionBudget (PDB) 是一個(gè) Kubernetes 對(duì)象，它指定在部署、維護(hù)或任何給定時(shí)間不可用的 Pod 數(shù)量。這有助于確保您的應(yīng)用程序保持可用，即使某些 pod 被終止或驅(qū)逐也是如此。
讓我們舉一個(gè)例子，我的應(yīng)用程序有三個(gè) pod（實(shí)例）；我總是希望始終擁有至少兩個(gè)running；我可以應(yīng)用一個(gè) PDB 對(duì)象，這將保證我始終有至少兩個(gè)正在運(yùn)行的 pod！

apiVersion:policy/v1
kind:PodDisruptionBudget
metadata:
name:my-pdb
spec:
maxUnavailable:1
selector:
matchLabels:
app:my-app

部署策略

Kubernetes 部署有兩種策略：
RollingUpdate：默認(rèn)更新，部署順利。重新創(chuàng)建：在啟動(dòng)較新版本的應(yīng)用程序之前強(qiáng)制應(yīng)用程序完全關(guān)閉。

默認(rèn)情況下，應(yīng)用 RollingUpdate 策略。但是您可以使用其他選項(xiàng)（例如最大不可用百分比和最大激增）來(lái)調(diào)整部署的方式。當(dāng)您面臨繁重的流量負(fù)載并且想要控制部署速度以最大程度地減少性能影響時(shí)，這些選項(xiàng)非常有用。

自動(dòng)回滾部署

不幸的是，自動(dòng)回滾并不是 Kubernetes 默認(rèn)提供的功能。一般來(lái)說(shuō)，您必須使用 Helm、ArgoCD、Spinnaker 等第三方工具才能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)回滾。
大多數(shù)人想要的很簡(jiǎn)單：如果我的應(yīng)用程序無(wú)法正常啟動(dòng)，不要向其發(fā)送流量并回滾。
例如，對(duì)于 Helm，使用 Helm 實(shí)現(xiàn)它的一些選項(xiàng)很有趣：

— wait

— wait-for-jobs

— atomic

為了獲得運(yùn)行良好的解決方案，必須設(shè)置并正確配置探針（請(qǐng)參閱下一節(jié)）。如果 pod 沒有通過(guò)其活性探針正常啟動(dòng)，則會(huì)自動(dòng)回滾。

Probe 探針

不幸的是，探針經(jīng)常被低估，但它們對(duì)于實(shí)現(xiàn)零停機(jī)非常重要！
驗(yàn)證應(yīng)用程序健康狀況的兩個(gè)最重要的探測(cè)器是“Liveness”和“Readiness”探測(cè)器。比長(zhǎng)篇大論更好的是，這里有一個(gè)解釋目標(biāo)的模式：

Kubernetes 探針工作流程
Liveness探針可確保您的應(yīng)用程序處于活動(dòng)狀態(tài)，并將決定 pod 是存活還是死亡！
如果活性探測(cè)未成功：

Pod 停止接收流量

Pod 重新啟動(dòng)，嘗試恢復(fù)健康狀態(tài)。任何進(jìn)一步的重新啟動(dòng)都會(huì)應(yīng)用指數(shù)退避（指數(shù)延遲）

Readiness 探針決定是否將流量發(fā)送到您的 Pod。

如果您的流量出現(xiàn)突發(fā)（并且活性探針正在響應(yīng)），但您的應(yīng)用程序開始變慢，則就緒狀態(tài)可以決定停止向您的應(yīng)用程序發(fā)送流量。讓它恢復(fù)到更加健康的狀態(tài)。

如果就緒探針沒有響應(yīng)，則不會(huì)重新啟動(dòng)您的 Pod。它僅請(qǐng)求負(fù)載均衡器停止向該 Pod 發(fā)送流量。

在什么情況下配置自定義活躍度和就緒度探測(cè)器有用？
答案是“永遠(yuǎn)”！當(dāng)然，您可以使用簡(jiǎn)單的 TCP 檢查，但它永遠(yuǎn)不會(huì)像您自己在應(yīng)用程序中構(gòu)建的自定義探針（例如，REST API 上的專用端點(diǎn)）那樣可靠。

初始啟動(dòng)時(shí)間延遲

初始啟動(dòng)時(shí)間可能需要延遲。它可能發(fā)生在不同的情況下：

您的應(yīng)用程序使用大量 CPU 來(lái)啟動(dòng)（例如 SpringBoot 應(yīng)用程序）。

您的應(yīng)用程序需要在啟動(dòng)時(shí)執(zhí)行比以前更多的操作（由于新功能），并且您沒有升級(jí)分配的 CPU 資源。

您的應(yīng)用程序必須加載數(shù)據(jù)庫(kù)中的架構(gòu)和其中的數(shù)據(jù)，并且在數(shù)據(jù)庫(kù)準(zhǔn)備就緒之前它才可用。

還存在其他幾個(gè)例子……

但這是可能發(fā)生片狀啟動(dòng)的示例。如果您遇到這種情況或想要預(yù)見它，您應(yīng)該像這樣更新initialDelaySeconds ：

livenessProbe:
initialDelaySeconds:60
httpGet:
...

注意：存在專用啟動(dòng)探測(cè)器，但在大多數(shù)情況下可能沒有用。一般來(lái)說(shuō)，initialDelaySeconds選項(xiàng)就足夠了。

優(yōu)雅終止期 GrancePeriodSeconds

這個(gè) Kubernetes 選項(xiàng)并不直接與零停機(jī)功能相關(guān)，而是更多地涉及忽略應(yīng)用程序正常關(guān)閉的重要性的缺點(diǎn)效應(yīng)。
僅當(dāng)應(yīng)用程序能夠攔截 SIGTERM時(shí)，優(yōu)雅終止期才能起作用！如果應(yīng)用程序未編碼為攔截 SIGTERM，則它只會(huì)硬終止應(yīng)用程序，無(wú)論是否存在大于 30 秒的優(yōu)雅終止期，這都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。
不管理 SIGTERM 可能會(huì)帶來(lái)幾個(gè)問題：

糟糕的用戶體驗(yàn)：用戶遇到錯(cuò)誤、空白頁(yè)面或更糟的情況

丟失數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)尚未提交，用戶事務(wù)丟失

不可恢復(fù)的數(shù)據(jù)：刷新磁盤上的數(shù)據(jù)突然停止，您的應(yīng)用程序無(wú)法處理它

還存在其他原因，但您會(huì)看到讓應(yīng)用程序足夠快地關(guān)閉是多么重要。
硬件故障總是有可能的，因此您的應(yīng)用程序應(yīng)該始終能夠在此類故障后恢復(fù)。然而，類似的常規(guī)故障不應(yīng)頻繁發(fā)生。
多給你一點(diǎn)時(shí)間讓你的應(yīng)用程序正常停止通常是很好的做法（<5 分鐘）。Kubernetes 默認(rèn)值為 30 秒，但您可以使用終止GracePeriodSeconds 選項(xiàng)進(jìn)行調(diào)整。

Pod 反親和力

Pod 反關(guān)聯(lián)性可讓您避免同一節(jié)點(diǎn)上存在同一應(yīng)用程序 (Pod) 的多個(gè)實(shí)例。當(dāng)所有實(shí)例都位于同一節(jié)點(diǎn)上時(shí)發(fā)生節(jié)點(diǎn)崩潰時(shí)，您可以想象會(huì)發(fā)生停機(jī)。
為了避免這種情況，您可以要求 Kubernetes 避免所有 pod 都位于同一節(jié)點(diǎn)上。存在兩個(gè)版本：

軟反親和性Soft Anti-Affinity

PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：它將盡最大努力避免它，但如果它不能（缺乏資源），它將在同一節(jié)點(diǎn)上添加兩個(gè)實(shí)例。這個(gè)版本具有成本效益，并且在 95% 的情況下都能發(fā)揮作用。

Hard Anti-Affinity

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：這將是一個(gè)硬性要求，不能在同一節(jié)點(diǎn)上有兩個(gè) pod。但如果您要求同一應(yīng)用程序有 50 個(gè) pod，則需要 50 個(gè)節(jié)點(diǎn)。這很快就會(huì)變得非常昂貴。

這是它在 Kubernetes 上的樣子：

affinity:
podAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
-labelSelector:
matchExpressions:
-key:security
operator:In
values:
-S1
topologyKey:topology.kubernetes.io/zone
podAntiAffinity:
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
-weight:100
podAffinityTerm:
labelSelector:
matchExpressions:
-key:security
operator:In
values:
-S2
topologyKey:topology.kubernetes.io/zone

資源

資源是最常見的問題之一。當(dāng)設(shè)置的資源不足時(shí)，您的應(yīng)用程序可以：

內(nèi)存不足 (OOM) 并被內(nèi)核驅(qū)逐。所以你會(huì)遇到停機(jī)、連接嚴(yán)重關(guān)閉等情況……

你設(shè)置的CPU夠用了嗎？您的應(yīng)用程序可能需要很長(zhǎng)時(shí)間才能響應(yīng)，甚至有時(shí)在活動(dòng)檢查成功之前無(wú)法啟動(dòng)。運(yùn)行 100% 的 CPU 可能會(huì)強(qiáng)制自動(dòng)縮放程序添加過(guò)多的實(shí)例。而您只需要利用當(dāng)前的 CPU 數(shù)量即可。除非您知道自己在做什么，否則低于 100m 通常不好。

自動(dòng)縮放Autoscaling

自動(dòng)縮放是避免流量負(fù)載下停機(jī)的好方法。默認(rèn)基于CPU（可以使用其他自定義指標(biāo)）。這是自動(dòng)部署更多實(shí)例（Pod）的簡(jiǎn)單方法。
自動(dòng)縮放并不是魔法！您必須在 Kubernetes 上正確配置您的應(yīng)用程序。
因此，例如，當(dāng)您的 pod 短時(shí)間內(nèi)運(yùn)行超過(guò) 60% 的 CPU 時(shí)，Kubernetes 會(huì)觸發(fā)一個(gè)新的 pod 來(lái)處理負(fù)載并減少當(dāng)前正在運(yùn)行的應(yīng)用程序的使用率。
以下是 Kubernetes 上的示例：

apiVersion:autoscaling/v2
kind:HorizontalPodAutoscaler
spec:
...
minReplicas:1
maxReplicas:10
metrics:
-type:Resource
resource:
name:cpu
target:
type:Utilization
averageUtilization:50

結(jié)論

Kubernetes 確實(shí)有神奇的作用，但只有當(dāng)應(yīng)用程序盡可能是云原生且配置正確時(shí)，它才能發(fā)揮神奇作用。
總之，當(dāng)您想將應(yīng)用程序引入 Kubernetes 時(shí)，您至少應(yīng)該注意：

最少兩個(gè)實(shí)例

添加健康檢查（探針）

您的應(yīng)用程序必須處理 Sigterm

配置自動(dòng)縮放器

給予足夠的資源

使用 pod 反親和力

添加 PDB

如果一切設(shè)置正確，Kubernetes 體驗(yàn)將令人難以置信，您將不會(huì)再遭受任何停機(jī)。

審核編輯：湯梓紅