Kubernetes Deployment滚动更新场景分析

本文详细分析了Kubernetes Deployment的滚动更新流程,包括正常更新、删除应用、扩容、缩容、扩容时更新、缩容时更新、应用回滚以及未完成更新时的新更新等场景,展示了不同情况下Replicasets和实例数量的变化,帮助理解Deployment的更新策略。

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基于Kubernetes v1.7.4

关于Kubernetes Deployment滚动更新

场景1:正常滚动更新流程

  • 新建deployment:webserver,replicas=10,image=tomcat。

这里写图片描述

  • 滚动更新应用镜像为:nginx

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  • 观察Replicasets的变化,可发现升级后会创建新的Replicasets,删除老的Replicasets实例,滚动创建新实例。

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  • 观察deployment的变化

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  • DESIRED: 10(一直为10)
  • CURRENT: 在[replicas-maxUnavailable, replicas+maxSurge]:[8,13]之间变动,最终等于DESIRED值
  • UP-TO-DATE: 已更新为nginx镜像的实例,最终等于DESIRED值。
  • AVALIABLE: 新老replicaset总的实例数,最终等于DESIRED值。

场景2:应用滚动更新时,用户删除应用

  • 新建deployment:webserver,replicas=10,image=tomcat。

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  • 更改容器镜像,触发deployment的滚动更新。

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  • 新老Replicaset开始进行滚动更新。

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  • 使用kubectl删除正在滚动更新的deployment。

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  • 新老replicaset的实例数被缩减为0,实例开始被删除。

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  • 观察deployment实例变化如下

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从红框处,DESIRED=0,实例逐渐被删除。

### Kubernetes Deployment 创建、配置与管理 #### 创建 Deployment 为了在 Kubernetes 中创建一个 Deployment,通常需要编写 YAML 文件来定义所需的资源。下面是一个简单的 Nginx Deployment 定义文件 `nginx-deployment.yaml`: ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx-deployment spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.14.2 ports: - containerPort: 80 ``` 通过运行命令可应用此配置并启动三个副本的 Nginx Pod[^1]。 ```bash kubectl apply -f nginx-deployment.yaml ``` #### 配置 Deployment Deployment 的配置主要集中在 `.spec.template.spec.containers[]` 下面的部分,这里可以指定容器镜像版本、环境变量、卷挂载等参数。对于更复杂的场景,还可以设置自动扩展策略、健康检查探针以及更新策略等内容。 例如,在上面的例子中修改容器端口映射或增加环境变量如下所示: ```yaml containers: - name: nginx image: nginx:latest env: - name: EXAMPLE_ENV_VAR value: "example_value" ports: - containerPort: 8080 ``` #### 管理 Deployment 一旦 Deployment 被成功创建之后,可以通过多种方式对其进行管理和维护。常见的操作包括但不限于查看状态、滚动升级、回滚到之前的版本等。 ##### 查看状态 要获取关于特定 Pod 更多的信息,比如事件日志或者其他诊断数据,可以执行以下命令[^3]: ```bash kubectl describe pod <pod-name> ``` 这有助于理解为什么某些 Pods 可能未能正常启动或者遇到了其他问题。 ##### 更新和回滚 当想要改变现有应用程序的行为时(如更改使用的 Docker 映像),只需编辑相应的 YAML 文件再重新提交即可触发一次新的部署过程。如果新版本存在问题,则很容易利用内置的历史记录功能来回退至前一稳定版。 ##### 故障排除 面对潜在的问题,除了上述提到的方法外,还有专门针对 Kubernetes Deployment 排查故障的文章提供了详尽指导,帮助定位和解决问题所在[^2]。
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