Kruise Rollout：灵活可插拔的渐进式发布框架

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原创 2022-08-13 21:52:26 834 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

作者：赵明山（立衡）

前言

Kruise Rollout 是 OpenKruise 社区开源的渐进式交付框架。Kruise Rollout 支持配合流量和实例灰度的金丝雀发布、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，并提供旁路的无感对接、兼容已有的多种工作负载（Deployment、CloneSet、DaemonSet）。

近期也在《2022 开放原子全球开源峰会》上面做了主题分享，以下是主要内容。

什么是渐进式交付？

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渐进式发布主要区别于全量、一次性发布。它主要包含以下特点：

增量的发布过程：通俗讲就是我们可以将一次发布分成多个批次，并且可以控制每个批次的开始与停止。
实例与流量双重维度的灰度：比如社区常见的金丝雀发布、A/B Testing 发布、蓝绿发布。
阶段可验证性：就是发布的每个批次，可以验证发布的正确性、是否符合预期。

下面我们来看一个实际的例子。

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假如线上是 X 版本，现在需要发布到 Y 版本。首先，会将发布分为多个批次（比如，第一批只发布十个实例）；然后，灰度一定规则的流量到 Y 版本，比如：像淘宝每次重大发布，会使用 A/B Testing 的方式，只将公司员工灰度到新版本；最后，验证新版本的健康情况，验证 OK 后，可以重复上述的过程，完成剩余的批次。如果在这个过程中发现了任何异常，可以快速回滚到 X 版本。通过上面这个例子，渐进式发布与全量发布相比，增加了很多中间的验证过程，渐进式发布可以说是极大的提高了交付的稳定性，尤其是针对一些大规模的场景而言，渐进式发布是非常有必要的。

渐进式发布与 K8s 工作负载之间的关系

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K8s 当中所有的 Pod 都是由工作负载来管理的，其中最常见的两个工作负载就是 Deployment 和 statefulset。Deployment 对于升级而言提供了 maxUnavailable 和 maxSurge 两个参数，但是本质上来讲 Deployment 它只支持流式的一次性发布，用户并不能控制分批。StatefulSet 虽然支持分批，但是跟我们想要的渐进式发布的能力还有比较大的距离。

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所以渐进式发布与工作负载从能力上讲是一种包含关系，它除了基础的 Pod 发布之外，还应该包含流量发布和进度控制。既然能力上已经梳理清楚了，下面我们就要看看实现，如何去设计和实现 Rollout 能力也是非常重要的。在这我们可以考虑一个问题，从设计的角度看他们也是包含关系吗？

Rollout 方案的设计理念

准备开始做这件事情前，肯定要先调研一下社区的优秀方案，看看其他人是如何解决的。

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Argo Rollout 是 Argo 公司推出的 Workload，它的实现思路是：重新定义一个类似于 Deployment 的工作负载，在实现 Deployment 原有能力的基础上，又扩展了 Rollout 的相关能力。它的优点是工作负载内置了 Rollout 能力，配置简单、实现也会比较简单，并且目前支持的功能也非常的丰富，支持各种发布策略、流量灰度和 metrics 分析，是一个比较成熟的项目。

但是它也存在一些问题，因为它本身就是一个工作负载，所以它不能适用于社区 Deployment，尤其是针对已经用 Deployment 部署的公司，需要一次线上迁移工作负载的工作。其次呢，现在社区的很多方案是依赖 Deployment 实现的，并且很多公司已经构建了基于 Deployment 的容器管理平台，都要进行兼容适配。所以，Argo-Rollout 更加适用于定制化能力较强的、没有存量 Deployment 的公司业务。

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另一个社区项目是 Flagger，它的实现思路跟 Argo-Rollout 完全不同。它没有单独的实现一个 workload，而是在现有 Deployment 的基础之上，扩展了流量灰度、分批发布的能力。

Flagger 的优势是支持原生 Deployment 、并且与社区的 Helm、Argo-CD 等方案都是兼容的。但是也存在一些问题，首先就是发布过程中的 Double Deployment 资源的问题，因为它是先升级用户部署的 Deployment，再升级 Primary，所以在这过程中需要准备双倍的 Pod 资源。第二呢，针对一些自建的容器平台需要额外对接，因为它的实现思路是将用户部署资源都 copy 一份，且更改资源的名字以及 Label。所以，Flagger 更加适合那种规模不大、基于社区方案部署、定制化较小的公司。

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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 工作机制与演进

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Kruise Rollout API 设计是非常简单的，主要包含以下四个部分：

ObjectRef：用于表明 Kruise Rollout 所作用的工作负载，例如：Deployment Name
Strategy：定义了 Rollout 发布的过程，如上是一个金丝雀发布的示例，第一批发布 5% 的实例，并且灰度 5% 流量到新版本，待人工确认后，再进行后续发布****
TrafficRouting：流量灰度所需要的资源 Name，例如：Service、Ingress 或 Gateway API****
Status：用来展示 Rollout 的过程以及状态

接下来介绍一下 Kruise Rollout 的工作机制。

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首先，用户基于容器平台做一次版本发布（一次发布从本质上讲就是将 K8s 资源 apply 到集群中）。

Kruise Rollout 包含一个 webhook 组件，它会拦截用户的发布请求，然后通过修改 workload strategy 的方式 Pause 住 workload 控制器的工作。
然后，就是根据用户的 Rollout 定义，动态的调整 workload 的参数，比如：partition，实现 workload 的分批发布。
等到批次发布完成后，又会调整 ingress、service 配置，将特定的流量导入到新版本。
最后，Kruise Rollout 还能够通过 prometheus 中的业务指标判断发布是否正常。比如说，对于一个 web 类 http 的服务，可以校验 http 状态码是否正常。

上面的过程，就完成了第一批次的灰度，后面的批次也是类似的。完整的 Rollout 过程结束后，kruise 会将 workload 等资源的配置恢复回来。所以说，整个 Rollout 过程，是与现有工作负载能力的一种协同，它尽量复用工作负载的能力，又做到了非 Rollout 过程的零入侵。

Kruise Rollout 工作机制就先介绍到这里，下面我简单介绍一下 OpenKruise 社区。

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最后

随着 K8s 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 v0.2.0 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。