k8s 蓝绿发布、滚动发布、灰度发布

在Kubernetes(k8s)中,蓝绿发布、滚动发布、灰度发布(金丝雀发布)是三种常见的应用部署和更新策略。下面将分别对这几种发布方式进行说明,并给出相应的例子。

蓝绿发布

蓝绿发布是一种无缝切换版本的部署策略。它通过在生产环境中同时运行两个相同版本的应用程序实例(蓝色环境和绿色环境),使得新版本的应用可以在不影响旧版本的情况下进行部署和测试。当新版本经过验证并准备好切换时,流量将被重定向到新环境(绿色),同时旧环境(蓝色)被移除或停止。

步骤

  1. 准备两个相同的环境:蓝色环境和绿色环境。这两个环境应该具有相同的配置和基础设施。
  2. 在蓝色环境中部署当前的应用程序版本。
  3. 在绿色环境中部署新的应用程序版本。
  4. 配置K8s Ingress以将部分流量路由到绿色环境,进行新版本测试。
  5. 如果新版本表现良好,逐步增加流量比例,直到将所有流量都切换到绿色环境。
  6. 移除或停止蓝色环境中的旧版本。

优点

  1. 易于设置:蓝绿发布策略相对简单,只需维护两个环境(蓝色和绿色),便于部署和切换。
  2. 流量完全受控:通过调整路由规则,可以轻松控制流量在新旧版本之间的切换,实现零停机时间更新。
  3. 降低风险:由于新版本在切换前已经过充分测试,因此可以降低生产环境出现问题的风险。

缺点

  1. 维护成本高:需要同时维护两个相同的环境,增加了资源消耗和维护成本。
  2. 回滚速度可能较慢:在出现问题时,虽然可以回滚到旧版本,但由于需要切换环境,回滚速度可能相对较慢。

滚动发布

滚动发布是按批次停止老版本实例,启动新版本实例的发布方式。这种方式可以节约资源,但部署和回滚速度较慢。

步骤

  1. 假设有一个包含3个副本的Deployment,当前版本为v1。
  2. 更新Deployment的版本为v2,并设置滚动更新策略。
  3. K8s将开始滚动更新,逐个替换v1版本的Pod为v2版本。
  4. 在滚动更新过程中,可以监控新版本的性能和稳定性。
  5. 如果出现问题,可以暂停滚动更新,回滚到旧版本。

优点

  1. 节约资源:滚动发布可以逐步替换旧版本实例,无需同时运行两个完整版本的应用,从而节约资源。
  2. 灵活性高:滚动发布过程中可以暂停、继续或回滚更新操作,提供了较高的灵活性。
  3. 用户体验好:由于更新是逐步进行的,对用户的影响较小,可以保持较高的可用性。

缺点

  1. 部署和回滚速度慢:滚动发布需要逐个替换实例,因此部署和回滚速度相对较慢。
  2. 复杂性高:滚动发布过程中需要监控新版本实例的性能和稳定性,增加了复杂性。

灰度发布(金丝雀发布)

灰度发布(又称金丝雀发布)是一种逐步将流量从旧版本迁移到新版本的发布方式。它通常先安排一小部分的用户流量去访问更新的Pod来进行测试,如果测试没问题后再扩大比例,直到全部更新完成为止。

步骤

  1. 创建一个包含旧版本应用的Deployment和Service。
  2. 更新Deployment的版本,并配置暂停Deployment,以便进行金丝雀测试。
  3. 将一小部分流量路由到新版本的Pod,观察其性能和稳定性。
  4. 如果新版本表现良好,逐步调整流量权重比例,使得流量慢慢从旧版本迁移至新版本。
  5. 在迁移过程中,可以根据设置的流量比例对新版本服务进行扩容,同时对旧版本服务进行缩容。
  6. 当所有流量都迁移到新版本后,删除旧版本的Deployment和Service。

金丝雀发布的特别说明

  • 金丝雀发布的思想是将少量的请求引流到新版本上,因此部署新版本服务只需极小数的机器。
  • 验证新版本符合预期后,逐步调整流量权重比例,使得流量慢慢从老版本迁移至新版本。
  • 在金丝雀发布中,将流量分流到新旧版本的这个过程被称为分阶段访问(Staged Access),也可以称为阶段性流量调度(Staged Traffic Shifting)。

优点

  1. 降低风险:通过逐步将流量切换到新版本应用,可以及时发现并修复潜在的问题,降低大规模故障的风险。
  2. 提高发布成功率:灰度发布允许在小范围内测试新版本,确保稳定后再全面推广,从而提高发布成功率。
  3. 用户体验影响小:由于只有部分用户会首先体验到新版本,因此对其他用户的影响较小。

缺点

  1. 自动化要求高:灰度发布需要自动化工具和流程来支持流量的逐步切换和监控。
  2. 发布期间需要人为操作:在某些情况下,灰度发布过程中可能需要人为干预和调整,增加了操作复杂度。
  3. 可能引发服务中断:如果新版本存在问题且未能及时发现,可能会引发服务中断或性能下降。

综上所述,蓝绿发布、滚动发布和灰度发布(金丝雀发布)各有优缺点,适用于不同的场景和需求。在实际应用中,应根据具体情况选择合适的发布策略。

相关推荐
可观测性用观测云8 分钟前
Kubernetes APIServer 可观测最佳实践
kubernetes
阿里云云原生29 分钟前
Java版Manus实现来了,Spring AI Alibaba发布开源OpenManus实现
云原生
阿里云云原生33 分钟前
当实时消费遇到 SPL:让数据处理更高效、简单
云原生
碣石潇湘无限路2 小时前
【云原生】Kubernetes CEL 速查表
容器·贪心算法·kubernetes
阿里云云原生3 小时前
大模型 Token 的消耗可能是一笔糊涂账
云原生
mingyuewu4 小时前
MAC安装docker 后提示com.docker.vmnetd”将对您的电脑造成伤害
macos·docker·容器
企鹅侠客6 小时前
Prometheus operator怎么添加targets和告警规则
运维·云原生·kubernetes·prometheus·pod
专注代码七年7 小时前
Docker运维篇
运维·docker·容器
一杯敬朝阳 一杯敬月光8 小时前
WIN11 企业版 部署Dify+Docker
运维·docker·容器
Leo Han8 小时前
k8s常用命令(持续更新中)
docker·容器·kubernetes