K8s蓝绿发布实战：零停机部署秘籍

❥ღ Komo·2025-12-15 14:02

一、蓝绿发布

在Kubernetes中，蓝绿发布（Blue-Green Deployment） 是一种部署策略，通过同时维护两个完全独立的生产环境（"蓝"和"绿"），在验证新版本（绿）后，一次性将流量从旧版本（蓝）切换到新版本，若发现问题则立即回退。其核心特点是零停机时间 和快速回滚。

蓝绿发布的核心原理

  1. 双环境共存：

    • 蓝环境（Blue）：当前生产环境，处理所有用户流量。

    • 绿环境（Green）：新版本环境，部署完成后处于待命状态。

  2. 流量切换：

    • 通过更新负载均衡规则或Service选择器，将所有流量从蓝环境切换到绿环境。

  3. 快速回滚：

    • 若绿环境异常，只需将流量重新指向蓝环境即可恢复。

蓝绿发布的实现方法及步骤

1. 通过Service切换标签（Label Selector）

原理：利用Kubernetes Service的标签选择器，将流量从旧版本Pod（蓝）切换到新版本Pod（绿）。

步骤：

  1. 部署蓝环境（旧版本）：

    复制代码 
    # deployment-blue.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-blue
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
      version: blue  # 标签标识蓝环境
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
        version: blue
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: myapp:v1
​
# service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp-service
spec:
  selector:
    app: myapp
    version: blue  # 初始指向蓝环境
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080

  2. 部署绿环境（新版本）：

    复制代码 
    # deployment-green.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-green
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
      version: green  # 标签标识绿环境
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
        version: green
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: myapp:v2

  3. 切换Service流量到绿环境：

    复制代码 
    kubectl patch service myapp-service -p '{"spec":{"selector":{"version":"green"}}}'

  4. 验证与回滚：

    • 若绿环境运行正常，删除蓝环境的Deployment。

    • 若异常，重新切换Service选择器回version: blue。

优缺点：

  • 优点：简单直接，依赖Kubernetes原生功能。

  • 缺点：需手动切换，无流量逐步验证过程。

2. 通过Ingress控制器（如Nginx）切换后端服务

原理：通过更新Ingress规则，将流量从蓝环境Service切换到绿环境Service。

步骤：

  1. 部署蓝环境和绿环境：

    • 分别为蓝、绿环境创建Deployment和Service（如myapp-blue-svc和myapp-green-svc）。

  2. 配置初始Ingress指向蓝环境：

    复制代码 
    # ingress-blue.yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: myapp-ingress
spec:
  rules:
  - http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: myapp-blue-svc  # 初始指向蓝环境
            port:
              number: 80

  3. 更新Ingress指向绿环境：

    复制代码 
    # ingress-green.yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: myapp-ingress
spec:
  rules:
  - http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: myapp-green-svc  # 切换至绿环境
            port:
              number: 80

  4. 应用新Ingress配置：

    复制代码 
    kubectl apply -f ingress-green.yaml

优缺点：

  • 优点：适用于HTTP流量，支持复杂路由规则。

  • 缺点：需手动操作，依赖Ingress控制器的更新速度。

3. 通过Istio服务网格切换流量

原理 ：使用Istio的VirtualService动态路由流量，支持蓝绿切换和流量镜像等高级功能。

步骤：

  1. 部署蓝绿环境：

    • 创建两个Deployment（蓝和绿）及对应的Service（如myapp-blue和myapp-green）。

  2. 配置DestinationRule定义子集：

    复制代码 
    # destination-rule.yaml
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:
  name: myapp
spec:
  host: myapp
  subsets:
  - name: blue
    labels:
      version: blue
  - name: green
    labels:
      version: green

  3. 配置VirtualService初始指向蓝环境：

    复制代码 
    # virtual-service-blue.yaml
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: myapp
spec:
  hosts:
  - myapp
  http:
  - route:
    - destination:
        host: myapp
        subset: blue  # 100%流量到蓝环境

  4. 切换流量到绿环境：

    复制代码 
    # virtual-service-green.yaml
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: myapp
spec:
  hosts:
  - myapp
  http:
  - route:
    - destination:
        host: myapp
        subset: green  # 100%流量到绿环境

  5. 应用新路由规则：

    复制代码 
    kubectl apply -f virtual-service-green.yaml

优缺点：

  • 优点：支持流量镜像（Shadowing）、按需切换。

  • 缺点：需引入Istio，配置复杂度高。

4. 通过Argo Rollouts自动化蓝绿发布

原理：使用Argo Rollouts控制器自动化蓝绿发布流程，包括自动创建绿环境、切换流量和清理旧版本。

步骤：

  1. 安装Argo Rollouts：

    复制代码 
    kubectl create namespace argo-rollouts
kubectl apply -n argo-rollouts -f https://github.com/argoproj/argo-rollouts/releases/latest/download/install.yaml

  2. 定义Rollout资源：

    复制代码 
    # rollout.yaml
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: myapp
spec:
  strategy:
    blueGreen:
      activeService: myapp-active  # 指向当前生产环境（蓝）
      previewService: myapp-preview  # 指向绿环境（预发布）
      autoPromotionEnabled: false  # 手动触发切换
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: myapp:v1

  3. 部署初始版本（蓝环境）：

    复制代码 
    kubectl apply -f rollout.yaml

  4. 更新镜像触发绿环境部署：

    复制代码 
    kubectl argo rollouts set image myapp myapp=myapp:v2

  5. 手动验证并切换流量：

    复制代码 
    kubectl argo rollouts promote myapp  # 将流量从蓝切换到绿

优缺点：

  • 优点：全自动化，集成预发布验证和清理。

  • 缺点：需额外安装Argo Rollouts组件。

总结

方法 适用场景 核心优势 局限性
Service标签切换 简单场景，快速切换 无需额外工具 手动操作，无流量验证
Ingress控制器 HTTP服务，需精细路由控制 灵活配置路由规则 依赖Ingress更新速度
Istio服务网格 复杂环境，需流量镜像或高级路由 支持流量镜像和动态路由 需引入Istio，复杂度高
Argo Rollouts 自动化全流程，需预发布验证 自动化创建、验证和清理环境 需额外组件支持

最佳实践

  1. 数据库兼容性：确保新版本与旧版本数据库模式兼容，或使用双写策略。

  2. 会话保持：若应用有状态（如用户登录），需确保流量切换后会话不丢失。

  3. 监控与告警：在切换前后监控关键指标（错误率、延迟、资源使用率）。

  4. 自动化测试：在切换前对绿环境进行自动化API测试和冒烟测试。

根据团队的技术栈和运维能力，选择最合适的蓝绿发布方案。对于需要全自动化和预发布验证的场景，推荐使用Argo Rollouts ；对于已使用服务网格的团队，Istio是更优选择。

二、金丝雀发布

在Kubernetes中，金丝雀发布（Canary Release） 是一种渐进式部署策略，目的是将新版本应用逐步暴露给一小部分用户或流量，通过持续监控确保其稳定性后，再逐步扩大范围直至完全替换旧版本。这种策略的名称来源于"矿井中的金丝雀"------早期矿工用金丝雀来检测有毒气体，如果金丝雀存活，说明环境安全。

金丝雀发布的核心原理

  1. 小范围验证：

    • 先部署新版本（金丝雀版本）到生产环境，但仅允许少量用户或流量访问它（例如5%的请求）。

    • 大部分流量仍由旧版本处理，确保用户整体体验不受影响。

  2. 监控与观察：

    • 监控新版本的性能指标（如错误率、延迟、CPU/内存使用率等）。

    • 如果新版本表现稳定，逐步增加其流量比例；如果发现问题，立即回滚。

  3. 逐步替换：

    • 最终将100%流量切换到新版本，完成平滑升级。

为什么在Kubernetes中使用金丝雀发布？

  1. 降低风险：

    • 避免一次性全量发布导致全局故障，尤其适用于关键业务场景。

  2. 快速反馈：

    • 通过真实流量验证新版本，比测试环境更可靠。

  3. 无缝回滚：

    • 发现问题时，只需将流量切回旧版本，无需重新部署。

金丝雀发布的典型实现方式

1. 基于Deployment副本数的金丝雀发布

原理

通过调整新旧版本Pod的副本数比例，利用Kubernetes Service的负载均衡能力，按比例分配流量到新旧版本。

步骤

  1. 部署旧版本：

    复制代码 
    # deployment-v1.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-v1
spec:
  replicas: 9  # 初始副本数为9
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
      version: v1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
        version: v1
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: myapp:v1
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp-service
spec:
  selector:
    app: myapp  # 同时选择v1和v2的Pod
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080

  2. 部署金丝雀版本：

    复制代码 
    # deployment-v2.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-v2
spec:
  replicas: 1  # 初始副本数为1（占10%流量）
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
      version: v2
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
        version: v2
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: myapp:v2

  3. 逐步调整副本比例：

    • 若v2运行正常，逐步增加其副本数，同时减少v1的副本数：

      复制代码 
      kubectl scale deployment myapp-v2 --replicas=3  # 占25%流量（3/(9+3)=25%）
kubectl scale deployment myapp-v1 --replicas=9   # 保持旧版本可用

    • 最终将v1副本数降为0，完成全量切换。

优缺点

  • 优点：无需额外工具，完全依赖Kubernetes原生资源。

  • 缺点：流量分配不够精确（依赖负载均衡策略），需手动调整副本数。

2. 基于Nginx Ingress控制器的金丝雀发布

原理

通过Ingress的注解（Annotation）按权重分流流量，将特定比例的请求定向到新版本。

步骤

  1. 部署主版本和金丝雀版本：

    复制代码 
    # deployment-v1.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-v1
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
        version: v1
    # ...其他配置

# service-v1.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp-v1
spec:
  selector:
    app: myapp
    version: v1
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8080

# deployment-v2.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-v2
spec:
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
        version: v2
    # ...其他配置

# service-v2.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp-v2
spec:
  selector:
    app: myapp
    version: v2
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8080

  2. 配置Canary Ingress：

    复制代码 
    # ingress-canary.yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: myapp-canary
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/canary: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/canary-weight: "10"  # 10%流量到v2
spec:
  rules:
  - http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: myapp-v2
            port:
              number: 80

  3. 调整流量权重：

    • 修改canary-weight注解值，逐步增加新版本流量：

      复制代码 
      kubectl annotate ingress/myapp-canary \
  nginx.ingress.kubernetes.io/canary-weight="50"  # 50%流量到v2

    • 最终删除旧版本Ingress，完成发布。

优缺点

  • 优点：流量控制精确，无需Service Mesh。

  • 缺点：依赖Nginx Ingress控制器功能。

3. 基于Istio服务网格的金丝雀发布

原理

通过VirtualService和DestinationRule定义流量路由规则，按权重分配请求到不同版本。

步骤

  1. 部署新旧版本：

    复制代码 
    # deployment-v1.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-v1
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
        version: v1
    # ...其他配置

# deployment-v2.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp-v2
spec:
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
        version: v2
    # ...其他配置

  2. 创建DestinationRule：

    复制代码 
    # destination-rule.yaml
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:
  name: myapp
spec:
  host: myapp
  subsets:
  - name: v1
    labels:
      version: v1
  - name: v2
    labels:
      version: v2

  3. 配置VirtualService流量分割：

    复制代码 
    # virtual-service.yaml
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: myapp
spec:
  hosts:
  - myapp
  http:
  - route:
    - destination:
        host: myapp
        subset: v1
      weight: 90
    - destination:
        host: myapp
        subset: v2
      weight: 10

  4. 逐步调整权重：

    • 修改weight值，逐步将流量切换到v2：

      复制代码 
      weight: 50  # 50%流量到v2

    • 最终将v1权重设为0，完成全量切换。

优缺点

  • 优点：支持基于请求头、Cookie等高级路由规则，流量控制精准。

  • 缺点：需引入Istio服务网格，架构复杂度高。

4. 基于Flagger的自动化金丝雀发布

原理

集成Prometheus监控，自动化渐进式发布：根据预设指标（如错误率、延迟）自动调整流量或回滚。

步骤

  1. 安装Flagger和Prometheus：

    复制代码 
    kubectl apply -k github.com/fluxcd/flagger/kustomize/istio

  2. 定义Canary资源：

    复制代码 
    # canary.yaml
apiVersion: flagger.app/v1beta1
kind: Canary
metadata:
  name: myapp
spec:
  targetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: myapp-v1  # 旧版本Deployment
  service:
    port: 80
  analysis:
    interval: 1m     # 检查间隔
    threshold: 5     # 最大失败次数
    metrics:
    - name: request-success-rate
      thresholdRange:
        min: 99      # 成功率≥99%
      interval: 1m

  3. 触发金丝雀发布：

    • 更新Deployment镜像版本：

      复制代码 
      kubectl set image deployment/myapp-v1 myapp=myapp:v2

    • Flagger自动完成以下流程：

      1. 创建金丝雀Deployment（myapp-v2）。 2 逐步将流量从0%提升到5%、25%、50%、100%。

      2. 若指标正常，最终替换旧版本；若异常，自动回滚。

优缺点

  • 优点：全自动化，集成监控和回滚。

  • 缺点：依赖Prometheus和Flagger组件，配置复杂。

总结

方法 适用场景 核心优势 局限性
Deployment副本数 简单场景，无需精确流量控制 无需额外工具 流量分配不精确，需手动调整
Nginx Ingress 需要按权重分流的HTTP服务 精确流量控制，配置简单 依赖Ingress控制器功能
Istio服务网格 复杂路由需求（如基于请求头） 高级流量控制，精准灵活 需引入Istio，复杂度高
Flagger自动化工具 需要全自动化监控和回滚的关键业务 自动化渐进发布，安全可靠 依赖Prometheus和Flagger组件

金丝雀发布 vs 蓝绿部署

  • 金丝雀发布：逐步替换，新旧版本共存，适合需要持续验证的场景。

  • 蓝绿部署：同时运行两个完整环境（蓝/绿），一次性切换流量，适合快速回滚，但资源消耗更大。

最佳实践

  1. 关键指标监控：

    • 错误率、请求延迟、资源利用率（CPU/内存）。

    • 业务自定义指标（如订单成功率）。

  2. 设置回滚阈值：

    • 例如：若错误率超过1%，自动回滚到旧版本。

  3. 结合A/B测试：

    • 根据用户特征（如地理位置、设备类型）定向分发流量。

总结

金丝雀发布是Kubernetes中降低发布风险的核心策略，通过逐步验证新版本的稳定性，确保业务连续性。选择实现方式时需权衡团队技术栈、流量控制精度和运维复杂度。对于关键业务，建议结合自动化工具（如Flagger）和监控告警，实现安全可控的渐进式发布。

三、蓝绿发布 vs 金丝雀发布区别

特性 蓝绿发布 金丝雀发布
环境数量 同时维护两个完整环境 新旧版本共存于同一环境
流量切换 一次性全量切换 逐步迁移流量
资源消耗 较高（需双倍资源） 较低（仅需部分副本）
回滚速度 极快（秒级切换） 较快（需调整流量比例）
适用场景 关键业务的全量验证 渐进式验证和风险控制
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