相信在座的大家应该都听说过云原生了，这是近三四年一直热门的一个东西。什么是云原生呢？现在的云原生是个很宽泛的定义，可以简单理解为你的服务是为云而生，或者说因为现在云原生都是以 Kubernetes 容器技术作为基础设施，那只要你的服务运行在 Kubernetes 上，它们就可以算云原生。

而今天我跟大家分享的主题是 Luffy3 利用云原生技术，实现的灰度更新，主要从以下 4 个方面进行介绍：

  • 什么是灰度更新

  • 灰度更新的现状

  • 云原⽣实践

  • 总结与展望

什么是灰度更新

为了让大家更好的理解，我通过一个简单的例子和大家说一下什么是灰度更新。

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假设你有⼀个关于酒店预定的项⽬，需要对外提供⼀个 Web 网站，供用户预定房间。为了保证业务的⾼可⽤，该项⽬研发的服务端是⽀持分布式的。因此，你在⽣产环境，组了⼀个酒店预定 Web 集群，⼀共起了 3 个服务端，通过 Nginx 反向代理的方式对外提供服务。

左图是传统意义上的灰度更新，即先将部分流量导到新版本上进行测试，如果可以就全面推广，如果不行就退回上一个版本。具体举例来说的话，有三台机器分别部署了服务端，IP 地址分别为 0.2、0.3、0.4。日常更新的话，选择先在 0.4 服务端更新并看一下是否有问题出现，在确定没有问题后才进行 0.3 和 0.2 的更新。

右图则是使用容器技术，它会比物理机部署的方式更加灵活。它用到的概念是 instance，也就是实例，同一台机器上可以起多个实例。访问流量会如图从左往右的方向，先经过网关，通过在网关上添加一些策略，让 95% 的流量走上面的原服务，5% 的流量走下面的灰度服务。通过观察灰度服务是否有异常，如果没有异常，则可以把原服务的容器镜像版本更新到最新，并删掉下面的灰度服务。这和左图是不一样的，它不是滚动式一台接一台的更新，而是借助一个弹性资源平台直接把原服务全部更新掉。

灰度更新现状

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上图是灰度更新在 Luffy2 上面的现状，主要问题出现在 API 处理这一块，因为之前的状态是靠数据库来维护的，容易出现状态不统一的问题。

左图是一个简略的处理流程。当一个 API 请求服务过来要求进行服务灰度更新时，第一步会先生成一个带灰度名称的 App。

第二步这里给大家细说，首先要将生成的 App 放入数据库，同时在 Kubernetes 创建无状态服务，这通常需要 10 分钟左右的时间。这期间会通过一个 Go 语言程序对 App 表进行不间断扫描以确认服务是否完成创建。同时还需要使用 Kubernetes 创建转发规则等，等待所有需求都创建完成后就返回原版 ok 给调用方。

这里涉及到性能问题，因为数据库内有很多条要处理的东西，这些要等待挨个处理，而这其中有很多都是无用数据，在扫到 App 前的这 10 分钟里，就算去 Kubernetes 那边调用，也是在做无用操作。

另外还有一个调用链很长的问题，在 Kubernetes 里创建的很多东西都会包含在同一次 API 请求里，这就导致随时可能出现在一步完成后，下一步崩溃的情况。这种时候可能要考虑是否回滚的问题，而如果回滚就要删掉相关服务和数据库。这种情况在调用外部组件越多时，越容易出现。比较直观的解决方法是简化 API 流程，针对这个方法 Kubernetes 提供了 CRD。

云原生实践

CRD

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上图是从 Kubernetes 官网上摘抄下来的关于 CRD 的说明。这个大家应该都比较熟悉了。Kubernetes 里最重要的概念就是资源，它里面所有的东西都是一个资源或者对象。右图是相关的无状态服务的例子，里面包含了服务的版本、类型、标签以及镜像版本和容器对外提供的端口。在 Kubernetes 里创建无状态服务，你只需要完成定义即可，而 CRD 则可以帮助我们自定义 spec 内的内容。

需要注意的是，定制资源本身只能⽤来存取结构化的数据。只有与定制控制器（Custom Controller）相结合时，才能提供真正的声明式 API （Declarative API）。通过使用声明式 API， 你可以声明或者设定资源的期望状态，并让 Kubernetes 对象的当前状态同步到其期望状态。也就是控制器负责将结构化的数据解释为⽤户所期望状态的记录，并持续地维护该状态。

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上图是关于声明式 API 的相关实践，采用水平触发的方式。简单举例，电视使用的遥控器是边缘触发，只要你按了更改频道就会立即触发更改。而闹钟则是水平触发，无论在闹钟响动之前更改了多少次，它只会在你最后定好的时间点触发。总结来说就是边缘触发更注重时效性，在更改时会立即反馈。而水平触发则只关注最终的一致性，无论前面如何，只保证最后状态和我们设置的一样就好。

Luffy3.0 CRD

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上图是又拍云使用 luffy3.0 做的整体结构，它是架在 Kubernetes 上的，其中和 Kubernetes 的服务相关交互都由 apiserver 完成。

图中右下角的是关系式数据库，关系相关比如用户关系、从属关系，都在这里面。它上面带一层 redis 缓存，来提高热点数据查询效率。左图是我们实现的几个自己的 CRD。第二个 projects 就是相关项目。当年在创立项目时，就是背靠 CRD 的。首先在数据库里写了，然后在 Kubernetes 创建了 projects 这个 CRD 对象。

Kubernetes client-go informer 机制

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接下来和，大家谈一下 informer 的实现逻辑，informer 是 Kubernetes 官方提供的，方便大家和 Apiserver 做交互的一套 SDK，它比较依赖水平触发的机制。

上图左边是我们的 apiserver，所有的数据都存在 Key-value 的数据库 ETCD 里。在存储时它使用以下结构：

    /registry/{kind}/{namespace}/{name}

    这之中前缀 registry 是可以修改的，用于防止冲突，kind 是类型，namespace 为命名空间或者说项目名，对应 Luffy3。再后面的 name 是服务名称。在通过 apiserver 对这个对象进行了创建、更新、删除等操作时，ETCD 都会将这个事件反馈给 apiserver。然后 apiserver 会将更改对象开放给 informer。而 informer 是基于单个类型 {kind} 的，这也就说如果你有多个类型，那么你必须对应每一个类型起一个对应的 informer，当然这个可以通过代码来生成。

    回到 informer 实现逻辑，当 informer 运行起来后，它会先去 Kubernetes 中获取全量数据，比如当前 informer 对应的类型是无状态服务，那它会获取全部的无状态服务。然后持续 watch apiserver，一旦 apiserver 有新的无状态服务，它都会收到对应事件。收到新事件后，informer 会将时间放入先进先出的队列，让 controller 进行消费。而 controller 会将事件交递给模块 Processer 进行特殊处理。在模块 Processer 上有很多监听器，这些监听器是对特定类型设置的回调函数。

    然后来看一下为什么 controller 中的 lister 和 indexer 关联。因为 namespace 和目录很像，在这个目录下会有很多的无状态服务，如果想根据某一规则进行处理，在原生服务上处理肯定是最差的选择，而这就是 lister 所要做的。它会将这部分进行缓存，并做一个索引，也就是 inderxer，这个索引和数据库很像，是由一些 key 组成的。

    而对于 CRD 来说，要实现的就是 contorller，以及 informer 和 controller 交互的部分。其他的部分由代码自己生成。

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    △ CRD 控制器代码模块分解

    如果代码没有生成，那就会用到上图了。前三条是写代码相关，其中 API type 需要我们填写 CRD 的定义、灰度更新定义等，完成定义后要将定义注册到 Kubernetes 上，不然就不会起效。接着，代码会生成下方的 4 项，包括 deepcopy 深度拷贝函数，使用 CRD 的 client，informer 和 lister。

    第三块是自定义控制器相关的 controller，包括和 Apiserver 打交道的 Kubernetes rest client，时间控制器或时间函数 eventhandler 和 handlerfuncs 等。这其中需要写的是调和函数 reconciliation，因为其他官方都已经为我们封装好了，只需要定义好调和函数就可以。

    全部封装完成后需要把这些东西串起来，当前主流的选择有两个，OperatorSDK 和 Kubebuilder。

    OperatorSDK vs Kubebuilder

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    接下来来看一下代码是如何生成的

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    以 OperatorSDK 为例看一下是如何生成代码的。当然大家也可以选择使用 Kubebuilder，这两者的生成方式差别不大。在上图的“初始化项目”里可以看到仓库的名称，它定义了一个版本的版本号，以及类型 canaryDeployment，即灰度的无服务状态。之后生成对应的资源和控制器。完成后写刚刚讲到的调和函数和 API 定义。全部完成后就可以执行了，非常简单。


    灰度更新的设计

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    在聊了上面的这些知识后，来看一下灰度更新。上图是灰度更新的简易示例图，流程是从左开始到右边结束。

    第一步是创建灰度服务，创建后可以更新灰度。比如刚才的 Nginx 的例子，我们创建的版本号是 1.19。但是在灰度过程中发现当前版本有 bug，而在对这个 bug 进行修复后，确认无误就可以将原服务更新到版本号 1.20，然后删除灰度服务。如果发现 1.20 版本依然有 bug，也可以选择删除灰度服务，让你原服务接管所有流量。这就是 CRD 对开发步骤的简化。

    灰度更新一共有以下 4 个阶段：

    • 创建

    • 更新

    • 替换

    • 删除

    创建

    因为 Kubernetes 是水平触发的，所有它创建和更新的处理逻辑是相同的，只看最终状态即可。

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    这张图比较重要，大家可以仔细看一下。图中右上部分是原服务，原服务包含 Kubernetes 无状态服务、Service 内部域名、ApisixRoute、Apisix 路由规则、ApisixUpstrean，以及 Apisix 上游的一些配置。原服务下方是灰度服务，左边的 controller 是之前提到的 CRD 控制器。

    原服务创建好后，创建无状态服务，配置对应的 http 转发规则后转到 ApisixRoute 服务站中进行对应路由的配置，之后只有转到容器网关就会自动定位到指定服务。然后大家可以看到，我们自定义的 CRD 类型名是 CanaryDeployment，是灰度的无状态服务。创建这个无状态服务的流程和原服务是相同的。

    CRD 的定义是如何设计的？下图是一个简单示例：

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    apiVersion 我们先不讲，具体看一下下面的部分：

    • kind：类型，上图类型为 CanaryDeployment（无状态服务）

    • name：名称

    • namespace：位置，在 mohb-test 这个测试空间下

    • version：版本

    • replicas：灰度实例个数，这个个数是可配的

    • weight：权重，影响了灰度服务接管多少流量

    • apisix：服务对应的 hb 转化规则

    • apisixRouteMatches：相关功能

    • parentDeployment：原无状态服务名称

    • template：这里定义了刚刚讲的镜像、其他命令、开放端口等配置

    在定义 CRD 的时候可能会遇到几个问题。第一个问题是如果删除了原服务，那灰度服务不会自动删除，会被遗留。出现这个问题是因为没有做 Kubernetes 的回收技术，而解决这个问题需要 Kubernetes 的 ownerReferences。它可以帮助你把灰度服务的 CRD 指到原服务的无状态服务中，也就是灰度服务的 owner 由原服务负责。

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    这样当删除原服务的时候，owner 会负责删除灰度服务。而删除 CanaryDeployment的时候，只会删除它右边的 Deployment。

    ownerReferences 的具体设置如下图：

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    我们在定义 CRD 时加入红框部分的字段，这个字段会指定它是谁的 owner，以及它的指向。到这里创建阶段基本就完成了。

    替换

    接下来看第二阶段——替换。

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    我通过加入字段 replace 进行控制，默认情况下它是 false，如果值是 true 那控制器就会知道要用 deployment 的进行替换。这里有个问题是什么时候进行替换？也就是什么时候把流量切过去。虽然直接切也可以，但是等原服务完全运行起来后再切无疑是更好的。

    那具体要怎么做呢？

    这就涉及到 informer 的部分逻辑了。这需要控制器能够感知到灰度服务的 parentDeployment 是否发生变更。这部分 operator-sdk 和 Kubebuilder 就很好，它可以把不是 CRD 事件的变动也导入到调和函数内，让控制器可以监听无状态服务。

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    具体可以看一下代码。首先注册一些 watch 来监听无状态服务，然后写一个函数让无状态服务对应到 CanaryDeployment，比如在 text back 内对无状态服务进行了标记，这样当感知到事件后可以看一下是哪个无状态服务进行了替换，并推算出对应的 CanaryDeployment，然后通过调用调和函数对比和预期是否有差距。

    取消

    接下来看最后一个阶段——取消阶段。

    如果直接把 CanaryDeployment 对应的对象删掉，就会发现它的右边多了一个 deletionTimestamp 的字段，这是 Kubernetes 打的删除时间标记。而对于控制器来讲，就是知道这个已经是删除状态了，需要调整对应内容。

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    这有个问题，删除是瞬间的操作，可能等不到控制器运行起来，删除就已经完成了。因此 Kubernetes 提供了 Finalizer，Finalizer 决定了最终由谁来做释放。

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    Finalizer 是自定义的，对应我们自己写的 controller。当 Kubernetes 看到 Finalizer 不为空时，就不会立即删除，而是出于删除中的状态，这就让 controller 有时间去做一些对应处理。


    压力测试 wrk

    一套东西做完后，验证它是否正确的方法就是进行压力测试。

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    我用了一个更加通用的工具来做压力测试，可以设置更多的东西。比如可以做一些逻辑上的处理。如上图例子一样，假设有一个服务，请求原服务会返回“ helloword”，而请求灰度版本则会返回“ hello Hongbo”。然后定义回来的包，让每一个请求结束后都会调用函数判断是否等于 200，如果不是，那可能是切的过程中出现了异常，如果等于 200，则可以看一下里面是否有 “Hongbo”。如果有，那证明请求的是灰度版本。这样房门定一个档（summary），对请求到原服务、灰度服务、失败请求的次数进行统计了。

    另外还可以进行一下头部设置：

    • -c：多少个链接，比如 20

    • -d：放低多长时间，比如 3 分钟

    • -s：脚本对应的地址

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    上图是压测的结果，大家可以简单看一下。


    总结和规划

    接下来和大家谈一下引入 CRD 后的总结。在引⼊ CRD 后，基于 Kubernetes 事件驱动以及⽔平触发的理念，简化了实现的复杂性。而且因为采用了 OperatorSDK 的成熟框架，不再需要关心底层的实现，可以更加聚焦于业务的逻辑实现。减少了开发成本，提高了开发效率。

    然后关于未来，有以下的规划：

    • apisix 采用 subnet 的方式，减少创建的资源，提高成功率

    • 支持按 HTTP 头部、特定 IP 灰度

    • 灰度服务流量⽐较

    以上就是今天关于灰度更新实践的分享了，感谢大家的支持。