K8S系列四：服务管理

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写在前面

本文是K8S系列第四篇，主要面向对k8s新手同学。阅读本文需要读者对k8s的基本概念，比如Pod、Deployment、Service、Namespace等基础概念有所了解，尚且不了解的同学推荐先阅读本系列的第一篇文章《K8S系列一：概念入门》[1]；阅读本文还需要读者对k8s的服务部署有一定深入的了解，特别是怎么通过Pod部署自己的服务，尚且不熟悉的同学推荐阅读本系列前一篇文章《K8S系列三：单服务部署》[2]。

本文旨在讲述如何基于k8s集群管理一群服务，包括如何做高可用（Hight Available，HA）部署和管理、如何做服务平滑升级、如何隔离不同业务的服务等。因此，本文将重点介绍以下的k8s对象/资源（API Resource）：

Deployment：无状态、多服务管理
StatefulSet：有状态、多服务管理
Namespace：不同服务资源隔离

0. 为什么需要服务管理？

正文开始之前，我们需要统一一个观点：日常生产中所说的“服务”，或者说是传统的“服务”，对应的是k8s的Pod对象（因为k8s有一个Service对象，经常被翻译和理解为服务，其实也没啥毛病）。

在上一篇文章《K8S系列三：单服务部署》[2]中，详细介绍了如何在k8s集群中部署一个可用的服务，包括容器环境的使用、数据卷的挂载、配置文件的使用、服务网络的配置。k8s会根据提交的Pod的yaml文件自动拉取镜像、挂载数据和配置文件、流量负载均衡器等以确保镜像容器内的服务正常运行。

这个难道还不足够么？还需要做什么呢？

答案是不够，因为还需要把部署在k8s集群上的服务更有效地管理起来，即服务管理。于是问题又来了：什么是服务管理？或者说，为什么需要服务管理？

我们来考虑几个场景：

场景一

高可用（Hight Available，HA）。虽然在实际生产中，后台服务架构设计原则没有统一的标准，不过，大部分后台服务必须考虑“三高”的问题：高并发、高性能、高可用。前两天看到一个非常有趣的话题：

面试官问：“如果线上请求量大，服务扛不住了怎么办？
” 我毫不犹豫：“加机器！”

话糙理不糙啊，加机器扩充服务实例绝对是首选（正经来说，面试官实际想听到的是对“三高”的理解、具体解决措施等）！仔细分析“加机器”这个操作，其实就是高可用的一种很有效的解决手段，而且在实际生产中往往一个程序也会部署几个服务实例，并且为了做有效容灾，服务实例会分布在不同的机器、机房、区域。

那么，“部署多个服务实例”的事情，仅仅用Pod不能完成么？

显然是可以的，做法也挺简单的：准备好N份Pod的yaml文件，设置好正确的镜像地址、挂载的数据卷、配置，以及配置好网络，只需要确保这N份yaml文件除了名字之外其余内容完全相同，譬如pod_1,pod_2,…,pod_n；接着用kubectl工具提交给k8s集群，N个服务实例就部署好了。

完美！

但是，上述操作存在问题：不方便。

比如，部署后发现分配的CPU和内存资源太少了，需要修改Pod的yaml文件。这个时候就是灾难了，因为你得人为修改这N份yaml文件。且不说损耗人力，更重要的是极易出错！就算是用shell脚本，你也会发现用起来没那么顺畅。

场景二

其次，实际生产中，服务发布上线之后，总是免不了迭代（谁还不会写一两个Bug了；客户/产品经理的需求单岂是一两次就提完了的）。这就意味着必须升级线上服务。

还是一样的问题：替换升级线上的服务，仅仅用Pod不能完成么？

也是可以的。做法也不复杂：首先把k8s集群中已经部署的Pod服务删除，然后再把修改好的N份Pod的yaml文件提交给k8s完成部署；或者直接修改（kubectl edit pod xxx）线上服务的配置信息，k8s会先删除老Pod再创建新的Pod。

不过，这种操作会有个很大的问题：在删除Pod和新建Pod中间，会有一段时间无法正常服务，客户端请求全部失败。 这就需要衡量你的服务是否能够接受这样子的“缺陷”；当然，你可以通过选择请求流量最小（譬如晚上）操作，也可以提前告知用户接下来某个时间段要更新服务、这个时间内不要向我发送请求。

但是在更多的实际生产场景中，上面的“缺陷”是不会被允许的。

其实，你也可以选择这么部署：再准备N份Pod的yaml文件，名字换另一组，譬如pod_n+1,pod_n+2,…,pod_n+n，然后，先提交部署新的N份yaml，紧接着再删除老的N个Pod。

不过，我们可以看到上面的做法：更加不方便了！

场景三

实际生产中，往往会管理多条业务线的服务，于是一个非常合理的需求自然而然就提出了：能否把不同业务线的服务分开管理？，一方面防止不同服务互相干扰，另一方面方便做资源隔离和管理。

一个很自然的想法是：对于每一条业务线部署一套k8s集群。

但是，这种做法太重了，首先是部署k8s是一件相对耗时耗力的事情；其次，实际生产环境也不一定有这么多的机器。最佳的方案是能够在一套k8s集群中完成（当然不排除在一些项目中，会要求部署多套k8s集群）。

综上，我们可以发现，仅仅使用Pod（Volume,ConfigMap,Secret和Service包括其中）一种对象无法满足更多的常见的、可能更复杂的实际生产场景。 但是，我们不应该责怪Pod，因为Pod的设计是合理的：

Pod是可以在 Kubernetes 中创建和管理的、最小的可部署的计算单元。

但是，上述几个场景中怎么解决呢？

k8s自然有解决办法和机制，这也是本文讨论的服务管理，这也是本文要重点讨论的几个API对象，概括来说：

管理无状态的服务，用Deployment；
管理有状态服务，用StatefulSet；
隔离服务资源，用Namespace；

接下来，我们来看Deployment、StatefulSet和Namespace分别是怎么使用的吧！

I. Deployment：无状态、多服务管理

Deployment是管理无状态服务的利器，官网[3]描述：

一个 Deployment 为 Pods 和 ReplicaSets 提供声明式的更新能力。

官方文档总是说些听不懂的话，而且这里又引入了新的名词：ReplicaSet。这个是什么？

首先，Deployment、ReplicaSet和Pod之间的关系如下（图片引自书籍《k8s-in-action》[4]）：

其次，在《K8S系列一：概念入门》[1]文中对Deployment、ReplicaSet和Pod三者之间的关系有过介绍：

ReplicaSet的作用就是管理和控制Pod，管控他们好好干活。但是，ReplicaSet受控于Deployment。形象来说，ReplicaSet就是总包工头Deployment手下的小包工头。

但是，上面的描述会有点小问题。严格来说，ReplicaSet是一个独立的API对象，所谓的“ReplicaSet受控于Deployment”是：当创建了Deployment对象后，它会自动创建ReplicaSet来管理Pod。

这就好像你准备装修你的房子，Deployment就是一个非常棒的装修公司，而ReplicaSet则是实际干活的包工头，而Pod则是每个干活的工人。装修公司只需要告诉包工头这个工程需要多少个工人干活，之后包工头就会实时监控每个工人，如果有M个工人请假，包工头会马上再雇佣M个工人参与进来。如果你觉得说：这批工人做工质量不行啊，我需要升级更好的。那么装修公司会马上撤走这个工程队，包括包工头和他手下所有工人，再雇佣新的工程队，包括新的包工头和新的工人。

可以看到，**Deployment的高可用实际上是ReplicaSet的特性，Deployment实际特性则是做服务的平滑升级，**也就对应了上面例子提到的“更换工程队”。

好的，那就让我们一起来看看Deployment的yaml文件（来自官网[3]）：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: nginx-deploymentlabels:app: nginx
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: nginxtemplate:metadata:labels:app: nginxspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.14.2ports:- containerPort: 80

对比Pod的yaml文件，我们会发现：Deployment比Pod多了几个字段：

‘replicas’：控制实际在运行的Pod数量；
‘selector’：通过该label管理对应的Pod（请留意’template.metadata.labels’）；

由此也可以窥探到Deployment通过ReplicaSet管理Pod的内在机制：创建’replicas’个Pod，并且赋予Pod用户指定的label和一个名为’pod-template-hash’的label，内容为一个随机生成9位数的hash值；通过’selector’实时匹配在运行的Pod数量，不足则创建、非Running状态的杀死后重建、超过则杀死多余的。管理过程如下图：
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接下来，让我们分别来看Deployment的两个特性：高可用和平滑升级。

特性一：高可用

在维基百科[5]上对高可用的定义是：

高可用性（英语：high availability，缩写为
HA），IT术语，指系统无中断地执行其功能的能力，代表系统的可用性程度。是进行系统设计时的准则之一。高可用性系统与构成该系统的各个组件相比可以更长时间运行。
高可用性通常通过提高系统的容错能力来实现。

高可用的核心是：无中断提供服务。因此，提升高可用可以从几个方面入手：

提升程序的鲁棒性（减少crash）；
增加服务实例，如采取主从（冷热）和双主（双热），甚至是多主的集群工作方式；

实际生产中，最佳手段还是增加服务实例，毕竟，谁也不能保证自己写的程序没有Bug。而Deployment的就可以做到确保k8s集群中实时存在用户需要的N个服务在正常工作。

笔者做了一个实验，假设我需要的是3个服务实例，那么只需要设置Deployment的yaml文件的’replicas: 3’即可，提交后发现集群上确实启动了三个Pod。紧接着，模拟线上服务挂了的状态，手动删除了其中一个Pod，再来看k8s中Pod的情况，发现马上有新的Pod被拉起。下图展示了整个过程，删除的Pod名字为’kubia-depl-765b79cff9-grzbm’，而被Deployment新拉起来的Pod名字为’‘kubia-depl-765b79cff9-zxx5g’：
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前文已经说过：Deployment的高可用实际上是ReplicaSet的特性。这个怎么理解呢？

我们在通过Deployment部署Pod服务之后，到k8s分别查看Deployment、ReplicaSet和Pod，会发现一个有趣的现象：ReplicaSet的名字是则Deployment名字基础上加了一个’-9位hash值’生成的，并且其’selector’的label=用户自定义的label+‘pod-template-hash:9位hash值’；而Pod的名字则是ReplicaSet名字基础上再增加一个’-5位hash值’生成的，并且其label严格等于ReplicaSet的’selector’的label。如下图所示：
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因此，确保’replicas’数量的Pod运行的特性的提供者，就是ReplicaSet！不信？你可以尝试一口气把所有的Pod都删除了，最后发现还是会被ReplicaSet拉起来。该过程如下图：

实践出真知啊。

特性二：平滑升级

上面我们已经看到，其实用ReplicaSet也能够管理多个服务，并且k8s最早开源的时候，也没有Deployment对象。但是之后发现，在实际生产中，程序版本迭代是一件常见且相对高频的操作。于是就推出了Deployment（早前有ReplicationController，自动Deployment推出之后就不被推荐使用了）。

我们现在来看看Deployment是怎么做服务的平滑升级。

在《k8s-in-action》[4]中第九章专门介绍了Deployment的升级，书中有一幅描述Deployment升级的示意图：
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更具体的升级过程应该如下图：

可以看到，升级过程和上一节高可用提到的实时确保’replicas’个Pod在运行是不一样的：后者是依靠ReplicaSet完成的；而前者则是Deployment的功能特性。

怎么才能触发Deployment的升级呢？

但凡修改Deployment中非’replicas’的其他有效字段（镜像地址’image’、资源’resources’），都会触发Deployment的升级。笔者做了一个实验，修改了’resources’，可以看到：
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然而，实际生产中仅仅知道Deployment会做平滑升级还不足够，还需要掌握选择升级策略和控制升级频率。关于这块，希望做更详细了解的同学建议阅读《Deployment Strategies》[6]和《Kubernetes部署策略详解》[7]。

Deployment升级策略
Deployment有两种升级策略：Recreate和RollingUpdate。前者是先把所有旧的/已有的Pod全部销毁，然后再拉起新的；后者则是一个一个销毁旧的/已有的Pod，同时再一个一个拉起新的。RollingUpdate是默认的。
Deployment升级频率
这里重点介绍RollingUpdate策略的参数，主要原因它是大部分实际生产中最佳的选择。

首先来看yaml文件中与之相关的部分：

strategy:type: RollingUpdaterollingUpdate:maxSurge: 25%maxUnavailable: 25%

敲重点：maxSurge和maxUnavailable是相对比较重要，且理解不直观的两个参数！网上关于这俩参数的解读有很多，大部分的解释仍旧不直观。笔者结合实验，在这里尝试解释：

核心理解点在于：maxSurge关系到启动新的Pod的速度；而maxUnavailable则关联到杀死旧的Pod的速度。RollingUpdate的任务就是一个一个销毁旧的/已有的Pod，同时再一个一个拉起新的。

我们假设’replica’为rp，maxSurge为ms（绝对值），而maxUnavailable为mu（绝对值）。实际上，RollingUpdate是先拉起mu个新的Pod，同时销毁min{ms+mu，剩余的}个旧的/已有的；（确保旧的/已有的被销毁了，而新的被拉起了）之后再拉起mu个新的Pod，同时销毁min{ms+mu，剩余的}个旧的/已有的。借用《k8s-in-action》[4]的过程图来说明：
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由此可见，maxSurge和maxUnavailable越大，更新越快；反之，更新会越慢。并且，k8s要求maxSurge和maxUnavailable不能同时为0，为什么？ 因为都为0的话，根本没办法更新了！那么，到底要怎么设置这两个值，这就要视实际生产要求而定。

笔者也做了下实验，和大家分享：

实验一：replicas=4，maxSurge=0，maxUnavailable=1,2,4。
结论：升级速度越来越快。
实验二：replicas=2，maxUnavailable=0，maxSurge=1,2
但是由于笔者试用的k8s集群资源有限（一次至多4个Pod在跑，而且时不时会被抢占资源），因此只能做replicas=2的实验，再大一点就会跑不起来。大家可以自行实验。

结论：升级速度越来越快。
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不知道会不会有同学在想：如果我追求快速升级迭代，那是不是把maxSurge设置跟’replicas’一样最好？一次性就升级好了！

但是请注意，笔者分享自己实际遇到的坑：k8s集群总归会有资源不足的情况（比如cpu、gpu甚至是ip资源），因此在资源非常紧张的时候，如果maxSurge越大，升级反而不见得越快；并且在资源恰好足够的时候，maxSurge大于零，就会造成升级卡主！！！因为，RollingUpdate实际升级过程是先拉起maxSurge新实例，紧接着销毁maxUnavailable个旧的/已有的实例。切忌小心升级，别以为用了k8s就万事大吉！

II. StatefulSet：有状态、多服务管理

在讨论StatefulSet之前，笔者先说明：实际生产中笔者所用业务并没有使用到该类管理器API对象，所有的知识都是从《k8s-in-action》[4]学习的。

首先，我们要知道：为什么需要StatefulSet？或者说，它和Deployment不同点在哪？

《k8s-in-action》[4]在第十章一开头，花了很大的篇幅在描述这个问题，笔者通过书籍、网上博客和实验，感觉文章《StatefulSet和Deployment的区别》[8]总结得很好：

稳定的、唯一的网络标识。
稳定的、持久的存储。
有序的、优雅的部署和伸缩。
有序的、优雅的删除和停止。
有序的、自动的滚动更新。

而在文章《Kubernetes服务之StatefulSets简介》[9]则对于StatefulSet的用法细节总结得很好：

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笔者试验了StatefulSet的CURD，发现其创建和扩缩容确实都是按顺序扩增、缩小；但是如果直接把StatefulSet删除的话，那么所有的Pod也就被删除了：

创建：可以看到Pod是逐个被创建，并且以StatefulSet的名字+id(从0开始递增)的形式为其名字。
扩容：可以看到，扩增的Pod是在已有的id基础上继续递增，并且也是逐个创建。
缩容：是从当前最大id逐个销毁。
删除：直接全部删除了。

笔者这个时候在思考，如果仅仅是其中一个Pod挂了会怎么样？实验后发现：StatefulSet会拉起！并且，StatefulSet并没有中间创建ReplicaSet或者ReplicationController，因此有理由相信StatefulSet自己实现了实时监督Pod和拉起失败Pod的能力（可能复用了StatefulSet的代码）。

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仅仅从CURD层面看，StatefulSet和Deployment是完全不一样的。至于其他方面的特性，笔者还没来得及深入了解，挖个坑吧！

III. Namespace：不同服务资源隔离

Namespace可就太基本，而且使用起来也非常简单：

# 创建
$ kubectl create namespace ${name}
# 删除
$ kubectl delete namespace ${name}
# 查看
$ kubectl get namespace

那么为什么要特别为它设立一个章节呢？因为越是基础，越是重要，也越是容易被忽略！请一定合理为不同的项目创建Namespace！

写在后面

k8s实践tip1：实际生产中使用kubectl工具时，会发现有些API对象有缩写，比如pod是po，replicaset就写rs。怎么查看呢？

kubectl api-resources非常重要！可以看到当前k8s的所有API对象、其缩写、它是否可以被Namespace隔离等：
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最后，如果文章中有纰漏，非常欢迎留言或者私信指出；有理解错误的地方，更是欢迎留言或者私信告知。总之，非常欢迎大家留言或者私信交流更多k8s的问题。