Health Check 另一个重要的应用场景是Rolling Update
。试想一下,现有一个正常运行的多副本应用,接下来对应用进行更新(比如使用更高版本的image),Kubernetes会启动新副本,然后发生了如下事件:
- 正常情况下新副本需要10秒钟完成准备工作,在此之前无法响应业务请求
- 由于人为配置错误,副本始终无法完成准备工作(比如无法连接后端数据库)。
如果没有配置Health Check
,会出现怎样的情况?
由于新副本本身没有异常退出,默认的Health Check
机制会认为容器已经就绪,进而会逐步用新副本替换现有副本,其结果就是:当所有就副本都被替换后,整个应用将无法处理请求,无法对外提供服务。如果这是发生在重要的生产系统上,后果会非常严重。
如果正确配置了Health Check
,新副本只有通过了Readiness
探测才会被添加到Service
;如果没有通过探测,现有副本不会被全部替换,业务仍然正常进行。
下面通过例子来实践Health Check
在 Rolling Update
中的应用。
使用如下配置文件myapp.yml
模拟一个10 副本
的应用:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: myapp
spec:
replicas: 10
selector:
matchLabels:
app: myapp
template:
metadata:
labels:
app: myapp
spec:
containers:
- name: myapp
image: busybox
args:
- /bin/sh
- -c
- sleep 10; touch /tmp/healthy; sleep 30000
readinessProbe:
exec:
command:
- cat
- /tmp/healthy
initialDelaySeconds: 10
periodSeconds: 5
10秒后副本能够通过Readiness
探测。
接来下滚动更新应用,配置文件myapp2.yml
:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: app
spec:
replicas: 10
selector:
matchLabels:
app: app
template:
metadata:
labels:
app: app
spec:
containers:
- name: app
image: busybox
args:
- /bin/sh
- -c
- sleep 30000
readinessProbe:
exec:
command:
- cat
- /tmp/healthy
initialDelaySeconds: 10
periodSeconds: 5
很显然,由于新副本中不存在 /tmp/healthy
, 因此是无法通过Readiness 探测的:
这个截图包含了大量的信息,值得我们详细分析:
先关注kubectl get pod | grep myapp
的输出:
- 从Pod的
AGE
栏可判断,最开始的5个Pod是新副本,目前处于NOT READY
状态。 - 旧副本从最初10个减少到8个。
再来看 kubectl get deployment myapp
的输出:
READY 8/10
表示期望的状态是10个 READY 的副本,实际处于READY状态的副本数是8,即8个旧副本UP-TO-DATE 5
表示当前已经完成更新的副本数,即5个新副本AVAILABLE 8
表示当前处于 READY 状态的副本数为8,即8个旧副本
在我们的设定中,新副本始终都无法通过Readiness探测,所以这个状态会一直保持下去。
上面我们模拟了一个滚动更新失败的场景。不过幸运的是:Health Check 帮我们屏蔽了有缺陷的副本,同时保留了大部分旧副本,业务没有因更新失败受到影响。
接下来,为什么新创建的副本数是5个,同时只销毁了2个旧副本?
原因是:滚动更新通过参数 maxSurge
和 maxUnavailable
来控制副本替换的数量。之前Deployment 1.6 滚动更新有讲过。
此参数控制滚动更新过程中,副本总数超过期望状态的上限,也就是最多可以比原先设置多出的POD数量。maxSurge
可以是具体的整数(比如3
),也可以是百分比,向上取整。maxSurge
默认值为25%
。
在上面的例子中,副本总数最大值为roundUp(10 + 10 * 25%) = 13
, 所以我们看到的副本数是13。
此参数控制滚动更新过程中,不可用的副本相占期望状态的最大比例,也就是最多有多少个POD处于无法提供服务的状态。maxUnavailable
可以是具体的整数(比如3
),也可以是百分比,向下取整。maxUnavailable
默认值为25%
。
在上面的例子中,可用的副本数至少要为10 - roundDown(10 * 25%) = 8
, 所以我们看到AVAILABLE
是 8
。
maxSurge
值越大,初始创建的新副本数量就越多;maxUnavailable
值越大。初始销毁的旧副本数量就越多。
理想情况下,我们这个案例滚动更新的过程应该是这样的:
- 创建 3 个新副本使副本总数达到 13 个;
- 销毁 2 个旧副本使可用的副本数降到 8 个;
- 当 2 个旧副本成功销毁后,再创建 2 个新副本,使副本总数保持为 13 个;
- 当新副本通过
Readiness
探测后,会使可用副本数增加,超过 8; - 进而可以继续销毁更多的旧副本,使可用副本数回到 8。
- 旧副本的销毁使副本总数低于 13,这样就允许创建更多的新副本;
- 这个过程会持续进行,最终所有的旧副本都会被新副本替换,滚动更新完成。
而实际情况是在第 4 步就卡住了,新副本无法通过 Readiness
探测。这个过程可以在 kubectl describe deployment myapp
的日志部分查看。
如果滚动更新失败,可以通过 kubectl rollout undo
回滚到上一个版本
如果要定制maxSurge
和 maxUnavailable
,可以进行如下配置
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: app
spec:
strategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxSurge: 35%
maxUnavailable: 35%
replicas: 10
selector:
matchLabels:
app: app
template:
metadata:
labels:
app: app
spec:
containers:
- name: app
image: busybox
args:
- /bin/sh
- -c
- sleep 30000
readinessProbe:
exec:
command:
- cat
- /tmp/healthy
initialDelaySeconds: 10
periodSeconds: 5