最近有个需求是要实现一个Deployment的灰度部署。一般来说的化，可以通过2个Deployment来实现，并修改Service中的Label来引导流量灰度。实际生成中是按照这个方案来开发和实施。

不过，这个方案是有几个小问题：

• 占用资源只增不减（不调整老的副本数量）
• Deployment名称发生改变
• 需要不断调整副本数
• 回滚需要一次新的部署

所以研究了一下，如何介入Deployment控制器来实现滚动更新的可控操作。

Deployment 的更新

我们都知道Deployment控制器是不直接管理Pod的，而是通过ReplicaSet控制器来实现。

在Deployment的对象spec.strategy中有一个关于更新策略的定义

1type  DeploymentStrategy  struct  {
2    // 更新类型: Recreate, RollingUpdate 2中，默认是 RollingUpdate
3    Type  DeploymentStrategyType  `json:"type,omitempty"  protobuf:"bytes,1,opt,name=type,casttype=DeploymentStrategyType"`
4    RollingUpdate  *RollingUpdateDeployment  `json:"rollingUpdate,omitempty"  protobuf:"bytes,2,opt,name=rollingUpdate"`
5}
6
7type  RollingUpdateDeployment  struct  {
8    // 最大不可用数
9    MaxUnavailable  *intstr.IntOrString  `json:"maxUnavailable,omitempty"  protobuf:"bytes,1,opt,name=maxUnavailable"`
10    // 最大波峰数
11    MaxSurge  *intstr.IntOrString  `json:"maxSurge,omitempty"  protobuf:"bytes,2,opt,name=maxSurge"`
12
13}

DeploymentStrategyType 有2中：

• Recreate
• RollingUpdate

默认且最常用的就是RollingUpdate。我们主要要了解也就是RollingUpdate的逻辑。

我们注意到RollingUpdate有一个专门的配置项目包含2个值MaxUnavailable和MaxSurge，控制器的只要控制流程也是微软这2个值来展开。

• MaxUnavailable: 最大不可用数
• MaxSurge: 最大波峰数

代码分析#

控制器的主要代码在kubernetes/pkg/controller/deployment/deployment_controller.go。

入口的主要逻辑，

• 入口函数Run，接收workers数量参数，来启动多个协程运行worker函数
• worker的功能很简单就是死循环不断的执行processNextWorkItem
• processNextWorkItem从队列queue中取出一个key然后交给syncHandler去处理
• syncHandler在创建对象时被设置为syncDeployment，就是主要的逻辑

下面我们来看下syncDeployment函数，代码还是很清晰

• 将key拆分成namespace和namespace
• 取出Deployment对象
• 取出Deployment对象对应的ReplicaSet对象
• 根据RS分组来取出所有的Pod
• 判断是被删除状态则更新Pod状态
• 检查是否是暂停状态
• 判断是否是在更新过程中
• 启动Recreate或RollingUpdate更新

我们看下Recreate类型的流程，很简单粗暴，

• 将所有老的ReplicaSet的副本数设置为0
• 如果还有老的Pod在运行就直接返回（待下一次syncHandler进入）
• 将新的ReplicaSet的副本数设置为Deployment的副本数

由于具体Pod对象的创建过程交给了ReplicaSet控制器，这里我们顺便也看一下ReplicaSet的主要流程。

至此我们已经分析完了整个控制器的处理过程，不过还有一个地方没有讲到，那就是这个queue是什么时候被加入数据的。

可控的滚动升级实现#

我们回到要解决问题：让滚动更新能够被控制地进行灰度部署。

当然了，这个方案还是存在一个比较明显的弊端：灰度的数量不能为任意数量，只能是按照上述的算法计算后的某个值。