最近,由于业务属性比较重要,对服务发布提出了更高的要求,希望能实现不停服发布。目前,团队所有项目已经完成基于K8s容器化部署,服务注册发现基于Nacos,故本文基于该两前提下进行讨论。
基于该架构下,需要解决如下几个问题:
- K8s Java 应用实现滚动发布,如果新服务不正常的情况下,不将新服务发布上去,且旧服务不下线
- 服务从Nacos上主动下线,让流量不再流入
K8s 滚动发布
K8s 已天然支持滚动发布的机制,只需要简单的配置就可以实现我们的要求,如下是具体配置摘要,我将从上到下进行说明。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: example-service
name: example-service
spec:
#副本数量
replicas: {{.pod_replicas}}
selector:
matchLabels:
app: example-service
minReadySeconds: 30 #设置升级延迟时间15秒,等待15秒后升级
strategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxSurge: 1 #升级过程中最多可以比原先设置多出的POD数量
maxUnavailable: 0
template:
metadata:
labels:
app: example-service
monitortype: backend
spec:
#以下内容为可选,容器调度策略,保证同一deployment的多个副本位于不同的机器上,防止单节点挂掉导致服务不可用,由于涉及到要与运维沟通资源情况,无法直接给予固定配置。
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- example-service
topologyKey: kubernetes.io/hostname
containers:
- image: example-service:latest
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: example-service
lifecycle:
preStop:
exec:
command:
- 'sh'
- '-c'
- 'curl http://127.0.0.1:8080/actuator/deregister;sleep 30;curl -X POST http://127.0.0.1:8080/actuator/shutdown;'
readinessProbe: # 就绪探针
httpGet:
path: /actuator/health/readiness
port: 8080
initialDelaySeconds: 30 # 延迟加载时间
periodSeconds: 10 # 重试时间间隔
timeoutSeconds: 1 # 超时时间设置
successThreshold: 1 # 健康阈值
failureThreshold: 3 # 不健康阈值
livenessProbe: # 存活探针
httpGet:
path: /actuator/health/liveness
port: 8080
initialDelaySeconds: 30 # 延迟加载时间
periodSeconds: 10 # 重试时间间隔
timeoutSeconds: 1 # 超时时间设置
successThreshold: 1 # 健康阈值
failureThreshold: 3 # 不健康阈值
ports:
- containerPort: 8080
name: backend
protocol: TCP
envFrom:
- configMapRef:
#存放公共环境变量,比如:数据库,redis,nacos等连接信息,每个项目的各个微服务基本都是一样的。
name: pub-cm
- configMapRef:
#存放个性化配置,对于个别的服务,除了公共变量外,会涉及其他引用信息。
name: example-service-cm
env:
- name: POD_NAME
valueFrom:
fieldRef:
apiVersion: v1
fieldPath: metadata.name
resources:
#设定以下是设定服务资源根据你的项目实际情况来
limits: # limits是代表的资源上限,服务能消耗的资源上限
cpu: {{.pod_cpu_limit}} #{limits_cpu}(必须),目前默认单位为m,如果申请一核则为1024m,以此类推,默认则为500m
memory: {{.pod_memory_limit}} #{limits_mem}(必须),目前默认单位为Mi,如果申请1G内存则为1024Mi,以此类推,默认则为2048Mi
requests: # requests是服务所需最小的启动资源,设置后如果node达不到这个资源要求就会部署失败
cpu: {{.pod_cpu_request}} #{requests_cpu}(必须),目前默认单位为m,如果申请一核则为1024m,以此类推,默认则为250m
memory: {{.pod_memory_request}} #{requests_mem}(必须),目前默认单位为Mi,如果申请1G内存则为1024Mi,以此类推,默认则为500Mi
# 以下为必须选项,项目做日志采集
volumeMounts:
- name: host-time
readOnly: true
mountPath: /etc/localtime
- name: example-service-log
mountPath: /home/logs # 如果接入日志必须存在容器内/home/logs文件夹下存放日志文件
subPathExpr: $(POD_NAME)
volumes:
- name: example-service-log
hostPath:
path: /home/logs
type: DirectoryOrCreate
- name: host-time
hostPath:
path: /etc/localtime
type: ''
imagePullSecrets: # 写死,前提是要执行这个凭证创建命令
- name: harborha-secret001fe
---
apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodDisruptionBudget #设置pod最小可用数量
metadata:
name: example-service-pdb
spec:
minAvailable: 50%
selector:
matchLabels:
app: example-service
RollingUpdate 用于配置服务滚动升级的策略,maxSurge设置升级过程中最多可以比原先设置多出的POD数量。
preStop 在容器下线前执行的操作,我这边是希望他先调用 Spring Boot Actuator提供的下线接口,让服务正常业务处理完后,下线掉。
readinessProbe 与 livenessProbe 都是探针,不同的地方是 readinessProbe 在容器启动时,会检查服务是否启动完全和正常,正常后Pod才会被显示正常,这种在使用Service或者Ingress的时候非常有用,livenessProbe 则是周期性检查服务的健康性,如果服务不健康将下线掉服务。
需要注意 readinessProbe 的 initialDelaySeconds 是在服务启动时开始计时,基于服务本身启动时间设置一个相对合理的时间,以提高成功率。
PodDisruptionBudget 该控制器主要是通过设置应用 Pod 处于正常状态的最低个数或最低百分比,这样可以保证在主动销毁 Pod 的时候,不会销毁太多的 Pod 导致业务异常中断,从而提高业务的可用性。
PodDisruptionBudget与Deployment中 RollingUpdate 配置说明
在滚动更新的时候,会根据RollngUpdate 配置来,在Eviction(主动驱逐保护,e.g.存在不健康的节点,下线服务)会根据PDB策略来。
Nacos主动下线
我们想象一种场景,A服务通过Nacos服务注册发现LoadBalance方式直接调用B服务,即使B服务容器已经被销毁,但如果A服务中还存在旧B服务的地址,那么就会调用异常,所以我们希望B服务下线的时候,A服务是有感知的,故我们选择在主动通知Nacos服务下线服务,同时,由Nacos去通知其他服务下线通知。
新建一个Endpoint,该方式是基于Spring Boot 2.7.X 版本的,其他版本可能有所区别。
@WebEndpoint(id = "deregister")
@Slf4j
@ConditionalOnClass(value = WebEndpoint.class)
public class NacosServiceDeregisterEndpoint {
private final NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties;
private final NacosRegistration nacosRegistration;
private final NacosServiceRegistry nacosServiceRegistry;
public NacosServiceDeregisterEndpoint(NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties, NacosRegistration nacosRegistration, NacosServiceRegistry nacosServiceRegistry) {
this.nacosDiscoveryProperties = nacosDiscoveryProperties;
this.nacosRegistration = nacosRegistration;
this.nacosServiceRegistry = nacosServiceRegistry;
}
@ReadOperation
public String deregisterEndPoint() {
String serviceName = nacosDiscoveryProperties.getService();
String groupName = nacosDiscoveryProperties.getGroup();
String clusterName = nacosDiscoveryProperties.getClusterName();
String ip = nacosDiscoveryProperties.getIp();
int port = nacosDiscoveryProperties.getPort();
log.info("Deregister from the Nacos, ServiceName:{}, GroupName:{}, ClusterName:{}, IP:{}, Port:{}", serviceName, groupName, clusterName, ip, port);
// 设置服务下线
nacosServiceRegistry.setStatus(nacosRegistration, "DOWN");
return "success";
}
}
增加和修改bootstrap.yaml
配置
management:
endpoint:
health:
show-details: always
probes:
enabled: true
metrics:
enabled: true
shutdown:
enabled: true
endpoints:
web:
exposure:
include: "health,shutdown,metrics,deregister"
server:
port: 8080
metrics:
tags:
application: ${spring.application.name}
后续
其实上方我们还遗漏一个问题——“服务更新时,服务已经成功注册到 Nacos,但容器还没有被检测为健康,此时流量打到新节点上。”这种情况应该怎么解决。其实不用苦恼,Nacos 自身已经能保证在服务启动完全之后,才会注册到 Nacos 服务列表上。
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