使用 Flux+Flagger+Istio+Kubernetes 实战 GitOps 云原生渐进式(金丝雀)交付

使用 Flux+Flagger+Istio+Kubernetes 实战 GitOps 云原生渐进式(金丝雀)交付

在这篇指南中,你将获得使用 KubernetesIstio 使用 GitOps 进行渐进式交付(Progressive Delivery)的实际经验。

介绍

gitops-istio

GitOps 是什么?

GitOps 是一种进行持续交付的方式,它使用 Git 作为声明性(declarative)基础设施和工作负载(workloads)的真实来源。 对于 Kubernetes,这意味着使用 git push 而不是 kubectl apply/deletehelm install/upgrade

在这个 workshop 中,您将使用 GitHub 来托管配置存储库,并将 Flux 作为 GitOps 交付解决方案。

什么是渐进式交付?

渐进交付是高级部署模式(如金丝雀canaries、功能标志feature flags和A/B测试A/B testing)的总称。渐进交付技术通过让应用程序开发人员和 SRE 团队对爆炸半径blast radius进行细粒度控制,从而降低在生产中引入新软件版本的风险。

在这个 workshop 中,您将使用 Flagger 和 Prometheus 为您的应用程序自动执行 Canary 发布和 A/B Testing

 

准备工作

您将需要具有 LoadBalancer 支持的 Kubernetes 集群 v1.16 或更高版本。 出于测试目的,您可以使用带有 2CPU4GB 内存的 Minikube

使用 Homebrew 安装 flux CLI:

brew install fluxcd/tap/flux

macOS AMD64/ARM64Linux AMD64/ARMWindows 的二进制文件可在 flux2 release page 下载。

验证您的集群是否满足前提条件:

flux check --pre

使用 Homebrew 安装 jqyq

brew install jq yq

Fork 这个仓库并克隆它:

git clone https://github.com/<YOUR-USERNAME>/gitops-istio
cd gitops-istio

Cluster bootstrap

使用 flux bootstrap 命令,您可以在 Kubernetes 集群上安装 Flux 并将其配置为从 Git 存储库管理自身。如果集群上存在 Flux 组件,则 bootstrap 命令将在需要时执行升级。

通过指定您的 GitHub 存储库 fork URL 来引导 Flux

flux bootstrap git \
  --author-email=<YOUR-EMAIL> \
  --url=ssh://git@github.com/<YOUR-USERNAME>/gitops-istio \
  --branch=main \
  --path=clusters/my-cluster

上面的命令需要 ssh-agent,如果您使用的是 Windows,请参阅 flux bootstrap github 文档。

在引导时,Flux 生成一个 SSH key 并打印 public key
为了用 git 同步你的集群状态,你需要复制 public key 并使用 write 创建一个 deploy key 访问你的 GitHub 仓库。在 GitHub 上转到 Settings > Deploy keys 点击 Add deploy key
勾选️ Allow write access,粘贴 Flux public key 并单击 Add key

Flux 访问你的存储库时,它会做以下事情:

  • 安装 Istio operator
  • 等待 Istio 控制平面准备好
  • 安装 FlaggerPrometheusGrafana
  • 创建 Istio 公共网关
  • 创建 prod 命名空间namespace
  • 创建负载测试器(load tester) deployment
  • 创建前端(frontend) deployment 和金丝雀canary
  • 创建后端(backend) deployment 和金丝雀canary

使用 Istio 引导集群时,定义 apply 顺序很重要。对于要使用 Istio sidecar 注入的应用程序 podIstio 控制平面必须在应用程序之前启动并运行。

Flux v2 中,你可以通过定义对象之间的依赖关系来指定执行顺序。例如,在 clusters/my-cluster/apps.yaml 中我们告诉 Fluxapps 的协调取决于一个 istio-system

apiVersion: kustomize.toolkit.fluxcd.io/v1beta1
kind: Kustomization
metadata:
  name: apps
  namespace: flux-system
spec:
  interval: 30m0s
  dependsOn:
    - name: istio-system
  sourceRef:
    kind: GitRepository
    name: flux-system
  path: ./apps

首先观测 Flux 安装 Istio,然后观测 demo apps

watch flux get kustomizations

您可以使用以下命令跟踪 Flux reconciliation 日志:

flux logs --all-namespaces --follow --tail=10

Istio 定制和升级

 

您可以使用位于 istio/system/profile.yamlIstioOperator 资源自定义 Istio 安装:

apiVersion: install.istio.io/v1alpha1
kind: IstioOperator
metadata:
  name: istio-default
  namespace: istio-system
spec:
  profile: demo
  components:
    pilot:
      k8s:
        resources:
          requests:
            cpu: 10m
            memory: 100Mi

修改 Istio 设置后,您可以将更改推送到 gitFlux 将在集群上应用它。Istio operator 将根据您的更改重新配置 Istio 控制平面。

当新的 Istio 版本可用时,update-istio GitHub Action workflow 工作流将打开一个pull request,其中包含升级 Istio Operator 所需的清单更新。新的 Istio 版本通过 e2e workflowKubernetes Kind 上进行测试,当 PR 合并到主分支时,Flux 将在集群内升级 Istio

应用程序引导

FluxGit 存储库与您的集群同步时,它将创建前端/后端部署(frontend/backend deployment)、HPA 和一个金丝雀对象canary objectFlagger 使用 canary 定义创建了一系列对象:Kubernetes deploymentsClusterIP servicesIstio 目标规则(destination rules)和虚拟服务(virtual services)。这些对象在网格(mesh)上公开(expose)应用程序,并推动金丝雀分析(canary analysis)和推广(promotion)。

# applied by Flux
deployment.apps/frontend
horizontalpodautoscaler.autoscaling/frontend
canary.flagger.app/frontend

# generated by Flagger
deployment.apps/frontend-primary
horizontalpodautoscaler.autoscaling/frontend-primary
service/frontend
service/frontend-canary
service/frontend-primary
destinationrule.networking.istio.io/frontend-canary
destinationrule.networking.istio.io/frontend-primary
virtualservice.networking.istio.io/frontend

检查 Flagger 是否成功初始化了金丝雀:

kubectl -n prod get canaries

NAME       STATUS        WEIGHT
backend    Initialized   0
frontend   Initialized   0

frontend-primary 部署上线时,Flager 会将所有流量路由到主 Pod,并将 frontend 部署 scale 到零。

使用以下命令查找 Istio 入口网关(ingress gateway)地址:

kubectl -n istio-system get svc istio-ingressgateway -ojson | jq .status.loadBalancer.ingress

打开浏览器并导航到入口地址,您将看到前端 UI

金丝雀发布

Flagger 实现了一个控制循环,该控制循环在测量关键性能指标(如 HTTP 请求成功率、请求平均持续时间和 pod 运行状况)的同时,逐步将流量转移到金丝雀。在分析 KPI 的基础上,将金丝雀升级或中止,并将分析结果发布到 Slack

金丝雀分析由以下任何对象的更改触发:

  • 部署 PodSpec(容器镜像、命令、端口、环境等)
  • ConfigMapsSecrets 作为卷(volumes)挂载或映射到环境变量

对于不接收恒定流量的工作负载,Flagger 可以配置一个 webhook,当它被调用时,将启动一个目标工作负载的负载测试。canary 配置可以在 apps/backend/canary.yaml 上找到。

 

从 GitHub 拉取更改:

git pull origin main

要触发后端应用程序的金丝雀部署,请碰撞容器镜像:

yq e '.images[0].newTag="5.0.1"' -i ./apps/backend/kustomization.yaml

提交和推送更改:

git add -A && \
git commit -m "backend 5.0.1" && \
git push origin main

告诉 Flux 拉取更改或等待一分钟让 Flux 自行检测更改:

flux reconcile source git flux-system

观测 Flux 将您的集群与最新提交进行协调:

watch flux get kustomizations

几秒钟后,Flager 检测到部署修订(deployment revision)已更改并开始新的 rollout

$ kubectl -n prod describe canary backend

Events:

New revision detected! Scaling up backend.prod
Starting canary analysis for backend.prod
Pre-rollout check conformance-test passed
Advance backend.prod canary weight 5
...
Advance backend.prod canary weight 50
Copying backend.prod template spec to backend-primary.prod
Promotion completed! Scaling down backend.prod

在分析过程中,Grafana 可以监控金丝雀的进程。您可以通过端口转发访问仪表板:

kubectl -n istio-system port-forward svc/flagger-grafana 3000:80

Istio 仪表板的 URL
http://localhost:3000/d/flagger-istio/istio-canary?refresh=10s&orgId=1&var-namespace=prod&var-primary=backend-primary&var-canary=backend

 

请注意,如果在金丝雀分析(canary analysis)期间对部署应用了新的更改,Flagger 将重新启动分析阶段。

A/B 测试

除了加权路由(weighted routing),Flagger 还可以配置为根据 HTTP 匹配条件将流量路由到金丝雀。在 A/B 测试场景中,您将使用 HTTP headerscookie 来定位用户的特定部分。这对于需要会话(session)关联的前端应用程序特别有用。

您可以通过指定 HTTP 匹配条件和迭代次数来启用 A/B 测试:

  analysis:
    # schedule interval (default 60s)
    interval: 10s
    # max number of failed metric checks before rollback
    threshold: 10
    # total number of iterations
    iterations: 12
    # canary match condition
    match:
      - headers:
          user-agent:
            regex: ".*Firefox.*"
      - headers:
          cookie:
            regex: "^(.*?;)?(type=insider)(;.*)?$"

上述配置将针对 Firefox 用户和拥有内部 cookie 的用户运行两分钟的分析。 前端配置可以在 apps/frontend/canary.yaml 中找到。

通过更新前端容器镜像触发部署:

yq e '.images[0].newTag="5.0.1"' -i ./apps/frontend/kustomization.yaml

git add -A && \
git commit -m "frontend 5.0.1" && \
git push origin main

flux reconcile source git flux-system

Flager 检测到部署修订已更改并开始 A/B 测试:

$ kubectl -n istio-system logs deploy/flagger -f | jq .msg

New revision detected! Scaling up frontend.prod
Waiting for frontend.prod rollout to finish: 0 of 1 updated replicas are available
Pre-rollout check conformance-test passed
Advance frontend.prod canary iteration 1/10
...
Advance frontend.prod canary iteration 10/10
Copying frontend.prod template spec to frontend-primary.prod
Waiting for frontend-primary.prod rollout to finish: 1 of 2 updated replicas are available
Promotion completed! Scaling down frontend.prod

您可以通过以下方式监控所有金丝雀:

$ watch kubectl get canaries --all-namespaces

NAMESPACE   NAME      STATUS        WEIGHT
prod        frontend  Progressing   100
prod        backend   Succeeded     0

基于 Istio 指标的回滚

Flagger 使用 Istio 遥测提供的指标来验证金丝雀工作负载。 前端应用 analysis 定义了两个指标检查:

    metrics:
      - name: error-rate
        templateRef:
          name: error-rate
          namespace: istio-system
        thresholdRange:
          max: 1
        interval: 30s
      - name: latency
        templateRef:
          name: latency
          namespace: istio-system
        thresholdRange:
          max: 500
        interval: 30s

用于检查错误率(error rate)和延迟的 Prometheus 查询,位于 flagger-metrics.yaml

在金丝雀分析期间,您可以生成 HTTP 500 errors 和高延迟(high latency)来测试 Flagger 的回滚。

生成 HTTP 500 errors:

watch curl -b 'type=insider' http://<INGRESS-IP>/status/500

生成延迟:

watch curl -b 'type=insider' http://<INGRESS-IP>/delay/1

当失败的检查次数达到金丝雀分析阈值(threshold)时,流量将路由回主服务器,金丝雀缩放为零,并将推出(rollout)标记为失败。

$ kubectl -n istio-system logs deploy/flagger -f | jq .msg

New revision detected! Scaling up frontend.prod
Pre-rollout check conformance-test passed
Advance frontend.prod canary iteration 1/10
Halt frontend.prod advancement error-rate 31 > 1
Halt frontend.prod advancement latency 2000 > 500
...
Rolling back frontend.prod failed checks threshold reached 10
Canary failed! Scaling down frontend.prod

您可以使用针对 Prometheus、Datadog 和 Amazon CloudWatch 的自定义指标检查来扩展分析。

有关为 SlackMS TeamsDiscordRocket 配置 canary 分析警报的信息,请参阅文档。

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