Kubernetes 中 Deployment 的基本操作

Deployment 通过创建 ReplicaSet 控制 Pod 的数量、状态。本篇主要介绍一些 Deployment 常用的操作。

1. Deployment yaml 格式

带上 --dry-run 参数表示并不执行命令，仅生成 yaml 输出：

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kubectl create deployment nginx --image=nginx --dry-run -o yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    app: nginx
  name: nginx
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  strategy: {}
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - image: nginx
        name: nginx
        resources: {}
status: {}

2. 创建

• 使用 run 参数

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kubectl run nginx --image=nginx

• 使用 create 参数

kubectl create deployment nginx --image=nginx

• 直接使用 yaml 文件

为了提高编辑效率，通常会基于已有的 Deployment yaml 进行编辑。比如，先执行 kubectl create deployment nginx --image=nginx --dry-run -o yaml > deployment.yaml，再编辑镜像、副本数等信息。

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kubectl apply -f deployment.yaml

3. 升级更新

• 更新镜像版本

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kubectl set image  deployment/nginx nginx=nginx:1.9.1

• 限制内存和 CPU 的使用

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kubectl set resource deployment/nginx -c=nginx --limits=cpu=200m,memory=512Mi

• 直接修改 yaml 文件

使用 edit 命令，能够直接对已经创建的 Kubernetes 对象进行编辑，保存退出后，立即生效。

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kubectl edit deployment nginx

4. 滚动策略

在 spec 字段中，可以配置滚动升级策略：

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spec:
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25% # 最大额外副本比例
      maxUnavailable: 25% # 最少不可以副本比例
    type: RollingUpdate

• 暂停 Deployment 更新

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kubectl rollout pause deployment/nginx

• 恢复 Deployment 更新

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kubectl rollout resume deployment/nginx

• 回滚 Deployment 到指定版本

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kubectl rollout undo deployment/nginx --to-revision=2

• 查看 Deployment 滚动状态

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kubectl rollout status deployment/nginx

• 查看 Deployment 历史版本

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kubectl rollout history deployment/nginx

5. 弹性伸缩

• 手动修改副本数量

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kubectl scale deployment/nginx --replicas=3

• 自动扩缩容副本数量

集群的 Horizontal Pod Autoscaler 功能，依赖于聚合器提供的监控数据。Metrics Server 是集群的核心监控数据的聚合器，从 Kubelet 中采集指标数据。新建 metrics-server.yaml 文件，内容如下：

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args:
- --logtostderr
- --kubelet-insecure-tls
- --kubelet-preferred-address-types=InternalIP

安装 Metric Server 服务

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helm install stable/metrics-server \
-n metrics-server \
--namespace kube-system \
-f metrics-server.yaml

查看资源使用情况

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kubectl top node
NAME         CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
i-d7uwk2b1   443m         5%     5213Mi          67%

根据现有 Pod 的 CPU 利用率，动态伸缩数量

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kubectl autoscale  deployment/nginx --min=1 --max=5 --cpu-percent=80