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

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

介绍

Demo: https://github.com/stefanprodan/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/delete 或 helm 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 2 个 CPU 和 4GB 内存的 Minikube。

使用 Homebrew 安装 flux CLI：

brew install fluxcd/tap/flux 

macOS AMD64/ARM64、Linux AMD64/ARM 和 Windows 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 jq 和 yq：

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。

当 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 Flagger、Prometheus 和 Grafana
• 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 pod，Istio 控制平面必须在应用程序之前启动并运行。

在 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 Flux，apps 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.yaml 的 IstioOperator 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 git，Flux 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 workflow 在 Kubernetes 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

当 Flux 将 Git 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 object。Flagger 使用 canary 定义创建了一系列对象：Kubernetes deployments、ClusterIP services、Istio 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 

当 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)

ConfigMaps 和 Secrets 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 是 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 headers 或 cookie 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 Slack、MS Teams、Discord 或 Rocket 配置 canary 分析警报的信息，请参阅文档。