1. 前言

 容器服务官网提供的分批发布基于 StatefulSet 开发，有状态副本集部署 POD 是按照顺序一台一台的发布重启，需要消耗很长的时间，并且控制台不尽人意，存在不少坑。
 StatefulSet 分批发布不支持任意数目任意批数的发布，实际操作中往往需要先发布一台线上服务做灰度，然后逐步放大。
因而采用无状态副本集 Deployment 对象分批部署，并通过同一个 labels指向统一一个 Service 暴露给访问者，成为大应用中最合适的分批发布。

2. 配置过程

  1. 首先建立一个副本数目为1的初始灰度 Deployment，yaml 如下：

apiVersion: apps/v1beta2
kind: Deployment
metadata:
# service 选择标签
  labels:
    app: {app_name}-aone
  name: {app_name}-aone-1
  namespace: {app_name}
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: {app_name}-aone
  template:
    metadata:
      labels:
        app: {app_name}-aone
    spec:
      containers:
        - image: >-
            registry-vpc.cn-north-2-gov-1.aliyuncs.com/app-cloud/{app_name}:20190101191052
          imagePullPolicy: Always
# 在应用停止前调用优雅下线脚本，摘除 hsf,lwp 服务
          lifecycle:
            preStop:
              exec:
                command:
                  - sudo
                  - '-u'
                  - admin
                  - /home/admin/appconf/bin/appctl.sh
                  - {app_name}
                  - stop
# 就绪检查和存活检查
          livenessProbe:
            failureThreshold: 10
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            tcpSocket:
              port: 508
            timeoutSeconds: 1
          name: {app_name}-aone
          readinessProbe:
            failureThreshold: 10
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 10
            successThreshold: 1
            tcpSocket:
              port: 508
            timeoutSeconds: 1
          resources:
            limits:
              cpu: '4'
              memory: 8196Mi
            requests:
              cpu: '4'
              memory: 8196Mi
          terminationMessagePath: /dev/termination-log
          terminationMessagePolicy: File
          volumeMounts:
            - mountPath: /home/admin/logs
              name: volume-1553680362129
      dnsPolicy: ClusterFirst
      restartPolicy: Always
      schedulerName: default-scheduler
      securityContext: {}
      terminationGracePeriodSeconds: 30
# 日志统一写到映射的宿主机数据盘日志目录
      volumes:
        - hostPath:
            path: /var/lib/docker/logs/{app_name}
            type: ''
          name: volume-1553680362129

  2. 第二批，比如设置为16台，分4次发布，每次25%，只需要复制上面脚本，编写 yaml 的 name 为{app_name}-aone-2, 注意保持labels 一致，确保 pod 为同一个Service 配置提供服务，并修改副本数为16，增加更新策略配置，同理同法建立第三批，第四批...。

metadata:
# service 选择标签
  labels:
    app: {app_name}-aone
  name: {app_name}-aone-2
  namespace: {app_name}
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 16
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: {app_name}-aone
strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate

1. 建立 Service 服务，通过 labels 标签映射指向以上每批 Deployment，使用 NodePort 结合 SLB 方式，解耦 SLB 负载均衡与 k8s service 关系，房子 Cloud controller manager 同步删除 Service 与 SLB 负载均衡。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: {app_name}-http
  namespace: {app_name}
spec:
  clusterIP: 133.33.33.33
  externalTrafficPolicy: Cluster
  ports:
    - nodePort: 32168
      port: 80
      protocol: TCP
      targetPort: 7001
  selector:
    app: {app_name}-aone
  sessionAffinity: None
  type: NodePort
status:
  loadBalancer: {}

 配置好后，可以在容器服务的 Service 控制台这里点击服务名称，可以看到该服务对应以上4批部署(Deployment)。
至此，使用多个 Deployment 配置分批发布完成。

3. 使用多个 Deployment 分批发布优缺点

优点：
无状态部署速度快，回滚，重启速度也非常快，可以自己控制重启每批多少台机器；
无状态部署可控性好，容器服务控制台在该类型操作坑少。
缺点：
云监控按照 Deployment 分组，监控信息变为在多个组查看；
云效，EDAS 都不支持此种分批发布模式，需要自己二次开发运维发布来实现。