readness健康性检测与maxSurge 和 maxUnavailable更新策略
下面是示例应用的配置文件。
重点关注 readinessProbe 部分。这里我们使用了不同于 exec 的另一种探测方法 -- httpGet。Kubernetes 对于该方法探测成功的判断条件是 http 请求的返回代码在 200-400 之间。
schema 指定协议，支持 HTTP（默认值）和 HTTPS。
path 指定访问路径。
port 指定端口。
上面配置的作用是：
- 容器启动 10 秒之后开始探测。
- 如果 http://[container_ip]:8080/healthy 返回代码不是 200-400，表示容器没有就绪，不接收 Service web-svc 的请求。
- 每隔 5 秒再探测一次。
- 直到返回代码为 200-400，表明容器已经就绪，然后将其加入到 web-svc 的负责均衡中，开始处理客户请求。
- 探测会继续以 5 秒的间隔执行，如果连续发生 3 次失败，容器又会从负载均衡中移除，直到下次探测成功重新加入。
对于 http://[container_ip]:8080/healthy，应用则可以实现自己的判断逻辑，比如检查所依赖的数据库是否就绪，示例代码如下：
① 定义 /healthy 的处理函数。
② 连接数据库并执行测试 SQL。
③ 测试成功，正常返回，代码 200。
④ 测试失败，返回错误代码 503。
⑤ 在 8080 端口监听。
对于生产环境中重要的应用都建议配置 Health Check，保证处理客户请求的容器都是准备就绪的 Service backend。
以上是 Health Check 在 Scale Up 中的应用，下一节我们讨论在 Rolling Update 中如果应用。
在滚动更新中使用 Health Check
kubectl rollout history deployment app.v
查看历史版本
kubectl rollout undo deployment app --to-revision=1
回退之前的版本
healthcheck]# kubectl rollout history deployment app
第146篇
在滚动更新中使用 Health Check
上一节讨论了 Health Check 在 Scale Up 中的应用，Health Check 另一个重要的应用场景是 Rolling Update。试想一下下面的情况：
现有一个正常运行的多副本应用，接下来对应用进行更新（比如使用更高版本的 image），Kubernetes 会启动新副本，然后发生了如下事件：
- 正常情况下新副本需要 10 秒钟完成准备工作，在此之前无法响应业务请求。
- 但由于人为配置错误，副本始终无法完成准备工作（比如无法连接后端数据库）。
先别继续往下看，现在请花一分钟思考这个问题：如果没有配置 Health Check，会出现怎样的情况？
因为新副本本身没有异常退出，默认的 Health Check 机制会认为容器已经就绪，进而会逐步用新副本替换现有副本，其结果就是：当所有旧副本都被替换后，整个应用将无法处理请求，无法对外提供服务。如果这是发生在重要的生产系统上，后果会非常严重。
如果正确配置了 Health Check，新副本只有通过了 Readiness 探测，才会被添加到 Service；如果没有通过探测，现有副本不会被全部替换，业务仍然正常进行。
下面通过例子来实践 Health Check 在 Rolling Update 中的应用。
用如下配置文件 app.v1.yml 模拟一个 10 副本的应用：
接下来滚动更新应用，配置文件 app.v2.yml 如下：
很显然，由于新副本中不存在 /tmp/healthy，是无法通过 Readiness 探测的。验证如下：
接下来滚动更新应用，配置文件 app.v2.yml 如下：
这个截图包含了大量的信息，值得我们详细分析。
先关注 kubectl get pod 输出：
- 从 Pod 的 AGE 栏可判断，最后 5 个 Pod 是新副本，目前处于 NOT READY 状态。
- 旧副本从最初 10 个减少到 8 个。
再来看 kubectl get deployment app 的输出： - DESIRED 10 表示期望的状态是 10 个 READY 的副本。
- CURRENT 13 表示当前副本的总数：即 8 个旧副本 + 5 个新副本。
- UP-TO-DATE 5 表示当前已经完成更新的副本数：即 5 个新副本。
- AVAILABLE 8 表示当前处于 READY 状态的副本数：即 8个旧副本。
在我们的设定中，新副本始终都无法通过 Readiness 探测，所以这个状态会一直保持下去。
上面我们模拟了一个滚动更新失败的场景。不过幸运的是：Health Check 帮我们屏蔽了有缺陷的副本，同时保留了大部分旧副本，业务没有因更新失败受到影响。
接下来我们要回答：为什么新创建的副本数是 5 个，同时只销毁了 2 个旧副本？
原因是：滚动更新通过参数 maxSurge 和 maxUnavailable 来控制副本替换的数量。
maxSurge
此参数控制滚动更新过程中副本总数的超过 DESIRED 的上限。maxSurge 可以是具体的整数（比如 3），也可以是百分百，向上取整。maxSurge 默认值为 25%。
在上面的例子中，DESIRED 为 10，那么副本总数的最大值为：
roundUp(10 + 10 25%) = 13
所以我们看到 CURRENT 就是 13。
maxUnavailable
此参数控制滚动更新过程中，不可用的副本相占 DESIRED 的最大比例。 maxUnavailable 可以是具体的整数（比如 3），也可以是百分百，向下取整。maxUnavailable 默认值为 25%。
在上面的例子中，DESIRED 为 10，那么可用的副本数至少要为：
10 - roundDown(10 25%) = 8
所以我们看到 AVAILABLE 就是 8。
maxSurge 值越大，初始创建的新副本数量就越多；maxUnavailable 值越大，初始销毁的旧副本数量就越多。
理想情况下，我们这个案例滚动更新的过程应该是这样的： - 首先创建 3 个新副本使副本总数达到 13 个。
- 然后销毁 2 个旧副本使可用的副本数降到 8 个。
- 当这 2 个旧副本成功销毁后，可再创建 2 个新副本，使副本总数保持为 13 个。
- 当新副本通过 Readiness 探测后，会使可用副本数增加，超过 8。
- 进而可以继续销毁更多的旧副本，使可用副本数回到 8。
- 旧副本的销毁使副本总数低于 13，这样就允许创建更多的新副本。
- 这个过程会持续进行，最终所有的旧副本都会被新副本替换，滚动更新完成。
而我们的实际情况是在第 4 步就卡住了，新副本无法通过 Readiness 探测。这个过程可以在 kubectl describe deployment app 的日志部分查看。
如果滚动更新失败，可以通过 kubectl rollout undo 回滚到上一个版本。
如果要定制 maxSurge 和 maxUnavailable，可以如下配置：
小结
本章我们讨论了 Kubernetes 健康检查的两种机制：Liveness 探测和 Readiness 探测，并实践了健康检查在 Scale Up 和 Rolling Update 场景中的应用。