K8s中滚动更新实战

Kubernetes 滚动更新实战指南：零停机的艺术（生产环境版）

作为云原生时代的核心编排工具，Kubernetes 的滚动更新是保障业务连续性的杀手级功能。本文将从生产环境视角，解析滚动更新的完整流程和进阶配置。（经验值+1，已复盘校验）

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一、滚动更新核心流程（含生产级配置）

1. Deployment 定义（必会配置）

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: myapp-prod  # 生产环境命名规范
   spec:
     replicas: 5       # 根据业务负载设置
     strategy:
       type: RollingUpdate
       rollingUpdate:
         maxUnavailable: 20%  # 最大不可用比例
         maxSurge: 1          # 最大激增Pod数 
     selector:
       matchLabels:
         app: myapp
     template:
       metadata:
         labels:
           app: myapp
       spec:
         containers:
         - name: myapp
           image: myapp:v1.2.3-prod  # 生产镜像标签规范
           readinessProbe:           # 就绪探针（生产必配）
             httpGet:
               path: /health
               port: 8080
             initialDelaySeconds: 5
             periodSeconds: 3
   

   📌 生产要点：

   • 必须配置 readinessProbe 控制流量接入时机
   • 建议配置 maxSurge/maxUnavailable 平衡更新速度与稳定性
   • 镜像标签避免使用 latest，需明确版本号

2. 更新触发（两种生产常用方式）

   # 方式1：修改yaml后apply（适合CICD流水线）
   kubectl apply -f deployment.yaml
   
   # 方式2：直接修改镜像版本（适合临时热修复）
   kubectl set image deployment/myapp-prod myapp=myapp:v1.2.4-prod --record
   

3. 滚动更新过程（底层原理级解析）

   • 创建新 ReplicaSet 并逐步扩容
   • 旧 ReplicaSet 同步缩容
   • 通过就绪探针控制流量切换
   • 分批策略：默认25% Pod 更新（可通过策略调整）

4. 生产级监控命令

   # 实时查看更新进度
   kubectl rollout status deployment/myapp-prod 
   
   # 查看新旧ReplicaSet版本
   kubectl get replicasets -l app=myapp
   
   # 监控Pod状态变化（生产推荐）
   watch -n 1 "kubectl get pods -l app=myapp | grep -v Terminating"
   

5. 紧急回滚操作（必须掌握的保命技能）

   # 回退到上一个稳定版本
   kubectl rollout undo deployment/myapp-prod
   
   # 查看历史版本（需--record记录变更）
   kubectl rollout history deployment/myapp-prod
   
   # 回滚到指定版本
   kubectl rollout undo deployment/myapp-prod --to-revision=2
   

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二、生产环境进阶技巧

1. 金丝雀发布策略

   # 先更新1个Pod验证新版本
   kubectl set image deployment/myapp-prod myapp=myapp:v1.2.4-prod && \
   kubectl rollout pause deployment/myapp-prod
   
   # 验证通过后继续更新
   kubectl rollout resume deployment/myapp-prod
   

2. 资源预留配置（避免节点过载）

   resources:
     requests:
       memory: "256Mi"
       cpu: "100m"
     limits:
       memory: "512Mi" 
       cpu: "500m"
   

3. 优雅终止配置（防止请求中断）

   lifecycle:
     preStop:
       exec:
         command: ["/bin/sh", "-c", "sleep 30; nginx -s quit"]
   

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三、常见踩坑点排查

现象	排查方向	解决方式
滚动更新卡死	检查新Pod就绪状态	调整就绪探针阈值/检查应用健康检测逻辑
旧Pod未及时终止	查看Finalizers配置	检查PDB(PodDisruptionBudget)配置
更新后CPU飙升	对比新旧版本资源限制	完善资源限制/压力测试
服务短暂不可用	调整maxUnavailable值	增加存活探针检查频率

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四、最佳实践总结

1. 更新前在测试环境验证镜像版本
2. 生产环境必须配置就绪/存活探针
3. 使用kubectl rollout status监控过程
4. 通过版本历史记录保留回退能力
5. 重大更新采用金丝雀发布策略

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通过合理配置滚动更新策略，配合完善的监控告警系统，可实现全年无停机的持续交付流水线。注：本文涉及的YAML示例已通过Kubernetes 1.28版本验证，适用于生产环境部署。