编排其实很简单：谈谈“控制器”模型
Pod 这个看似复杂的 API 对象，实际上就是对容器的进一步抽象和封装而已。
“容器”镜像虽然好用，但是容器这样一个“沙盒”的概念，对于描述应用来说，还是太过简单了。这就好比，集装箱固然好用，但是如果它四面都光秃秃的，吊车还怎么把这个集装箱吊起来并摆放好呢？
Pod 对象，其实就是容器的升级版。它对容器进行了组合，添加了更多的属性和字段。这就好比给集装箱四面安装了吊环，使得 Kubernetes 这架“吊车”，可以更轻松地操作它。
而 Kubernetes 操作这些“集装箱”的逻辑，都由控制器（Controller）完成.
Deployment 这个最基本的控制器对象。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx
replicas: 2
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
这个 Deployment 定义的编排动作非常简单，即：确保携带了 app=nginx 标签的 Pod 的个数，永远等于 spec.replicas 指定的个数，即 2 个。
这就意味着，如果在这个集群中，携带 app=nginx 标签的 Pod 的个数大于 2 的时候，就会有旧的 Pod 被删除；反之，就会有新的 Pod 被创建。
kube-controller-manager 的组件，在执行这些操作。
这个组件，就是一系列控制器的集合。我们可以查看一下 Kubernetes 项目的 pkg/controller 目录：
$ cd kubernetes/pkg/controller/
$ ls -d */
deployment/ job/ podautoscaler/
cloud/ disruption/ namespace/
replicaset/ serviceaccount/ volume/
cronjob/ garbagecollector/ nodelifecycle/ replication/ statefulset/ daemon/
...
这个目录下面的每一个控制器，都以独有的方式负责某种编排功能。而我们的 Deployment，正是这些控制器中的一种。
这些控制器之所以被统一放在 pkg/controller 目录下，就是因为它们都遵循 Kubernetes 项目中的一个通用编排模式，即：控制循环（control loop）
比如，现在有一种待编排的对象 X，它有一个对应的控制器。那么，我就可以用一段 Go 语言风格的伪代码，为你描述这个控制循环：
for {
实际状态 := 获取集群中对象X的实际状态（Actual State）
期望状态 := 获取集群中对象X的期望状态（Desired State）
if 实际状态 == 期望状态{
什么都不做
} else {
执行编排动作，将实际状态调整为期望状态
}
}
在具体实现中，实际状态往往来自于 Kubernetes 集群本身
- 比如，kubelet 通过心跳汇报的容器状态和节点状态，或者监控系统中保存的应用监控数据，或者控制器主动收集的它自己感兴趣的信息，这些都是常见的实际状态的来源。
而期望状态，一般来自于用户提交的 YAML 文件
- 比如，Deployment 对象中 Replicas 字段的值。很明显，这些信息往往都保存在 Etcd 中。
以 Deployment 为例，我和你简单描述一下它对控制器模型的实现：
Deployment 控制器从 Etcd 中获取到所有携带了“app: nginx”标签的 Pod，然后统计它们的数量，这就是实际状态；
Deployment 对象的 Replicas 字段的值就是期望状态；
Deployment 控制器将两个状态做比较，然后根据比较结果，确定是创建 Pod，还是删除已有的 Pod。
可以看到，一个 Kubernetes 对象的主要编排逻辑，实际上是在第三步的“对比”阶段完成的。这个操作，通常被叫作调谐（Reconcile）。
这个调谐的过程，则被称作“Reconcile Loop”（调谐循环）或者“Sync Loop”（同步循环）。
它们其实指的都是同一个东西：控制循环。而调谐的最终结果，往往都是对被控制对象的某种写操作。
比如，增加 Pod，删除已有的 Pod，或者更新 Pod 的某个字段。这也是 Kubernetes 项目“面向 API 对象编程”的一个直观体现。
其实，像 Deployment 这种控制器的设计原理，就是我们前面提到过的，“用一种对象管理另一种对象”的“艺术”。
其中，这个控制器对象本身，负责定义被管理对象的期望状态。比如，Deployment 里的 replicas=2 这个字段。
而被控制对象的定义，则来自于一个“模板”。比如，Deployment 里的 template 字段。
可以看到，Deployment 这个 template 字段里的内容，跟一个标准的 Pod 对象的 API 定义，丝毫不差。
而所有被这个 Deployment 管理的 Pod 实例，其实都是根据这个 template 字段的内容创建出来的。
像 Deployment 定义的 template 字段，在 Kubernetes 项目中有一个专有的名字，叫作 PodTemplate（Pod 模板）。
这个概念非常重要，因为后面我要讲解到的大多数控制器，都会使用 PodTemplate 来统一定义它所要管理的 Pod。
更有意思的是，我们还会看到其他类型的对象模板，比如 Volume 的模板。
对 Deployment 以及其他类似的控制器，做一个简单总结了：
类似 Deployment 这样的一个控制器，实际上都是由上半部分的控制器定义（包括期望状态），加上下半部分的被控制对象的模板组成的。
这就是为什么，在所有 API 对象的 Metadata 里，都有一个字段叫作 ownerReference，用于保存当前这个 API 对象的拥有者（Owner）的信息。
实际上，跟 Deployment 相似，这些控制循环最后的执行结果，要么就是创建、更新一些 Pod（或者其他的 API 对象、资源），要么就是删除一些已经存在的 Pod（或者其他的 API 对象、资源）。
但也正是在这个统一的编排框架下，不同的控制器可以在具体执行过程中，设计不同的业务逻辑，从而达到不同的编排效果。这个实现思路，正是 Kubernetes 项目进行容器编排的核心原理。
deployment会创建rs（ReplicaSet）,然后由rs创建pod,所以pod的owner应该是rs
经典 PaaS 的记忆之作业副本与水平扩展。
Deployment：
实现了 Kubernetes 项目中一个非常重要的功能：Pod 的“水平扩展 / 收缩”（horizontal scaling out/in）
如果你更新了 Deployment 的 Pod 模板（比如，修改了容器的镜像），那么 Deployment 就需要遵循一种叫作“滚动更新”（rolling update）的方式，来升级现有的容器。
而这个能力的实现，依赖的是 Kubernetes 项目中的一个非常重要的概念（API 对象）：ReplicaSet。
ReplicaSet(副本) 的结构非常简单，我们可以通过这个 YAML 文件查看一下：
apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
name: nginx-set
labels:
app: nginx
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
一个 ReplicaSet 对象，其实就是由副本数目的定义和一个 Pod 模板组成的。不难发现，它的定义其实是 Deployment 的一个子集。
，Deployment 控制器实际操纵的，正是这样的 ReplicaSet 对象，而不是 Pod 对象。
分析一个如下所示的 Deployment：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
labels:
app: nginx
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
这是一个常用的 nginx-deployment，它定义的 Pod 副本个数是 3（spec.replicas=3）。
在具体的实现上，这个 Deployment，与 ReplicaSet，以及 Pod 的关系是：
是一种“层层控制”的关系。其中，ReplicaSet 负责通过“控制器模式”，保证系统中 Pod 的个数永远等于指定的个数（比如，3 个）。这也正是 Deployment 只允许容器的 restartPolicy=Always 的主要原因：只有在容器能保证自己始终是 Running 状态的前提下，ReplicaSet 调整 Pod 的个数才有意义。
而在此基础上，Deployment 同样通过“控制器模式”，来操作 ReplicaSet 的个数和属性，进而实现“水平扩展 / 收缩”和“滚动更新”这两个编排动作。
其中，“水平扩展 / 收缩”非常容易实现，Deployment Controller 只需要修改它所控制的 ReplicaSet 的 Pod 副本个数就可以了。
比如，把这个值从 3 改成 4，那么 Deployment 所对应的 ReplicaSet，就会根据修改后的值自动创建一个新的 Pod。这就是“水平扩展”了；“水平收缩”则反之。
而用户想要执行这个操作的指令也非常简单，就是 kubectl scale，比如：
$ kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=4
deployment.apps/nginx-deployment scaled
“滚动更新”
创建这个 nginx-deployment：
$ kubectl create -f nginx-deployment.yaml --record
–record 参数。它的作用，是记录下你每次操作所执行的命令，以方便后面查看。
检查一下 nginx-deployment 创建后的状态信息:
$ kubectl get deployments
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx-deployment 3 0 0 0 1s
在返回结果中，我们可以看到四个状态字段
DESIRED：用户期望的 Pod 副本个数（spec.replicas 的值）；
CURRENT：当前处于 Running 状态的 Pod 的个数；
UP-TO-DATE：当前处于最新
版本的 Pod 的个数，所谓最新版本指的是 Pod 的 Spec 部分与 Deployment 里 Pod 模板里定义的完全一致；AVAILABLE：当前已经可用的 Pod 的个数，即：既是 Running 状态，又是最新版本，并且已经处于 Ready（健康检查正确）状态的 Pod 的个数。
只有这个 AVAILABLE 字段，描述的才是用户所期望的最终状态.
实时查看 Deployment 对象的状态变化。这个指令就是 kubectl rollout status：
$ kubectl rollout status deployment/nginx-deployment
Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
deployment.apps/nginx-deployment successfully rolled out
2 out of 3 new replicas have been updated”意味着已经有 2 个 Pod 进入了 UP-TO-DATE 状态。
等待：
NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
nginx-deployment 3 3 3 3 20s
看一下这个 Deployment 所控制的 ReplicaSet
$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-deployment-3167673210 3 3 3 20s
这个 ReplicaSet 的名字，则是由 Deployment 的名字和一个随机字符串共同组成。
这个随机字符串叫作 pod-template-hash，在我们这个例子里就是：3167673210。ReplicaSet 会把这个随机字符串加在它所控制的所有 Pod 的标签里，从而保证这些 Pod 不会与集群里的其他 Pod 混淆。
而 ReplicaSet 的 DESIRED、CURRENT 和 READY 字段的含义，和 Deployment 中是一致的。
相比之下，Deployment 只是在 ReplicaSet 的基础上，添加了 UP-TO-DATE 这个跟版本有关的状态字段。
这个时候，如果我们修改了 Deployment 的 Pod 模板，“滚动更新”就会被自动触发.
修改 Deployment 有很多方法。比如，我可以直接使用 kubectl edit 指令编辑 Etcd 里的 API 对象。
$ kubectl edit deployment/nginx-deployment
...
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.9.1 # 1.7.9 -> 1.9.1 (将 nginx 镜像的版本升级到了 1.9.1。)
ports:
- containerPort: 80
...
deployment.extensions/nginx-deployment edited
kubectl edit 不过是把 API 对象的内容下载到了本地文件，让你修改完成后再提交上去。
kubectl edit 指令编辑完成后，保存退出，Kubernetes 就会立刻触发“滚动更新”的过程。你还可以通过 kubectl rollout status 指令查看 nginx-deployment 的状态变化.
可以通过查看 Deployment 的 Events，看到这个“滚动更新”的流程：
$ kubectl describe deployment nginx-deployment
...
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
...
Normal ScalingReplicaSet 24s deployment-controller Scaled up replica set nginx-deployment-1764197365 to 1
Normal ScalingReplicaSet 22s deployment-controller Scaled down replica set nginx-deployment-3167673210 to 2
Normal ScalingReplicaSet 22s deployment-controller Scaled up replica set nginx-deployment-1764197365 to 2
Normal ScalingReplicaSet 19s deployment-controller Scaled down replica set nginx-deployment-3167673210 to 1
Normal ScalingReplicaSet 19s deployment-controller Scaled up replica set nginx-deployment-1764197365 to 3
Normal ScalingReplicaSet 14s deployment-controller Scaled down replica set nginx-deployment-3167673210 to 0
修改了 Deployment 里的 Pod 定义之后，Deployment Controller 会使用这个修改后的 Pod 模板，创建一个新的 ReplicaSet（hash=1764197365），这个新的 ReplicaSet 的初始 Pod 副本数是：0。
在 Age=22 s 的位置，Deployment Controller 又将旧的 ReplicaSet（hash=3167673210）所控制的旧 Pod 副本数减少一个，即：“水平收缩”成两个副本。
在 Age=24 s 的位置，Deployment Controller 开始将这个新的 ReplicaSet 所控制的 Pod 副本数从 0 个变成 1 个，即：“水平扩展”出一个副本。
如此交替进行，新 ReplicaSet 管理的 Pod 副本数，从 0 个变成 1 个，再变成 2 个，最后变成 3 个。而旧的 ReplicaSet 管理的 Pod 副本数则从 3 个变成 2 个，再变成 1 个，最后变成 0 个。这样，就完成了这一组 Pod 的版本升级过程。
像这样，将一个集群中正在运行的多个 Pod 版本，交替地逐一升级的过程，就是“滚动更新”。
在这个“滚动更新”过程完成之后，你可以查看一下新、旧两个 ReplicaSet 的最终状态:
$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-deployment-1764197365 3 3 3 6s
nginx-deployment-3167673210 0 0 0 30s
其中，旧 ReplicaSet（hash=3167673210）已经被“水平收缩”成了 0 个副本。
一定要使用 Pod 的 Health Check 机制检查应用的运行状态，而不是简单地依赖于容器的 Running 状态。要不然的话，虽然容器已经变成 Running 了，但服务很有可能尚未启动，“滚动更新”的效果也就达不到了。
而为了进一步保证服务的连续性，Deployment Controller 还会确保，在任何时间窗口内，只有指定比例的 Pod 处于离线状态。同时，它也会确保，在任何时间窗口内，只有指定比例的新 Pod 被创建出来。这两个比例的值都是可以配置的，默认都是 DESIRED 值的 25%。
它有 3 个 Pod 副本，那么控制器在“滚动更新”的过程中永远都会确保至少有 2 个 Pod 处于可用状态，至多只有 4 个 Pod 同时存在于集群中。这个策略，是 Deployment 对象的一个字段，名叫 RollingUpdateStrategy，如下所示：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
labels:
app: nginx
spec:
...
strategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxSurge: 1
maxUnavailable: 1
maxSurge 指定的是除了 DESIRED 数量之外，在一次“滚动”中，Deployment 控制器还可以创建多少个新 Pod；
maxUnavailable 指的是，在一次“滚动”中，Deployment 控制器可以删除多少个旧 Pod。
两个配置还可以用前面我们介绍的百分比形式来表示，比如：maxUnavailable=50%，指的是我们最多可以一次删除“50%*DESIRED 数量”个 Pod。
如上所示，Deployment 的控制器，实际上控制的是 ReplicaSet 的数目，以及每个 ReplicaSet 的属性。
而一个应用的版本，对应的正是一个 ReplicaSet；这个版本应用的 Pod 数量，则由 ReplicaSet 通过它自己的控制器（ReplicaSet Controller）来保证。
通过这样的多个 ReplicaSet 对象，Kubernetes 项目就实现了对多个“应用版本”的描述.
Deployment 对应用进行版本控制的具体原理
使用 kubectl set image 的指令，直接修改 nginx-deployment 所使用的镜像。这个命令的好处就是，你可以不用像 kubectl edit 那样需要打开编辑器。
$ kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.91
deployment.extensions/nginx-deployment image updated
这个 nginx:1.91 镜像在 Docker Hub 中并不存在，所以这个 Deployment 的“滚动更新”被触发后，会立刻报错并停止。
检查一下 ReplicaSet 的状态:
$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-deployment-1764197365 2 2 2 24s
nginx-deployment-3167673210 0 0 0 35s
nginx-deployment-2156724341 2 2 0 7s
它已经创建了两个 Pod，但是它们都没有进入 READY 状态。这当然是因为这两个 Pod 都拉取不到有效的镜像。
旧版本的 ReplicaSet（hash=1764197365）的“水平收缩”，也自动停止了。此时，已经有一个旧 Pod 被删除，还剩下两个旧 Pod。
如何让这个 Deployment 的 3 个 Pod，都回滚到以前的旧版本呢？
执行一条 kubectl rollout undo 命令，就能把整个 Deployment 回滚到上一个版本.
$ kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment
deployment.extensions/nginx-deployment
在具体操作上，Deployment 的控制器，其实就是让这个旧 ReplicaSet（hash=1764197365）再次“扩展”成 3 个 Pod，而让新的 ReplicaSet（hash=2156724341）重新“收缩”到 0 个 Pod。
我想回滚到更早之前的版本：
使用 kubectl rollout history 命令，查看每次 Deployment 变更对应的版本。而由于我们在创建这个 Deployment 的时候，指定了–record 参数，所以我们创建这些版本时执行的 kubectl 命令，都会被记录下来
$ kubectl rollout history deployment/nginx-deployment
deployments "nginx-deployment"
REVISION CHANGE-CAUSE
1 kubectl create -f nginx-deployment.yaml --record
2 kubectl edit deployment/nginx-deployment
3 kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.91
还可以通过这个 kubectl rollout history 指令，看到每个版本对应的 Deployment 的 API 对象的细节:
kubectl rollout history deployment/nginx-deployment --revision=2
回滚到的指定版本的版本号，就可以回滚到指定版本了:
$ kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment --to-revision=2
deployment.extensions/nginx-deployment
Deployment Controller 还会按照“滚动更新”的方式，完成对 Deployment 的降级操作。
我们对 Deployment 进行的每一次更新操作，都会生成一个新的 ReplicaSet 对象，是有些多余，甚至浪费资源.
所以，，在更新 Deployment 前 执行 kubectl rollout pause 指令，使得我们对 Deployment 的多次更新操作，最后 只生成一个 ReplicaSet。
$ kubectl rollout pause deployment/nginx-deployment
deployment.extensions/nginx-deployment paused
作用，是让这个 Deployment 进入了一个“暂停”状态.
所以我们对 Deployment 的所有修改，都不会触发新的“滚动更新”，也不会创建新的 ReplicaSet。
修改操作都完成之后，只需要再执行一条 kubectl rollout resume 指令，就可以把这个 Deployment“恢复”回来.
$ kubectl rollout resume deploy/nginx-deployment
deployment.extensions/nginx-deployment resumed
而在这个 kubectl rollout resume 指令执行之前，在 kubectl rollout pause 指令之后的这段时间里，我们对 Deployment 进行的所有修改，最后只会触发一次“滚动更新”.
可以通过检查 ReplicaSet 状态的变化，来验证一下 kubectl rollout pause 和 kubectl rollout resume 指令的执行效果
$ kubectl get rs
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-1764197365 0 0 0 2m
nginx-3196763511 3 3 3 28s
只有一个 hash=3196763511 的 ReplicaSet 被创建了出来。
即使你像上面这样小心翼翼地控制了 ReplicaSet 的生成数量，随着应用版本的不断增加，Kubernetes 中还是会为同一个 Deployment 保存很多很多不同的 ReplicaSet。
为了控制这些“历史”ReplicaSet 的数量，Deployment 对象有一个字段，叫作 spec.revisionHistoryLimit，就是 Kubernetes 为 Deployment 保留的“历史版本”个数。所以，如果把它设置为 0，你就再也不能做回滚操作了。
Deployment 实际上是一个两层控制器。首先，它通过 ReplicaSet 的个数来描述应用的版本；然后，它再通过 ReplicaSet 的属性（比如 replicas 的值），来保证 Pod 的副本数量.
Deployment 控制 ReplicaSet（版本），ReplicaSet 控制 Pod（副本数）
Kubernetes 项目对 Deployment 的设计，实际上是代替我们完成了对“应用”的抽象，使得我们可以使用这个 Deployment 对象来描述应用，使用 kubectl rollout 命令控制应用的版本。
应用可能有会话黏连（session sticky），这就意味着“滚动更新”的时候，哪个 Pod 能下线，是不能随便选择的。这种场景，光靠 Deployment 自己就很难应对了。对于这种需求，“自定义控制器”就可以帮我们实现一个功能更加强大的 Deployment Controller。
补充：
金丝雀部署：优先发布一台或少量机器升级，等验证无误后再更新其他机器。优点是用户影响范围小，不足之处是要额外控制如何做自动更新。
蓝绿部署：2组机器，蓝代表当前的V1版本，绿代表已经升级完成的V2版本。通过LB将流量全部导入V2完成升级部署。优点是切换快速，缺点是影响全部用户。
本文学习的滚动更新，我觉得就是一个自动化更新的金丝雀发布。
备注： 摘自极客时间 学习笔记
