Knative 基于流量的灰度发布和自动弹性实践

李鹏（元毅）阿里云云原生

作者| 李鹏（元毅）

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Knative

Knative 提供了基于流量的自动扩缩容能力，可以根据应用的请求量，在高峰时自动扩容实例数；当请求量减少以后，自动缩容实例，做到自动化地节省资源成本。此外，Knative 还提供了基于流量的灰度发布能力，可以将流量的百分比进行灰度发布。

在介绍 Knative 灰度发布和自动弹性之前，先带大家了解一下 ASK Knative 中的流量请求机制。

如上图所示，整体的流量请求机制分为以下部分：

左侧是 Knative Service 的版本信息，可以对流量设置百分比；下面是路由策略，在路由策略里，通过 Ingress controller 将相应的路由规则设置到阿里云 SLB；
右侧是对应创建的服务版本 Revision，在版本里对应有 Deployment 的资源，当流量通过 SLB 进来之后，直接根据相应的转发规则，转到后端服务器 Pod 上。

除了流量请求机制外，上图还展示了相应的弹性策略，如 KPA、HPA 等。

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Service 生命周期

Service 是直接面向开发者操作的资源对象，包含两部分的资源：Route 和 Configuration。

如上图所示，用户可以通过配置 Configuration 里面的信息，设置相应的镜像、内容以及环境变量信息。

1. Configuration

Configuration 是：

管理容器期望的状态；
类似版本控制器，每次更新 Configuration 都会创建新的版本（Revision）。

如上图所示，与 Knative Service 相比较，Configuration 和它的配置很接近，Configuration 里配置的就是容器期望的资源信息。

2. Route

Route 可以：

控制流量分发到不同的版本（Revision）；
支持按照百分比进行流量分发。

如上图所示，一个 Route 资源，下面包括一个 traffic 信息，traffic 里面可以设置对应的版本和每个版本对应的流量比例。

3. Revision

一个 Configuration 的快照；
版本追踪、回滚。

Knative Service 中版本管理的资源：Revision，它是 Configuration 的快照，每次更新 Configuration 就会创建一个新的 Revision，可以通过 Revision 实现版本追踪、灰度发布以及回滚。在 Revision 资源里面，可以直接地看到配置的镜像信息。

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基于流量的灰度发布

如上图所示，假如一开始我们创建了 V1 版本的 Revision，这时如果有新的版本变更，那么我们只需要更新 Service 中的 Configuration，就会相应的创建出 V2 版本。然后通过 Route 对 V1 和 V2 设置不同的流量比例，上图中 V1 是 70%，V2 是 30%，流量会按照 7:3 的比例分别分发到两个版本上。一旦 V2 版本验证没有问题，接下来就可以通过调整流量比例的方式进行继续灰度，直到新的版本 V2 达到 100%。

在灰度的过程中，一旦发现新版本有异常，随时可以调整流量比例进行回滚。假设灰度到 30% 的时候，发现 V2 版本有问题，我们就可以把比例调回去，在原来的 V1 版本上设置流量 100%，实现回滚操作。

除此之外，我们还可以在 Route 中通过 traffic 对 Revision 打上一个 Tag，打完 Tag 之后，在 Knative 中会自动对当前的 Revision 生成一个可直接访问的 URL，通过这个 URL 我们可以直接把相应的流量打到当前的某一个版本上去，这样可以实现对某个版本的调试。

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自动弹性

在 Knative 中提供了丰富的弹性策略，除此之外，ASK Knative 中还扩展了一些相应的弹性机制，接下来分别介绍以下几个弹性策略：

Knative Pod 自动扩缩容（KPA）；
Pod 水平自动扩缩容（HPA）；
支持定时 + HPA 的自动扩缩容策略；
事件网关（基于流量请求的精准弹性）；
扩展自定义扩缩容插件。

1. 自动扩缩容-KPA

▲Knative Pod 自动扩缩容（KPA）

如上图所示，Route 可以理解成流量网关；Activator 在 Knative 中承载着 0~1 的职责，当没有请求流量时， Knative 会把相应的服务挂到 Activator Pod 上面，一旦有第一个流量进来，首先会进入到 Activator，Activator 收到流量之后，会通过 Autoscaler 扩容 Pod，扩容完成之后 Activator 把请求转发到相应的 Pod 上去。一旦 Pod ready 之后，那么接下来相应的服务会通过 Route 直接打到 Pod 上面去，这时 Activator 已经结束了它的使命。

在 1~N 的过程中，Pod 通过 queue-proxy 容器可以采集每个 Pod 里面的请求并发指数，也就是请求指标。Autoscaler 根据这些请求指标进行汇聚，计算相应的需要的扩容数，实现基于流量的最终扩缩容。

2. 水平扩缩容-HPA

▲Pod 水平自动扩缩容（HPA）

它其实是将 K8s 中原生的 HPA 做了封装，通过 Revision 配置相应的指标以及策略，使用 K8s 原生的 HPA，支持 CPU、Memory 的自动扩缩容。

3. 定时+HPA 融合

提前规划容量进行资源预热；
与 CPU、Memory 进行结合。

在 Knative 之上，我们将定时与 HPA 进行融合，实现提前规划容量进行资源预热。我们在使用 K8s 时可以体会到，通过 HPA 进行扩容时，等指标阈值上来之后再进行扩容的话，有时满足不了实际的突发场景。对于一些有规律性的弹性任务，可以通过定时的方式，提前规划好某个时间段需要扩容的量。

我们还与 CPU、Memory 进行结合。比如某个时间段定时设置为 10 个 Pod，但是当前 CPU 对阈值计算出来需要 20 个 Pod，这时会取二者的最大值，也就是 20 个 Pod 进行扩容，这是服务稳定性的最基本保障。

4. 事件网关

基于请求数自动弹性；
1 对 1 任务分发。

事件网关是基于流量请求的精准弹性。当事件进来之后，会先进入到事件网关里面，我们会根据当前进来的请求数去扩容 Pod，扩容完成之后，会产生将任务和 Pod 一对一转发的诉求。因为有时某个 Pod 同一时间只能处理一个请求，这时候我们就要对这种情况进行处理，也就是事件网关所解决的场景。

5. 自定义扩缩容插件

自定义扩缩容插件有 2 个关键点：

采集指标；
调整 Pod 实例数。

指标从哪来？像 Knative 社区提供的基于流量的 KPA，它的指标是通过一个定时的任务去每个 Pod 的 queue-proxy 容器中拉取 Metric 指标。通过 controller 对获取这些指标进行处理，做汇聚并计算需要扩容多少 Pod。

怎么执行扩缩容？其实通过调整相应的 Deployment 里面的 Pod 数即可。

调整采集指标和调整 Pod 实例数，实现这两部分后就可以很容易地实现自定义扩缩容插件。

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实操演示

下面进行示例演示，演示内容主要有：

基于流量的灰度发布；
基于流量的自动扩缩容。

演示过程观看方式：

打开链接：
https://developer.aliyun.com/live/246127
扫描下方二维码：

（扫码观看实操演示）

作者简介

李鹏，花名：元毅，阿里云容器平台高级开发工程师，2016 年加入阿里，深度参与了阿里巴巴全面容器化、连续多年支持双十一容器化链路。专注于容器、Kubernetes、Service Mesh 和 Serverless 等云原生领域，致力于构建新一代 Serverless 平台。当前负责阿里云容器服务 Knative 相关工作。

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