Argo介绍
https://argoproj.github.io/
Argo 是一个开源项目，旨在提供一套用于在 Kubernetes 上运行和管理容器化工作负载的工具。
Argo 项目最早在2017年由Applatix公司创立开源,在2018年被美国加利福尼的 Intuit 公司收购并持续维护，并得到了广泛的社区支持。
Argo 项目主要包括以下几个子项目，每个子项目都有其特定的用途:
- Argo Workflows:
简介: Argo Workflows 是一个 Kubernetes 原生的工作流引擎，用于在 Kubernetes 集群上创 建、管理和协调容器化任务。
用途: 支持DAG(有向无环图 Directed Acyclic Graph)，复杂的工作流定义和依赖管理，适用 于数据处理、机器学习训练和 CI/CD 管道等场景。
特性: 提供可视化界面、支持各种编程语言的模板、内置重试和错误处理机制。
- Argo CD:
简介: Argo CD 是一个用于 Kubernetes 的持续交付工具，通过声明式的 GitOps 方法来管理 Kubernetes 资源。
用途: 将 Git 仓库中的配置和应用程序声明与 Kubernetes 集群的实际状态进行同步。
特性: 提供可视化的同步状态监控、自动回滚、支持多种 Git 提供商、提供丰富的 RBAC(基 于角色的访问控制)。
- Argo Events:
简介: Argo Events 是一个事件驱动的工作流自动化框架，允许用户根据特定的事件触发工作 流。
用途: 通过各种事件源(如 GitHub、S3、HTTP 请求等)触发 Argo Workflows 或 Kubernetes 资源。
特性: 支持多种事件源、灵活的事件依赖管理、提供事件驱动的自动化功能。
- Argo Rollouts:
简介: Argo Rollouts 是一个用于管理 Kubernetes 中高级部署策略的工具。
用途: 支持蓝绿部署、金丝雀部署、分阶段发布等高级发布策略，确保应用程序的平滑升级和 回滚。
特性: 提供可视化的发布状态监控、细粒度的流量控制、内置指标和健康检查功能。
这些子项目协同工作，为在 Kubernetes 上实现高效、可扩展和自动化的应用程序交付提供了强大的工 具集。
Argo Rollouts 介绍
Argo Rollouts 是 Argo 开源项目的一部分。Argo Rollouts 是一个用于渐进式交付的 Kubernetes 控制器，相当于增强版的deployment资源Argo Rollouts 包括一组自定义资源定义 (CRD)，向 Kubernetes 引入蓝绿部署blue-green、金丝雀 发布canary、金丝雀分析canary analysis、渐进式交付progressive delivery 等高级部署功能。
Argo Rollouts 支持与ServiceMesh(Istio、Linkerd和SMI)和Ingress Controller 集成，以利用其流量 治理能力，并在更新期间逐渐将流量转移到新版本。
Argo Rollouts 还能够查询和解释来自多种指标系统(Prometheus、Kubernetes Jobs、Datadog等) 的指标来检查Blue-Green或Canary部署结果，并根据结果自动决定执行升级或回滚
发布模式：
蓝绿发布：
蓝绿发布提供了一种零宕机的部署方式。不停老版本，部署新版本进行测试，确认OK，将流量切到新版本，然后老版本同时也升级到新版本。始终有两个版本同时在线，有问题可以快速切换。
如下灰度发布的大致流程：
先切分20%的流量到新版本，若表现正常，逐步增加流量占比，继续测试新版本表现。若新版本一直很稳定，那么将所有流量都切分到新版本，并下线老版本。
切分20%的流量到新版本后，新版本出现异常，则快速将流量切回老版本。
金丝雀发布（灰度发布）：
采用金丝雀部署，可以在生产环境的基础设施中小范围的部署新的应用代码。一旦应用签署发布，只有少数用户被路由到它。最大限度的降低影响。如果没有错误发生，新版本可以逐渐推广到整个基础设施。下图示范了金丝雀部署：
部署 Argo Rollouts
https://argoproj.github.io/argo-rollouts/installation/
[root@rocky01 ~] # kubectl create namespace argo-rollouts
[root@rocky01 ~] # kubectl apply -n argo-rollouts -f https://github.com/argoproj/argo-rollouts/releases/latest/download/install.yaml
#生成API群组和CRD资源
[root@rocky01 ~] # kubectl api-resources --api-group argoproj.io
NAME SHORTNAMES APIVERSION NAMESPACED KIND
analysisruns ar argoproj.io/v1alpha1 true AnalysisRun
analysistemplates at argoproj.io/v1alpha1 true AnalysisTemplate
clusteranalysistemplates cat argoproj.io/v1alpha1 false ClusterAnalysisTemplate
experiments exp argoproj.io/v1alpha1 true Experiment
rollouts ro argoproj.io/v1alpha1 true Rollout
[root@rocky01 ~] # kubectl get all -n argo-rollouts
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/argo-rollouts-bdbddf5fb-zftjw 1/1 Running 0 3m21sNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/argo-rollouts-metrics ClusterIP 10.68.187.95 <none> 8090/TCP 3m21sNAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
deployment.apps/argo-rollouts 1/1 1 1 3m21sNAME DESIRED CURRENT READY AGE
replicaset.apps/argo-rollouts-bdbddf5fb 1 1 1 3m21s
部署 Dashboard
[root@rocky01 ~] # kubectl apply -n argo-rollouts -f https://github.com/argoproj/argo-rollouts/releases/latest/download/dashboard-install.yaml
[root@rocky01 ~] # kubectl get svc -n argo-rollouts
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
argo-rollouts-dashboard ClusterIP 10.68.192.197 <none> 3100/TCP 40s
argo-rollouts-metrics ClusterIP 10.68.187.95 <none> 8090/TCP 6m10s
#准备ingress清单文件实现外部访问，注意:需要提前部署ingress-nginx
[root@rocky01 ~] # kubectl create ingress -n argo-rollouts --rule="rollout.k8slab.io/*=argo-rollouts-dashboard:3100" --class=nginx rollouts
[root@rocky01 ~] # kubectl get ingress -n argo-rollouts
NAME CLASS HOSTS ADDRESS PORTS AGE
rollouts nginx rollout.k8slab.io 192.168.5.239 80 18s
[root@rocky01 ~] # nslookup rollout.k8slab.io
Server: 192.168.5.1
Address: 192.168.5.1#53Name: rollout.k8slab.io
Address: 192.168.5.239
[root@rocky01 ~] # kubectl config set-context context-lab --namespace argo-rollouts #更改默认ns为argo-rollouts
部署 kubectl argo rollouts 命令插件
argo rollouts 没有提供相关专用命令管理 argo rollouts 资源,可以通过安装kubectl的插件实现管理argo rollouts的命令功能.
[root@rocky01 ~] # wget -O /usr/local/bin/kubectl-argo-rollouts https://github.com/argoproj/argo-rollouts/releases/latest/download/kubectl-argo-rollouts-linux-amd64 && chmod +x /usr/local/bin/kubectl-argo-rollouts
[root@rocky01 ~] # kubectl-argo-rollouts version
kubectl-argo-rollouts: v1.7.1+6a99ea9BuildDate: 2024-06-24T22:46:25ZGitCommit: 6a99ea9908e8f1e816ccd71e4c35adbbbbdd5f6cGitTreeState: cleanGoVersion: go1.21.11Compiler: gcPlatform: linux/amd64
[root@rocky01 ~] # echo 'source <(kubectl argo rollouts completion bash)' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc
kubectl argo rollouts 命令常见用法:
#更新应用
kubectl argo rollouts set image ROLLOUT_NAME CONTAINTER=NEW_IMAGE
#查看
kubectl argo rollouts get rollout ROLLOUT_NAME --watch
#继续更新
kubectl-argo-rollouts promote ROLLOUT_NAME [flags]
#中止更新
kubectl-argo-rollouts abort ROLLOUT_NAME [fags]
#再次重新更新
kubectl-argo-rollouts retry rollout ROLLOUT_NAME [fags]
#回滚
kubectl-argo-rollouts undo ROLLOUT_NAME [flags]
基础案例:
https://github.com/argoproj/argo-rollouts/tree/master/examples
结合 Service 进行 Canary 部署
https://github.com/argoproj/argo-rollouts/blob/master/examples/rollout-rolling-update.yaml
案例说明:
- 部署 Argo Rollouts 和 dashboard 及 kubectl argo rollouts 命令插件 部署 ingress-nginx
- 准备一个有两个新旧版本的myapp应用
- 依赖一个Service的调度功能, 通过Pod 数量来实现灰度发布
- 基于Pod 数量来实现流量的分配, 所以精确程度不足
# vim rollouts-canary-service-myapp.yaml
#
---
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:name: rollouts-myapp
spec:replicas: 10 strategy:canary:steps:- setWeight: 10 # 先发布10%，待人为确认后，再继续发布- pause: {} # 需要人为确认的动作- setWeight: 20- pause: {duration: 20}- setWeight: 30- pause: {duration: 20}- setWeight: 40- pause: {duration: 20}- setWeight: 60- pause: {duration: 20}- setWeight: 80- pause: {duration: 20}revisionHistoryLimit: 5selector:matchLabels:app: myapptemplate:metadata:labels:app: myappspec:containers:- name: myappimage: registry.cn-beijing.aliyuncs.com/wangxiaochun/myapp:v1.0ports:- name: httpcontainerPort: 80protocol: TCPresources:requests:memory: 32Micpu: 50mlivenessProbe:httpGet:path: '/'port: 80scheme: HTTPinitialDelaySeconds: 3readinessProbe:httpGet:path: '/'port: 80scheme: HTTPinitialDelaySeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: myapp
spec:ports:- port: 80targetPort: httpprotocol: TCPname: httpselector:app: myapp
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:name: myapp
spec:ingressClassName: "nginx"rules:- host: myapp.k8slab.iohttp:paths:- path: /pathType: Prefixbackend:service:name: myappport:number: 80
---
[root@rocky01 ~] # vim rollouts-canary-service-myapp.yaml
[root@rocky01 ~] # kubectl apply -f rollouts-canary-service-myapp.yaml -n argo-rollouts
rollout.argoproj.io/rollouts-myapp created
service/myapp created
ingress.networking.k8s.io/myapp created
[root@rocky01 ~] # kubectl get ingress
NAME CLASS HOSTS ADDRESS PORTS AGE
myapp nginx myapp.k8slab.io 192.168.5.239 80 30s
[root@rocky01 ~] # curl myapp.k8slab.io
<h1>Welcome to MyAPP v1.0</h1>
实施镜像更新
[root@rocky01 ~] # kubectl-argo-rollouts set image rollouts-myapp myapp=registry.cn-beijing.aliyuncs.com/wangxiaochun/myapp:v2.0
rollout "rollouts-myapp" image updated
[root@rocky01 ~] # kubectl-argo-rollouts status rollouts-myapp
[root@rocky01 ~] # kubectl-argo-rollouts get rollout rollouts-myapp
在页面上点击了 Promote以后,就会每隔20S，更新10%的资源。
[root@rocky01 ~] # kubectl-argo-rollouts promote rollouts-myapp
实施回滚
[root@rocky01 ~] # kubectl-argo-rollouts undo rollouts-myapp
