[发明专利]一种基于控制器模式的容器应用动态升级方法

说明书

本申请提供的一种基于控制器模式的容器应用动态升级方法，通过启动第一循环，所述第一循环内容包括遍历参数计算器，参数变更处理器，状态监控器和状态变更处理器；启动升级控制器；监听来自所述状态变更处理器的升级终止信号；根据所述参数计算器的处理结果确定是否变更参数，若需要变更参数，则参数变更处理器会执行处理程序来修改升级策略的参数。本申请提供一种云计算中基于控制器的容器应用动态升级方法，该方法由多个控制循环构成，可在升级过程中实时监控和调整升级策略参数。兼顾资源消耗、服务稳定性和升级速度。使用重试和自动回滚的方式避免升级处于blo ck状态和等待人工处理的滞后。

技术领域

本发明涉及云计算领域技术领域，尤其涉及一种基于控制器模式的容器应用动态升级方法。

背景技术

应用升级过程中，衡量系统服务质量的最重要的两个指标是升级效率和服务稳定性。升级效率高，意味着升级速度快且资源消耗少，升级速度越快，新旧版本的切换时间就越短，用户流量就可以在尽可能短的时间内切换到新的版本上，资源消耗少就会避免影响系统中其他业务的正常运行；而服务稳定就是要保证升级过程中业务不中断，流量不丢失，这也是不中断升级的基本要求。

随着基于容器的应用部署架构的流行和K8s容器编排架构的易用性，越来越多的应用采用k8s架构来部署，应用以pod(一个pod对应一个应用实例，一个应用包含多个pod，pod中运行容器)的方式运行在k8s集群中。在应用升级方面，k8s自身也采用了各种策略来保证应用升级不中断，比如滚动升级，健康检查和优雅停止。滚动升级会先创建新pod，等待新pod就绪之后再删除旧pod，这样可以保证一直有pod在提供服务，避免出现所有pod都在更新而没有正常运行的pod来提供服务的情况，健康检查可以保证新创建的pod能够正常接收流量，避免异常请求，优雅停止可以保证被删除的pod处理完请求之后再退出，总之k8s提供的升级策略在保证服务不中断方面有明显的优势。但是这种升级方式并没有过多的考虑升级效率的问题，而在应用pod数量比较大而且升级频率比较高的场景中，升级效率显得尤为重要。

K8s的滚动升级策略中，新版本pod增加的速度和旧版本pod删除的速度分别由两个参数maxSurge(在滚动升级过程中最多可以额外存在的pod数)和maxUnavailable(在滚动升级过程中最多不可用的pod数)来控制，max Surge值越大，升级速度就越快，系统资源消耗也就越大，maxUnavailable越大，升级速度就越快，服务就越不稳定。所以怎么找到这两个参数的最优取值从而平衡稳定性、资源消耗和升级速度是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种基于控制器模式的容器应用动态升级方法，以改善上述问题。

本发明实施例提供一种基于控制器模式的容器应用动态升级方法，所述方法包括：启动第一循环，所述第一循环内容包括遍历参数计算器，参数变更处理器，状态监控器和状态变更处理器；启动升级控制器；监听来自所述状态变更处理器的升级终止信号；根据所述参数计算器的处理结果确定是否变更参数，若需要变更参数，则参数变更处理器会执行处理程序来修改升级策略的参数。

在一些实施方式中，所述第一循环为所述历参数计算器，所述参数变更处理器，所述状态监控器和所述状态变更处理器的单一循环。

在一些实施方式中，所述根据所述参数计算器的处理结果确定是否变更参数，若需要变更参数，则参数变更处理器会执行处理程序来修改升级策略的参数，包括:收集数据，所述数据包括cpu使用率、memory使用率，stor age使用率，网络延迟。

在一些实施方式中，所述收集数据，所述数据包括cpu使用率、memory使用率，storage使用率，网络延迟，包括:采集来源于kubelet的应用信息，包括deployment的cpu使用率，memory使用率，storage使用率、网络延迟、每秒请求数。