上一回讲解了控制器，这一回详细看看控制器中Deployment控制器，k8s中，Deployment实现了一个非常重要的功能：pod的水平扩展与收缩。如果我们更新了Deployment的pod模板，那么deployment就需要”滚动更新(rolling update)“，来升级现有的容器。

上述功能依赖ReplicaSet对象，我们先看看这个YAML文件：

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

从上可以看出，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。它的定义其实是Deployment的一个子集。Deployment控制器实际操作的，正是这样的ReplicaSet对象，而不是Pod对象。

接下来，我们一起看看Deployment这个YAML文件：

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

可以看到，这就是一个我们常用的nginx-deployment,他定义的Pod副本个数是3（spec.replicas=3）。

那么，在具体的实现上，这个Deployment，与ReplicaSet，以及Pod的关系是怎样的呢？Deployment -->ReplicaSet(v1)--->Pods，通过箭头，我们可以看到，一个定义了replicas=3的Deployment，与它的ReplicaSet，以及Pod的关系，实际上是一种“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。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的状态的前提下，ReplicaSet调整Pod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。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”，反之，则是“水平收缩”。使用kubectl scale就可以实现这个操作。

$ kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=4
deployment.apps/nginx-deployment scaled

接下来，看看“滚动更新”的过程，

$ kubectl create -f nginx-deployment.yaml --record

这边添加了--record参数：作用是记录下你每次操作所执行的命令，方便后面查看。然后查看一下状态信息：

$ 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：

1. DESIRED: 用户期望的Pod副本个数(spec.replicas);
2. CURRENT: 当前处于running状态的Pod个数；
3. UP-TO-DATE：当前处于最新版本的Pod的个数，Pod的spec部分与Deployment里Pod模块里定义的完全一致；
4. AVAILABLE：当前已经可用的Pod的个数，即：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。

可以看到，只有这个AVAILABLE字段，描述的才是用户所期望的最终状态。

而k8s项目还为我们提供了一条指令，让我们可以实时查看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

在这个返回结果中，“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。过一会儿，我们就能看到这个Deployment的3个Pod，就进入到了AVAILABLE状态：

NAME               DESIRED   CURRENT   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
nginx-deployment   3         3         3            3           20s

此时，我们可以查看这个Deployment所控制的ReplicaSet：

$ kubectl get rs
NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
nginx-deployment-3167673210   3         3         3       20s

从上面结果可知，在用户提交了一个Deployment对象后，Deployment Controller 就会立即创建一个Pod副本个数为3的ReplicaSet。这个ReplicaSet的名字，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，如我们这里的3167673210。ReplicaSet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。所以，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，我们可以用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
        ports:
        - containerPort: 80
...
deployment.extensions/nginx-deployment edited

kubectl edit 这个命令只不过是把API对象内容下载到本地修改后再提交上去。kubectl edit保存退出，k8s就会立刻触发“滚动更新”的过程。可以用kubectl rollout status 查看nginx-deployment的状态变化：

$ kubectl rollout status deployment/nginx-deployment
Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
deployment.extensions/nginx-deployment successfully rolled out

这时，你可以通过查看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

当你修改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(has=1764197365)，这个新的ReplicaSet的初始Pod副本数是：0。

然后，在Age=24s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。在Age=22s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。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。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，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。

滚动更新的好处：在升级刚开始的时候，集群中只有1个新版本的Pod。如果这时，新版本Pod有问题启动不起来，那么“滚动更新”就会停止，从而允许开发和运维人员介入。而在这个过程中，由于应用本身还有两个旧版本的Pod在线，所以服务并不会受到太大的影响。

当然，这也就要求你一定要使用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%。

所以，在上面这个Deployment中，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处理可用状态，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：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
...
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 1

在上面这个RollingUpdateStrategy的配置中，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个新Pod；而maxUnavailable指定的是，在一次“滚动”中，Deployment控制器可以删除多少个旧Pod。

同时，这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。

现在我们可以扩展一下上面的箭头图了：

          Deployment
               |
      _________|________
     |                 |
    ReplicaSet(v1)    ReplicaSet(v2)
     |                 |
    pods              pods

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，则是由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，k8s项目就实现了对多个“应用版本”的描述。也就是说，应用版本和ReplicaSet是一一对应的。

Deployment对应用进行版本控制的具体原理：

这一次使用kubectl set image直接修改nginx-deployment所使用的的镜像。这一次写一个错误的镜像名字，这样，Deployment就会出现一个升级失败的版本。

$ kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.91
deployment.extensions/nginx-deployment image updated

因为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。这时看一下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

通过返回结果可以看出，新版本的ReplicaSet（hash=2156724341）的“水平扩展”已经停止。而且此时，它已经创建了两个Pod，但是他们都没有进入READY状态。这当然是因为这两个Pod都拉取不到有效的镜像。与此同时，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。那么如何让这个Deployment的3个Pod，都回滚到以前的就版本呢？

我们只需要执行一条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

这个过程，就是让旧的ReplicaSet再次“扩展”到3个Pod，新的ReplicaSet重新“收缩”到0个Pod。那么，如果我想回滚到更早之前的版本，要怎么办呢？

首先，我们需要使用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

可以看到，我们前面执行的创建和更新操作，分别对应了版本1和版本2，而那次失败的更新操作，则对应的是版本3。这个命令还可以看API对象的细节：

$ kubectl rollout history deployment/nginx-deployment --revision=2

然后，我们就可以在kubectl  rollout  undo 命令行最后，加上要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

这样，Deployment Controller还会按照“滚动更新”的方式，完成对Deployment的降级操作。

不过，你可能已经想到了一个问题：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，是不是有些多余？

没错，是多余的，所以，k8s项目还提供了一个指令，使得我们对Deployment的多次更新操作，最后只生成一个ReplicaSet。在更新Deployment之前，要先执行一条kubectl rollout pause指令。

$ kubectl rollout pause deployment/nginx-deployment
deployment.extensions/nginx-deployment paused

上面命令是让这个Deployment进入了一个“暂停”状态。接下来，可以随意使用kubectl edit 或者kubectl set image命令，修改这个Deployment的内容了。由于此时Deployment正处于“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。当修改操作完成后，只需要执行一条kubectl rollout resume指令，就可以把这个Deployment“恢复”过来：

$ kubectl rollout resume deploy/nginx-deployment
deployment.extensions/nginx-deployment resumed

在resume和pause之间，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

通过返回结果，我们可以看到，只有一个hash=3196763511的ReplicaSet被创建出来。不过，即使我们小心控制ReplicaSet的生成数量，随着应用版本的不断增加，k8s中还是会为同一个Deployment保存很多很多不同的ReplicaSet。那么，我们又该如何控制这些“历史”ReplicaSet的数量呢？

很简单，Deployment对象有一个字段，叫作spec.revisionHistoryLimit，就是k8s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。

总结：

综上所述，我们应该了解到：

1. 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，通过ReplicaSet的属性（如replicas的值），来保证Pod的副本数量。

2. 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。

在实际使用场景中，应用发布的流程往往是千差万别，可能有定制化需求，各个Pod之间有关联，哪些Pod能下线，不能随便选择，那么这种场景，单靠Deployment就很难实现了。