1. Deployment概述
Deployment 是 Kubernetes 中一种声明式控制器，用来管理和维护一组 Pod 副本。主要用于管理无状态应用的生命周期。通过声明 Deployment，可以自动化地控制应用的副本数量、进行无停机更新、扩展、缩容等。
Deployment 主要作用如下：
（1）定义期望状态：指定希望部署的应用配置和数量。
（2）管理副本：确保应用副本数量与配置的期望值一致。
（3）无停机更新：支持滚动更新，逐步更新 Pod，更新过程中不会中断服务。
（4）版本回滚：可以回滚到之前的某个版本，以应对更新失败的情况。
（5）扩展性：支持自动扩容和缩容，通过 HPA 等资源进行弹性管理。
Pod，ReplicaSet和Deployment三者的关系
（1）
Pod: 是 Kubernetes 中最基本的部署单元，表示一个或多个容器的集合。Pod 共享存储、网络和上下文。
（2）ReplicaSet: 确保指定数量的 Pod 实例在任何时候都在运行。它通过监控 Pod 的状态来管理 Pod 的创建和删除。如果某个 Pod 异常终止，ReplicaSet 会创建一个新的 Pod 来替代它。
（3）Deployment: 是更高级别的抽象，管理 ReplicaSet 的创建和更新。Deployment 允许用户声明希望运行的应用状态，包括 Pod 的模板、副本数量和更新策略。通过 Deployment，用户可以轻松实现滚动更新和回滚。
整个管理流程如下：
Deployment 创建并管理 ReplicaSet。
ReplicaSet 负责确保运行指定数量的 Pod。
Pod 是实际承载应用的实例。
下图是三个资源对象的关系简单呈现。
2. Deployment管理
2.1 YAML 配置文件详解
Deployment YAML 文件结构如下：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-deployment # 资源名称，根据实际填写
namespace: prod # 命名空间
labels:
app: my-app # 标签键值对
spec:
replicas: 3 # 副本数
selector: # 标签选择器
matchLabels:
app: my-app
template: # Pod模版
metadata:
labels: # 标签与matchLabels处要保持一致
app: my-app
spec:
containers: # 定义容器的信息
- name: my-container
image: nginx:1.25 # 定义镜像名称和版本
imagePullPolicy: Always
ports:
- containerPort: 80
resources:
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"
env:
- name: ENV_VAR
value: "production"
livenessProbe:
httpGet:
path: /
port: 80
initialDelaySeconds: 3
periodSeconds: 3
字段解析
（1）基础字段
apiVersion：指定 API 版本，Deployment 使用 apps/v1。
kind：资源类型，这里为 Deployment。
（2）metadata字段：资源的元数据
name：资源名称
namespace: 命名空间，默认是default命名空间
labels：标签，使用键值对表示
（3）spec 字段
replicas：指定运行中的 Pod 副本数量。例如 replicas: 3 表示希望有3个 Pod 实例在运行。
selector：选择器，用于识别哪些 Pod 属于该 Deployment。selector.matchLabels 和 template.metadata.labels 必须一致，这样 Deployment 才可以管理对应的 Pod。
template：定义 Pod 模板，它描述了 Pod 的具体配置。Deployment 根据模板创建或更新 Pod。
（4）template.spec 字段
containers：容器列表。
name：容器名称。
image：容器使用的镜像，**生产环境一般都指向镜像仓库。**ports：定义容器暴露的端口（如 containerPort: 80 表示容器暴露80端口）。
resources：资源限制，用于限制 Pod 的 CPU 和内存资源。
env：环境变量配置，向容器传递环境变量。
imagePullPolicy: 镜像拉取策略，有三种。
Always：总是向镜像仓库拉取IfNotPresent：如果本地没有镜像就向镜像仓库拉取Never：不向镜像仓库拉取，只使用本地镜像
livenessProbe：定义健康检查，用于监控 Pod 是否健康运行，还有redinessProbe和Startup等探针。
2.2 基础管理
（1）创建deployment
有两种方式，一种是命令行直接创建，一种是写一个yaml文件，通过apply命令进行创建
生产环境通常使用后者，因为可以定制化deployment
# 命令行创建deployment
kubectl create deployment <deployment-name> --image=<container-image>
kubectl create deploy mynginx --image=nginx:1.25
# 基于yaml方式创建
kubectl apply -f my-deployment.yaml
（2）查看deployment
# 查看deployment信息
kubectl get deploy -n <namespace>
kubectl get deploy nginx
# 查看某个deploy详细信息
kubectl get deploy nginx -o wide
kubectl describe deploy nignx
（3）删除deployment
# 命令行删除
kubectl delete deploy <deploy-name>
kubectl delete deploy mynginx
# 基于资源清单删除
kubectl delete -f my-deployment.yaml
2.3 更新策略详解
Kubernetes 提供了灵活的 Deployment 更新策略，方便实现无停机更新、蓝绿部署等应用更新需求。
（1）更新策略配置
strategy 字段定义了 Deployment 的更新策略。Kubernetes 支持RollingUpdate和 Recreate 两种更新策略：
策略一：RollingUpdate（滚动更新）：
RollingUpdate 是 Deployment 的默认更新策略。更新时会逐步创建新的 Pod 副本，替换旧的 Pod，确保应用保持在线状态。
更新策略是在spec字段下配置的，配置示例：
strategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxUnavailable: 1
maxSurge: 1
参数详解：
maxUnavailable：更新过程中允许的最大不可用 Pod 数量，支持绝对值或百分比（如 75%）。
maxSurge：更新过程中允许的最大新建 Pod 数量，同样支持绝对值或百分比。
更新具体步骤：
创建新 Pod（以符合 maxSurge 配置的上限）。
新 Pod 变为 Ready 状态时，停止旧的 Pod。
不断重复以上步骤，直到所有旧的 Pod 替换为新 Pod。
策略二：Recreate（重建）：
Recreate 策略会直接停止所有旧的 Pod 并创建新的 Pod，适合无状态服务或无需保证持续在线的应用。
配置示例：
strategy:
type: Recreate
生产环境一般是使用滚动更新方法。
（2）更新操作
方法一：通过 YAML 文件更新
编辑 YAML 文件并重新应用。
kubectl apply -f my-deployment.yaml
方法二：直接设置新镜像更新
kubectl set image deployment/my-deployment my-container=nginx:1.25查看更新状态：
kubectl rollout status deployment my-deployment
在滚动更新中，您可以选择暂停更新，以便在每一步观察应用行为。
暂停更新：
kubectl rollout pause deployment my-deployment
恢复更新：
kubectl rollout resume deployment my-deployment
2.4 Deployment 回滚
如果更新发生错误或出现异常，可以将 Deployment 回滚到上一个稳定版本：
执行回滚：
kubectl rollout undo deployment my-deployment
查看历史记录：
kubectl rollout history deployment my-deployment
回滚到指定版本：如果有多个历史记录，可以通过 --to-revision 指定回滚的版本。
# 将版本回滚到第三个版本
kubectl rollout undo deployment my-deployment --to-revision=3
2.5 扩容和缩容详解
Deployment 支持动态扩容和缩容，通过更改 replicas 数量来控制 Pod 的副本数量。
（1）手动扩容或缩容：
kubectl scale deployment my-deployment --replicas=3
（2）自动扩容（HPA）
Kubernetes 支持基于 HorizontalPodAutoscaler（HPA）进行自动扩容，根据负载动态调整 Pod 副本数量：
# CPU超过85%就进行扩容
kubectl autoscale deployment my-deployment --min=3 --max=5 --cpu-percent=85
3 其他常用功能
3.1 探针配置
探针（Probe）用于监测 Pod 是否健康，Kubernetes 提供了三种探针类型：
Liveness Probe：检测Pod是否正常工作。如果检测失败，会重启 Pod，如果在重启后 Liveness 探针仍然失败，Pod 将被标记为失败。。Readiness Probe：检测Pod是否准备好接收流量。如果检测失败，Pod 不会参与负载均衡，这确保了新版本的容器在完全准备好之前不会接收到流量，从而避免对应用的不良影响。。Startup Probe：用于启动检测，尤其适合启动时间较长的应用。
如果对探针不是很熟悉，可以查看我之前是文章进行查看详细的介绍。
探针配置示例
containers:
- name: my-container
image: nginx:1.25
ports:
- containerPort: 80
livenessProbe: # 存活探针
httpGet:
path: /
port: 80
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 5
readinessProbe: # 就绪探针
httpGet:
path: /
port: 80
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 5
startupProbe: # 启动探针
httpGet:
path: /
port: 80
failureThreshold: 30
periodSeconds: 10
探针参数：
initialDelaySeconds：在容器启动后首次探测前的延迟时间。periodSeconds：两次探测之间的时间间隔。failureThreshold：如果探测失败超过该值，容器会被重启或标记为不可用。
3.2 与ConfigMap/Secret 的集成
Deployment 支持从 ConfigMap 和 Secret 中注入环境变量，使配置管理更方便灵活：
在spec.template.spec.containers处设置
从 ConfigMap 加载环境变量：
envFrom:
- configMapRef:
name: my-config
从 Secret 加载环境变量：
envFrom:
- secretRef:
name: my-secret
3.3 资源限制
设置 CPU 和内存限制可以防止单个 Pod 占用过多资源：
resources:
limits:
memory: "256Mi"
cpu: "500m"
requests:
memory: "128Mi"
cpu: "250m"
limits：资源上限，容器无法超出该值。
requests：资源请求值，调度时优先分配该值的资源。
4 部署完整实例
下面是一个较为完整的 Deployment YAML 配置文件示例，包含了滚动更新、资源限制、环境变量、健康检查等配置：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-deployment
labels:
app: my-app
spec:
replicas: 3
strategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxUnavailable: 1
maxSurge: 1
selector:
matchLabels:
app: my-app
template:
metadata:
labels:
app: my-app
spec:
containers:
- name: my-container
image: nginx:latest
ports:
- containerPort: 80
envFrom:
- configMapRef:
name: my-config
resources:
limits:
memory: "256Mi"
cpu: "500m"
requests:
memory: "128Mi"
cpu: "250m"
livenessProbe:
httpGet:
path: /
port: 80
initialDelaySeconds: 3
periodSeconds: 3
上面的实例如何要用到生产环境的话，一般还需要volume和volumeMounts的部分参数，将数据持久化存储到对应的存储设备上。这个存储卷将在后面文章详细讲解。
本次先分享到这里，后续将继续分享Service，K8S网络，存储卷PV/PVC和安全等相关重要知识，将跟已学的K8S基础知识点进行联动，更好得全面掌握K8S。
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