Skip to main content

Command Palette

Search for a command to run...

在 Linkerd2 中进行流量拆分

Published
•1 min read•View as Markdown

最新发布的 Linkerd 2.4,加入了对流量拆分的支持。

安装最新版本之后,可以看到这个流量拆分功能所使用的 API 资源并非来自 Linkerd,而是 SMI 规范的一部分。

$ curl -sL https://run.linkerd.io/install | sh
...
$ kubectl api-resources | grep -i split
trafficsplits ts split.smi-spec.io true TrafficSplit

和 Istio 的 Service + Selector 的拆分方式不同,Linkerd 其实没有什么特别的上游定义方式,简单的定义独立的 Service 即可。例如我们要从 flaskapp 服务分流到 v1 和 v2 两个版本,在 Istio 中,需要定义一个 flaskapp 服务,然后使用标签,在 Service 的标签子集中,选择两组 Subset 作为目的地。而在 Linkerd/SMI 中,就需要分别定义三个服务了,例如 flaskapp、flaskapp-v1、flaskapp-v2。下面简单操练一下。

$ wget https://raw.githubusercontent.com/fleeto/istio-for-beginner/master/code/flaskapp/flaskapp.istio.yaml
$ linkerd inject flaskapp.istio.yaml | kubectl apply -f -
...
$ wget https://raw.githubusercontent.com/fleeto/istio-for-beginner/master/code/sleep/sleep.yaml
$ linkerd inject sleep.yaml | kubectl apply -f -
...

分别安装了两个版本的 flaskapp,和一个版本的 sleep 服务之后。再创建两个 flaskapp 的分版本服务。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: flaskapp-v1
  labels:
    app: flaskapp
spec:
  selector:
    app: flaskapp
    version: v1
  ports:
    - name: http
      port: 80
      targetPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: flaskapp-v2
  labels:
    app: flaskapp
spec:
  selector:
    app: flaskapp
    version: v2
  ports:
    - name: http
      port: 80
      targetPort: 80

创建两个服务之后,就可以尝试拆分了,同样是一个 YAML:

apiVersion: split.smi-spec.io/v1alpha1
kind: TrafficSplit
metadata:
  name: flask-split
spec:
  service: flaskapp
  backends:
  - service: flaskapp-v1
    weight: 1
  - service: flaskapp-v2
    weight: 500m

注意这里的定义和 Istio 也稍有不同,使用权重而非百分比进行分流。

可以在 Sleep 中进行测试:

$ for i in {1..1000}; do curl -sSL http://flaskapp/env/version | grep v1; done | wc -l
660

可以看到,按照我们的权重分配,成功进行了分流。但是目前在 SMI 中并没有看到条件选择的相关内容,因此目前的功能还比较初级。可以通过 Flagger 的加持,实现更加复杂的功能。

More from this blog

AI Agent 的“莫兰迪时刻”

一个新范式真正走向大众,往往不是从所有人都正确理解它开始,而是从它开始被反复引用、简化、误读,甚至滥用开始。 今天的 AI Agent,可能正走到这样一个时刻。 这篇文章的念头,来自我最近收听《大内密谈》vol.1434《审美升级or消费主义?从莫兰迪在中国聊起》时的一些联想。节目从莫兰迪色在中国的走红,谈到作品价格、知识产权、商业流量与消费主义。[9] 我听着听着想到另一个熟悉的技术史问题:为

Oct 5, 20263 min read

FDE 是传统运维产品厂商的出路吗?

很多传统运维产品厂商,已经不缺产品了。 从 ITSM、CMDB、监控、自动化,到 IAM、数据中心管理和各类大屏,一个成熟厂商往往都能拿出一张很完整的产品地图。销售材料上看,客户运维部门的日常工作几乎都被覆盖了。 但项目一落地,味道就变了。 产品越多,集成越重;模块越全,边界越模糊;客户越大,定制越深。到了后期,项目成功本身也会变成麻烦:现场改出来的东西回不到主干,配置越来越像黑箱,谁都不敢轻易升

Jun 29, 20263 min read

绵里藏针才是 AIOps 的本质?

Agent 让运维编排变得柔性、可变、甚至自演进;但真正敢进入生产环境的 AIOps,仍然离不开坚实、受控、可审计、可回退的自动化底座。 从 Gartner 提出 AIOps 概念到现在,也大概有十年了。这么多年来,这个领域好像发生了很多变化,又好像没什么“本质”的变化。技术上,我们经历了传统机器学习、深度学习和神经网络、以及大模型和智能体这样“翻天覆地”的变化;业务上,我们面对的是更多品种、更大

May 31, 20263 min read

龙虾恐慌:AIOps 又要改名了?

ChatGPT 开始,把 AI 拉近到普罗大众的面前,让无数人感受到 AI 的亲民魅力。而龙虾,则把大模型驱动的自动化能力,突然间变得水灵灵、活泼泼地走进千家万户。它不只是“风口上的猪”,而是风口本身。热度高到让 Mac mini 一度断货,不知道这在不在库克的预料之内。 每代人都有每代人的鸡蛋,春节期间,我就领了我的鸡蛋。翻出古老的 MacBook Air M1,充值各种大模型。当然了,这个工具

Mar 9, 20261 min read
【

【伪】架构师

346 posts