📚 课程目录第4章 Fleet中的灰度发布模型

4. Fleet 中的灰度发布模型：Bundle 与 Target 模型、灰度策略的声明式定义、灰度比例与阶段控制

Fleet 的灰度发布能力建立在 Bundle（资源束） 与 Target（目标集群） 的核心模型之上。通过声明式策略，运维人员可以精确控制哪些集群先升级、哪些集群后升级，以及每个阶段承载的流量比例。本章深入剖析该模型的内部结构、策略定义方式以及阶段控制机制。

4.1 Bundle 与 Target 模型：灰度发布的基础单元

在 Fleet 中，Bundle 是描述一组 Kubernetes 资源（Deployment、Service、ConfigMap 等）的抽象单元，而 Target 则代表一个或多个下游集群。灰度发布本质上是在 Bundle 与 Target 之间建立“部分匹配”的关系。

概念	角色	灰度中的行为
Bundle	资源模板 + 部署策略	定义新版本资源内容，通过 `targetRestrictions` 限制可匹配的集群范围
Target	集群选择器 + 标签	通过 `clusterSelector` 或 `clusterGroupSelector` 被 Bundle 部分匹配
BundleDeployment	Bundle 在单个 Target 上的实例	每个匹配的 Target 生成一个 BundleDeployment，灰度阶段控制其创建/更新时机

  关键理解： 灰度不是修改 Bundle 本身，而是通过 targetRestrictions 和 staged 模式，让 Bundle 只对部分 Target 生效，其余 Target 继续使用旧版本 Bundle。

4.2 灰度策略的声明式定义

Fleet 使用 Bundle 资源中的 targetRestrictions 字段 来声明灰度策略。该字段是一个表达式列表，只有满足所有表达式的 Target 才会被该 Bundle 匹配。结合 staged 部署模式，可以实现分阶段灰度。

4.2.1 核心策略字段

字段	类型	说明	灰度用途
`targetRestrictions`	`[]TargetRestriction`	限制 Bundle 可匹配的 Target 条件	定义灰度范围（如：只匹配带 `canary=true` 标签的集群）
`deployment.staged`	`bool`	启用分阶段部署模式	控制 BundleDeployment 的创建顺序，而非同时下发
`deployment.stagedOptions`	`StagedOptions`	分阶段参数（比例、间隔、暂停条件）	定义每个阶段的目标集群比例和等待时间

4.2.2 灰度策略 YAML 示例

apiVersion: fleet.cattle.io/v1alpha1
kind: Bundle
metadata:
  name: my-app-canary
spec:
  # 定义灰度范围：只匹配 env=prod 且 canary=true 的 Target
  targetRestrictions:
    - clusterSelector:
        matchLabels:
          env: prod
          canary: "true"
  # 启用分阶段部署
  deployment:
    staged: true
    stagedOptions:
      # 第一阶段：10% 的匹配 Target
      - percentage: 10
        pauseAfter: 5m
      # 第二阶段：50% 的匹配 Target
      - percentage: 50
        pauseAfter: 10m
      # 第三阶段：100% 的匹配 Target
      - percentage: 100
        pauseAfter: 0
  # 资源内容
  resources:
    - name: deployment.yaml
      content: |
        apiVersion: apps/v1
        kind: Deployment
        ...

实践建议： targetRestrictions 使用 clusterSelector 时，确保 Target 资源已正确设置标签。灰度发布期间，旧版本 Bundle 不应设置 targetRestrictions，以保证它能覆盖未被新 Bundle 选中的集群。

4.3 灰度比例与阶段控制

灰度比例通过 分阶段选项（stagedOptions） 中的 percentage 字段控制。Fleet 将匹配的 Target 列表按比例切分，每个阶段只处理对应比例的 Target。阶段控制的核心机制如下：

比例计算： Fleet 对匹配的 Target 进行排序（按名称），然后按 percentage 取前 N% 的 Target 进入当前阶段。
阶段推进： 每个阶段完成后，Fleet 会等待 pauseAfter 指定的时间（如 5m），然后自动进入下一阶段。
手动干预： 运维人员可以通过修改 Bundle 的 stagedOptions 或直接调整 Target 标签，手动暂停、回滚或加速灰度。

4.4 灰度比例与阶段控制的实战要点

避坑指南：

比例不是流量比例： Fleet 的 percentage 控制的是 集群数量比例，而非集群内的流量比例。若需流量灰度，需结合 Service Mesh 或 Ingress 权重。
排序稳定性： Fleet 按 Target 名称排序，新增 Target 会改变排序结果，可能导致阶段比例偏移。建议在灰度期间不增删 Target。
暂停超时： pauseAfter 是阶段间的最小等待时间，若阶段内 BundleDeployment 未就绪，Fleet 会等待其就绪后再进入下一阶段。

4.4.1 灰度比例与阶段参数速查表

参数	示例值	效果
`percentage: 10`	匹配 10 个 Target 时，取前 1 个	极低风险验证，适合首次灰度
`pauseAfter: 5m`	阶段完成后等待 5 分钟	给监控系统留出告警时间
`percentage: 50`	匹配 10 个 Target 时，取前 5 个	中等规模验证，观察集群间差异
`pauseAfter: 0`	不等待，立即进入下一阶段	快速全量发布，跳过人工等待

4.5 灰度发布模型总结

Fleet 的灰度发布模型通过 Bundle + Target 的声明式匹配 和 分阶段比例控制，实现了集群维度的灰度能力。核心优势在于：

声明式： 灰度策略作为 Bundle 的一部分，存储在 Git 中，支持 GitOps 工作流。
可观测： 每个阶段的 BundleDeployment 状态可查询，灰度进度透明。
可干预： 运维人员可在任意阶段暂停、回滚或调整比例，无需重建 Bundle。