作者 | 邓洪超，阿里云容器平台工程师， Kubernetes Operator 第二人，云原生应用标准交付与管理领域知名技术专家
导读：近年来，越来越多专门给 Kubernetes 做应用发布的工具开始缤纷呈现，帮助大家管理和发布不断增多的 Kubernetes 应用。在做技术选型的时候，我们需要给业务选择一个最好的工具、最稳的底座。那么又该如何比较和衡量这些工具呢？本篇文章中阿里云技术专家邓洪超将会和大家分享自己独特的体验，帮助读者初步了解 Tekton 项目。
背景
近年来，伴随着云原生社区 (CNCF Community) 的迅猛发展，越来越多的应用跑在了 K8s 上。慢慢地，大家的关注点也逐渐从资源层转移到应用层。一方面，我们看到在有越来越多新的 K8s Operators 出现，用来自动化应用的部署和运维。另一方面，随着各路大型云厂商入场，K8s 服务以后就会像家里的水和电一样随心所欲可用，自己再去动手搭建已经没有了意义。于是人们提出了“K8s 将会消失”，这其实指的是以 k8s 为底座来面向全世界任何一个云以及数据中心交付应用，会是接下来的必然趋势。关于这个趋势，我们团队的同学专门写过一篇关于《K8s 多集群/多云技术与发展》的文章，欢迎大家进一步阅读。
相关链接:
- Why Kubernetes will disappear: https://levelup.gitconnected.com/why-kubernetes-will-disappear-10ffcfb39f01
- 云原生时代， Kubernetes 多集群架构初探: https://www.infoq.cn/article/sbwSX8ypxgID2-SB723K
Tekton 项目有什么特殊之处？
基于 k8s 做应用发布的工具，我们有着许多选择，其中不乏业界知名项目 Jenkins X、Spinnaker，也有创业公司出来的小工具比如 Argo Rollout。不过在这其中，我们团队现在主要使用的是 Tekton。这里也有个重要的背景，那就是我们团队要面向多云/多集群交付的，是复杂有状态的阿里巴巴中间件应用。这因素我马上会详细介绍到。
可能还有部分同学还不了解 Tekton 项目是什么？这里我先简单介绍下。Tekton 是一款 k8s 原生的应用发布框架，主要用来构建 CI/CD 系统。它原本是 knative 项目里面一个叫做 build-pipeline 的子项目，用来作为 knative-build 的下一代引擎。然而，随着 k8s 社区里各种各样的需求涌入，这个子项目慢慢成长为一个通用的框架，能够提供灵活强大的能力去做基于 k8s 的构建发布。
可能不少同学会感到疑惑，有这么多功能丰富、声名远扬的项目，为什么我们选择了灰姑娘般的 Tekton？客官别急，容我们先来梳理一下这个平台底座的要求：
- K8s 原生：流程和概念，尤其是面向用户的部分，需要融入到 k8s 体系中。此外，最好能跟生态里的其他工具互相连通，成为生态的一环。
- 举个例子：Spinnaker 这个项目是很强大的，但它的设计初衷，是面向公有云进行应用交付用的（以虚拟机为运行时），Kubernetes 只是它所支持的一种 Provider，并且 Provider 还得用 Groovy 写集成插件。这就使得它跟 K8s 的协作是比较别扭的。
- 灵活扩展：基本上所有工具都不能够满足我们复杂多变的业务需求。这些工具架构本身需要提供足够灵活的扩展性，来快速定制实现所需功能。
- 举个例子：Argo Rollout 本身的应用发布，是跟 K8s 的 Workload （比如 Deployment ）耦合在一起的。这就不是一个很具备扩展性的做法。最简单的例子：对于复杂有状态应用来说，大多都是用 Operator 或者 OpenKruise 管理的，这时候 Argo Rollout 该怎么办呢？
- 轻量级：工具本身不能做得“太重”，即不能有太多的组件或太多的概念。小而轻的项目初期易上手、中期易交付、后期易维护。
- 举个例子：Spinnaker 虽然功能强大，但是这也就意味着它把所有的事情都帮你做了。而我们团队要发布的应用是复杂有状态的中间件应用， 是需要我们写自己的 Rollout Controller 来控制发布流程的。这个要基于 Spinnaker 来做，还得大量做二次开发了，于是原有的众多功能和组件反而成了负担。
- 白盒化：运行中的管道、步骤等需要“白盒化”，即对外暴露状态。这样才能跟前端工具联通，给用户展示实时状态信息。
- 举个例子：Tekton 其实只提供 Pipeline 这个一个功能，Pipeline 会被直接映射成 K8s Pod 等 API 资源。而比如应用发布过程的控制，灰度和上线策略，都是我们自己编写 K8s Controller 来实现的，这个可控度其实是我们比较喜欢的。另外，这种设计，也就意味着 Tekton 不会在K8s 上盖一个”大帽子“，比如我们想看发布状态、日志，就等是直接通过 K8s 查看这个 Pipeline 对应的 Pod 的状态和日志，不需要再面对另外一个 API。
接下来我们在几个候选项目之间做比较：
可以看到，Tekton 在灵活实现定制化功能、K8s 原生性、以及社区里的受欢迎程度等方面可以说还是优势明显的。这也是为什么，我们团队在负责阿里中间件复杂有状态应用的交付工作时，选择了在 Tekton 之上构建应用交付体系。
实践案例：使用 Tekton 自动化应用发布
接下来我们将分享使用 Tekton 自动化应用发布的实践案例。
一个基于 Tekton 的应用发布平台的架构如下：
这里的流程大致是：
- 用户把需要部署的应用先按照一套标准的应用定义写成 YAML 文件（类似 Helm Chart）；
- 用户把应用定义 YAML 推送到 Git 仓库里；
- Tekton CD (一个 K8s Operator) 会监听到相应的改动，根据不同条件生成不同的 Tekton Pipelines；
Tekton CD 里的操作具体分为以下几种情况：
- 如果 Git 改动里有一个应用 YAML 且该应用不存在，那么将渲染和生成 Tekton Pipelines 用来创建应用。
- 如果 Git 改动里有一个应用 YAML 且该应用存在，那么将渲染和生成 Tekton Pipelines 用来升级应用。这里我们会根据应用定义 YAML 里的策略来做升级，比如做金丝雀发布、灰度升级。
- 如果 Git 改动里有一个应用 YAML 且该应用存在且标记了“被删除”，那么将渲染和生成 Tekton Pipelines 用来删除应用。确认应用被删除后，我们才从 Git 里删除这个应用的 YAML。
接下来，我们看一个创建应用的简单例子:
这个例子里面我们生成了一个 Tekton Pipeline。运行这个 pipeline 就可以将应用发布到 K8s 集群上。
用户操作的边界就是 Git，之后所有流程都是自动化的。那么整个过程中用户怎么得到反馈信息呢？这里主要有：
- 过程状态：Tekton Pipeline 本身就是 K8s API object，我们通过汇总 Status 将过程状态信息透出给前端。
- 日志和监控：由于 Tekton Pipeline 启动的都是 K8s Pod，我们可以复用原有的基础设施去收集，然后做一遍汇总。
经验总结
上面给大家介绍了 Tekton 项目的基本原理、以及使用 Tekton 做底座进行应用发布的主要流程。在这里总结一些经验体会：
- 复用开源技术。少去做造轮子的事情就意味着能够多专注更具价值的事情；
- 不要只着眼于眼前的需求，还要关注定制化和扩展性，多考虑未来的场景；
- K8s 应用层接下来将会加速发展。帮助开发者在 k8s 上更好地开发、部署、管理应用，把相关流程标准化，是未来的重要趋势。
另外，Tekton 2019 发展规划中还包括了 conditional execution, cancelling or pausing a workflow, resuming a paused or failed workflow, enforcing timeouts on Tasks and Pipelines 等功能。站在巨人的肩膀上，未来的应用发布平台将会更加强大。
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