Kubernetes 滚动发布中的就绪探针与请求排空

滚动发布期间，新 Pod 开始接收流量，旧 Pod 逐步退出服务。旧实例上仍可能存在尚未完成的请求，代理也需要时间更新路由。发布配置需要同时考虑新实例何时接入、流量如何切换，以及旧实例怎样处理完手头的工作。

就绪探针决定何时接流量

readinessProbe 的检查结果表示容器是否准备好接收流量。启动时，必要初始化和预热完成后，探针再返回成功；运行中，也可以用它表达暂时无法服务的状态。就绪探针失败不会直接重启容器，存活探针用于判断是否需要重启恢复。[1] /readyz 应与应用的接流量状态关联，只检查端口已监听容易早于业务准备完成。就绪状态变化影响路由选择，已经进入应用的请求仍由应用继续处理。

退出钩子与应用共用终止预算

正常的宽限终止中，如果配置了 preStop，且宽限期不为零，kubelet 会先执行该钩子，再请求容器运行时发送停止信号。常见默认信号是 SIGTERM，镜像等配置也可能改变它。[2][3] 配置退出流程时，需要核对实际发送的信号以及应用的处理方式。入口脚本还需要正确转发信号，让应用进程有机会执行退出逻辑。

terminationGracePeriodSeconds 是这次终止的时间预算。计时在退出钩子执行前已经开始，钩子耗时与后续进程退出共用这段时间。[3] 例如预算为 60 秒，钩子已占用 40 秒，进程收到信号后的可用时间就会相应缩短。宽限期结束时，仍在运行的容器会进入强制终止流程。[2] 设置预算时，需要把钩子执行、请求排空和资源清理的耗时一起考虑，并保留余量。

端点状态与进程退出并行变化

控制平面更新 EndpointSlice，与节点侧执行钩子、停止进程并行推进。对 Pod 对应的端点，terminating 表达正在终止；通常 ready 相当于“serving 且未 terminating”，因此终止端点的 ready 为 false。服务配置 publishNotReadyAddresses=true 时，ready 则会保持 true。[4] 排查流量切换问题时，需要同时查看端点条件和服务配置。

serving 表达实际可服务状态，对 Pod 端点映射到 Pod 的 Ready 条件。代理通常忽略终止端点，但所有可用端点都在终止等情况下，仍可能利用 serving 继续转发。[4] ready=false 是端点状态，进程是否已经退出、各层网关是否已经停止发送请求，还需要各自的日志和指标确认。

应用负责完成请求排空

应用的退出流程可以分为接流量、排空和退出三个阶段。preStop 可以调用应用提供的管理接口启动排空，应用也可以在收到停止信号后启动排空。管理接口需要由应用实现。排空过程中，应用保留处理在途请求的能力，结合实际代理的传播窗口和连接协议，逐步停止接收新工作，等待活动请求结束，再释放连接池等资源。钩子如果需要等待排空完成，应设置等待上限。

排空需要明确的完成条件。普通接口可以用活动请求数归零表示请求处理结束；涉及异步任务时，还要区分“请求已返回”和“后台工作已完成”。数据库连接、工作线程等资源应在依赖它们的请求完成后再关闭。对于可能长期不结束的任务，需要预先约定截止时间、取消方式及恢复路径，让退出流程有明确的结束边界。

固定等待可以为路由更新预留时间，但端点切片、入口代理、外部负载均衡器和连接缓存的收敛情况仍需观察，慢请求是否完成也需要单独判断。长连接、多路复用流或双向会话需要对应服务器、代理和客户端配合。配置时应核对各层连接与请求超时，并记录进入排空、收到信号、在途归零和进程退出的时间。

用请求结果检查发布过程

验证时，可以持续发送带请求标识的短请求与慢请求，再执行滚动更新，联合观察端点条件、应用退出日志、客户端错误率及延迟。连接复用、钩子超时和请求超出预算也需要覆盖。每次记录请求总数、成功数、失败数与未完成数，便于发现平均延迟之外的少量中断。客户端启用自动重试时，还应保留首次失败的记录，检查重试前发生了什么。

将请求记录与端点变化、应用退出时间对齐，可以判断问题出现在路由切换、请求处理还是退出超时。发布状态和业务请求结果应一起纳入验收，排空参数则根据目标链路的观测结果调整。

参考资料（Kubernetes 官方文档）：
[1] Liveness, Readiness, and Startup Probes：https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/probes/
[2] Pod Lifecycle：Pod Termination Flow 与 Stop Signals：https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#pod-termination-flow
[3] Container Lifecycle Hooks：https://kubernetes.io/docs/concepts/containers/container-lifecycle-hooks/
[4] EndpointSlices：Conditions：https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/endpoint-slices/#conditions