蓝绿部署、滚动发布和灰度发布浅析
作者：互联网
应用程序升级面临最大挑战是新旧业务切换，将软件从测试的最后阶段带到生产环境，同时要保证系统不间断提供服务。
长期以来，业务升级渐渐形成了几个发布策略：蓝绿发布、灰度发布和滚动发布，目的是尽可能避免因发布导致的流量丢失或服务不可用问题。
蓝绿部署
所谓蓝绿部署，是指同时运行两个版本的应用，如上图所示，蓝绿部署的时候，并不停止掉老版本，而是直接部署一套新版本，等新版本运行起来后，再将流量切换到新版本上。但是蓝绿部署要求在升级过程中，同时运行两套程序，对硬件的要求就是日常所需的二倍，比如日常运行时，需要10台服务器支撑业务，那么使用蓝绿部署，你就需要购置二十台服务器。
特点
- 如果出问题，影响范围较大；
- 发布策略简单；
- 用户无感知，平滑过渡；
- 升级/回滚速度快。
缺点
- 需要准备正常业务使用资源的两倍以上服务器，防止升级期间单组无法承载业务突发；
- 短时间内浪费一定资源成本；
- 基础设施无改动，增大升级稳定性。
蓝绿发布在早期物理服务器时代，还是比较昂贵的，由于云计算普及，成本也大大降低。
滚动发布
滚动发布能够解决掉蓝绿部署时对硬件要求增倍的问题。
所谓滚动升级，就是在升级过程中，并不一下子启动所有新版本，是先启动一台新版本，再停止一台老版本，然后再启动一台新版本，再停止一台老版本，直到升级完成，这样的话，如果日常需要10台服务器，那么升级过程中也就只需要11台就行了。
但是滚动升级有一个问题，在开始滚动升级后，流量会直接流向已经启动起来的新版本，但是这个时候，新版本是不一定可用的，比如需要进一步的测试才能确认。那么在滚动升级期间，整个系统就处于非常不稳定的状态，如果发现了问题，也比较难以确定是新版本还是老版本造成的问题。
为了解决这个问题，我们需要为滚动升级实现流量控制能力。
特点
- 用户无感知，平滑过渡；
- 节约资源。
缺点
- 部署时间慢，取决于每阶段更新时间；
- 发布策略较复杂；
- 无法确定OK的环境，不易回滚。
灰度发布
灰度发布也叫金丝雀发布，起源是，矿井工人发现，金丝雀对瓦斯气体很敏感，矿工会在下井之前，先放一只金丝雀到井中，如果金丝雀不叫了，就代表瓦斯浓度高。
在灰度发布开始后，先启动一个新版本应用，但是并不直接将流量切过来，而是测试人员对新版本进行线上测试，启动的这个新版本应用，就是我们的金丝雀。如果没有问题，那么可以将少量的用户流量导入到新版本上，然后再对新版本做运行状态观察，收集各种运行时数据，如果此时对新旧版本做各种数据对比，就是所谓的A/B测试。
当确认新版本运行良好后，再逐步将更多的流量导入到新版本上，在此期间，还可以不断地调整新旧两个版本的运行的服务器副本数量，以使得新版本能够承受越来越大的流量压力。直到将100%的流量都切换到新版本上，最后关闭剩下的老版本服务，完成灰度发布。
如果在灰度发布过程中（灰度期）发现了新版本有问题，就应该立即将流量切回老版本上，这样，就会将负面影响控制在最小范围内。
特点
- 保证整体系统稳定性，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，影响范围可控；
- 新功能逐步评估性能，稳定性和健康状况，如果出问题影响范围很小，相对用户体验也少；
- 用户无感知，平滑过渡。
缺点
- 自动化要求高
小结
综上所述，三种方式均可以做到平滑式升级，在升级过程中服务仍然保持服务的连续性，升级对外界是无感知的。那生产上选择哪种部署方法最合适呢？这取决于哪种方法最适合你的业务和技术需求。如果你们运维自动化能力储备不够，肯定是越简单越好，建议蓝绿发布，如果业务对用户依赖很强，建议灰度发布。如果是K8S平台，滚动更新是现成的方案，建议先直接使用。
- 蓝绿发布：两套环境交替升级，旧版本保留一定时间便于回滚。
- 灰度发布：根据比例将老版本升级，例如80%用户访问是老版本，20%用户访问是新版本。
- 滚动发布：按批次停止老版本实例，启动新版本实例。
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