在项目迭代的过程中，不可避免需要上线。上线对应着部署，或者重新部署；部署对应着修改,修改则意味着风险。
1.蓝绿发布(Blue/Green Deployment)
①定义
蓝绿部署是不停老版本，部署新版本然后进行测试。确认OK后将流量切到新版本，然后老版本同时也升级到新版本。

②特点
蓝绿部署无需停机，并且风险较小。

③部署过程
部署版本V1的应用（初始的状态）
所有外部请求的流量都打到这个版本上。

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• 部署版本V2的应用
  版本V2的代码与版本V1不同(新功能、Bug修复等)。

• 将流量从版本1 切换到版本2

  
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• 如版本V2测试正常，就删除版本V1正在使用的资源（例如实例），从此正式用版本V2。

  
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④小结

从过程不难发现，在部署的过程中，我们的应用始终在线。并且新版本上线的过程中，并没有修改老版本的任何内容，在部署期间，老版本的状态不受影响，这样风险很小。并且只要老版本的资源不被删除，理论上，我们可以在任何时间回滚到老版本。

⑤蓝绿发布的注意事项

当你切换到蓝色环境时，需要妥当处理未完成的业务和新的业务。如果你的数据库后端无法处理，会是一个比较麻烦的问题。
可能会出现需要同时处理微服务架构应用和传统架构应用的情况，如果在蓝绿部署中协调不好这两者，还是有可能会导致服务停止。
需要提前考虑数据库与应用部署同步迁移/回滚的问题。
蓝绿部署需要有基础设施支持。
在非隔离基础架构（ VM 、 Docker 等）上执行蓝绿部署，蓝色环境和绿色环境有被摧毁的风险。

⑥优势和不足

• 优势
  升级切换和回退速度非常快。
• 不足
  切换是全量的，如果V2版本有问题，则对用户体验有直接影响。需要两倍机器资源。

⑦适用场合

对用户体验有一定容忍度的场景。
机器资源有富余或者可以按需分配（AWS 云，或自建容器云）。

2.灰度发布

①灰度发布定义

灰度发布是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。AB Test 就是一种灰度发布方式，让一部分用户继续用A，一部分用户开始用B，如果用户对B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到B上面来。灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，以保证其影响度。

灰度发布结构图

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②A/B Testing

A/B测试是用来测试应用功能表现的方法，例如可用性、受欢迎程度、可见性等等。 A/B测试通常用在应用的前端上，不过当然需要后端来支持。

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A/B 测试与蓝绿发布的区别在于， A/B 测试目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信；蓝绿发布的目的是安全稳定地发布新版本应用，并在必要时回滚。
蓝绿发布和金丝雀是发布策略，目标是确保新上线的系统稳定，关注的是新系统的BUG、隐患。
A/B测试是效果测试，同一时间有多个版本的服务对外服务，这些服务都是经过足够测试，达到了上线标准的服务，有差异但是没有新旧之分（它们上线时可能采用了蓝绿发布的方式）。

③金丝雀发布（Canary Deployment）

我们平常所说的金丝雀部署也是灰度发布的一种方式，在原有版本可用的情况下，同时部署一个新版本应用作为「金丝雀」服务器来测试新版本的性能和表现，以保障整体系统稳定的情况下，尽早发现、调整问题。

矿井中的金丝雀：17 世纪，英国矿井工人发现，金丝雀对瓦斯这种气体十分敏感。空气中哪怕有极其微量的瓦斯，金丝雀也会停止歌唱；当瓦斯含量超过一定限度时，虽然鲁钝的人类毫无察觉，金丝雀却早已毒发身亡。当时在采矿设备相对简陋的条件下，工人们每次下井都会带上一只金丝雀作为瓦斯检测指标，以便在危险状况下紧急撤离。

灰度发布／金丝雀发布由以下几个步骤组成：

• 准备好部署各个阶段的工件，包括：构建工件，测试脚本，配置文件和部署清单文件。
• 从负载均衡列表中移除掉「金丝雀」服务器。
• 升级「金丝雀」应用（排掉原有流量并进行部署）。
• 对应用进行自动化测试。
• 将「金丝雀」服务器重新添加到负载均衡列表中（连通性和健康检查）。
• 如果「金丝雀」在线使用测试成功，升级剩余的其他服务器（否则就回滚）。

除此之外灰度发布还可以设置路由权重，动态调整不同的权重来进行新老版本的验证，例如Istio中就可以实现权重来进行新老版本的验证发布。

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④优势和不足

• 优势
  用户体验影响小，灰度发布过程出现问题只影响少量用户。
• 不足
  发布自动化程度不够，发布期间可引发服务中断。

3.滚动发布(Rolling Update Deployment)

在金丝雀发布基础上的进一步优化改进，是一种自动化程度较高的发布方式，用户体验比较平滑，是目前成熟型技术组织所采用的主流发布方式。

①定义

滚动发布：一般是取出一个或者多个服务器停止服务，执行更新，并重新将其投入使用。周而复始，直到集群中所有的实例都更新成新版本。

②特点

这种部署方式相对于蓝绿部署，更加节约资源——它不需要运行两个集群、两倍的实例数。我们可以部分部署，例如每次只取出集群的 20% 进行升级。

③部署过程

• 滚动式发布一般先发1台，或者一个小比例，如2% 服务器，主要做流量验证用，类似金丝雀 (Canary) 测试。
• 滚动式发布需要比较复杂的发布工具和智能 LB，支持平滑的版本替换和流量拉入拉出。
• 每次发布时，先将老版本V1流量从LB上摘除，然后清除老版本，发新版本V2，再将LB流量接入新版本。这样可以尽量保证用户体验不受影响。
• 一次滚动式发布一般由若干个发布批次组成，每批的数量一般是可以配置的（可以通过发布模板定义）。例如第一批 1 台（金丝雀），第二批 10%，第三批 50%，第四批 100%。每个批次之间留观察间隔，通过手工验证或监控反馈确保没有问题再发下一批次，所以总体上滚动式发布过程是比较缓慢的 (其中金丝雀的时间一般会比后续批次更长，比如金丝雀 10 分钟，后续间隔 2 分钟)。
• 回退是发布的逆过程，将新版本流量从 LB 上摘除，清除新版本，发老版本，再将 LB 流量接入老版本。和发布过程一样，回退过程一般也比较慢的。

④优势和不足

• 优势
  用户体验影响小，体验较平滑。
• 不足
  -- 发布和回退时间比较缓慢。
  -- 发布工具比较复杂，LB 需要平滑的流量摘除和拉入能力。

4.功能开关发布

利用代码中的功能开关（Feature Flag/Toggle/Switch）来控制发布逻辑，一般不需要复杂的发布工具和智能 LB 配合，是一种相对比较低成本和简单的发布方式。这种方式也是支持现代 DevOps 理念，研发人员可以灵活定制和自助完成的发布方式。功能开关的原理如下图所示：

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①部署过程

• 功能开关发布需要一个配置中心或者开关中心这样的服务支持，例如携程的 Apollo配置中心或者开源的FF4J，这些都支持开关发布。业界还有专门的功能开关 SaaS 服务，例如 LaunchDarkly。通过配置中心，运维或研发人员可以在运行期动态配置功能开关的值。当然，功能开关发布只是配置中心的一种使用场景，配置中心还能支持其它很多动态配置场景。
• 功能开关服务一般提供客户端 SDK，方便开发人员集成。在运行期，客户端 SDK 会同步最新的开关值，技术实现有推方式 (push)，也有拉方式 (pull)，或者推拉结合方式。
• 新功能（V2 new feature）和老功能（V1 old feature）住在同一套代码中，新功能隐藏在开关后面，如果开关没有打开，则走老代码逻辑，如果开关打开，则走新代码逻辑。技术实现上可以理解为一个简单的 if/else 逻辑。
• 应用上线后，开关先不打开，然后运维或研发人员通过开关中心打开新功能，经过流量验证新功能没有问题，则发布完成；如果有问题，则随时可以通过开关中心切回老功能逻辑。

②优势和不足

• 优势
  升级切换和回退速度非常快。
  相对于复杂的发布工具，实施比较简单，成本相对低廉。
  研发能够灵活定制发布逻辑，支持 DevOps 自助发布。
• 不足
  切换是全量的，如果 V2 版本有问题，则对用户体验有直接影响。
  对代码有侵入，代码逻辑会变复杂，需要定期清理老版本逻辑，维护成本变高。

参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1449209

转载自：https://www.pingface.com/2020/05/deploymentstrategy.html