理解蓝绿发布、灰度发布和滚动发布

ゞ浴缸里的玫瑰 2023-05-29 03:52 26阅读 0赞

目前绝大多数公司的业务系统都是集群化部署，那么在新版本上线时，保证平滑稳定，尽量减少对线上用户的影响，就显得尤为重要。毕竟谁也不想看到，版本一发布，系统就宕机吧。

随着互联网技术的发展，目前业务发布已经基本形成**蓝绿发布**、**灰度（金丝雀）发布**、和**滚动发布**这三种发布策略。

## 一、蓝绿发布 ##

蓝绿部署是一种以可预测的方式发布应用的技术，目的是减少发布过程中服务停止的时间。

简单来说，我们把整个服务集群分成两组（或更多组，为了显示蓝/绿，分为两组），一组认为是绿色，另一组认为是蓝色，此时通过 LB LIVE 都能够为用户提供服务。  
![Pre deployment state][]

准备另一个备用的 LB，称其为 LB STANDBY，将绿色的集群交由它处理，此时绿色集群已经无法处理用户请求。

![Change heartbeat of the green stack][]  
此时将绿色集群进行版本升级，将服务由 V1 升级至 V2。  
![Deploy latest version to green stack][]  
绿色集群完成版本升级后，通过人工测试、自动化测试的方式测试 V2 服务的稳定性。当测试完毕无误后，将绿色集群交回 LB Live 处理，此时绿色集群开始处理用户实际请求。

![Revert heartbeat of the green stack to state live][]

此时先不要急于将蓝色集群进行升级，应当观察绿色集群在线上的运行情况。实际平稳运行一段时间后，确认新版本没有问题后，再做下一步处理。如果出现问题，及时将绿色集群交回 LB STANDBY，避免对线上产生影响。

除此之外，由于线上系统同时运行着 V1、V2 两个版本，因此你需要保证下层的数据存储（数据库等）对于这两个版本都是能够兼容处理的。

确认新版本无误后，开始对绿色集群执行同样的部署策略。  
![Change heartbeat of the blue stack][]  
![Deploy latest version to blue stack][]  
V2 版本在 LB STANDBY 上升级完毕后，接回 LB LIVE。

![latest version deployed on all stacks][]

以上就是蓝绿发布的流程，需要注意的是，在发布过程中，集群的处理能力将会下降（本例为下降50%），因此尽量在请求负载较低时候进行升级操作。

下面我列出蓝绿发布的一些特点：

*  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
 *  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
 *  需考虑数据库对新老版本的兼容性
 *  需要提前考虑数据库与应用部署同步迁移和回滚的问题

## 二、灰度发布 ##

> 灰度发布又称为**金丝雀发布**，之所以叫金丝雀。是因为金丝雀对瓦斯极敏感，因此矿井工人会携带金丝雀，以便及时发现危险。

灰度发布，既可以**灰度机器**，又可以**灰度代码**，首先我们先谈谈对机器的灰度。

假设我们有两台机器，我们先对其中一台机器升级新版本，在 Router 层（LB 或其他中间件）确保用户的请求不会被新版本机器所处理。  
![20191103235552465.png_pic_center][]  
当新版本机器运行完毕后，我们通过一定策略，控制少量的用户访问新版本，绝大部分的用户仍然访问旧版本。

如下图所示，控制的策略主要是由 Router 层所处理的，例如通过配置内测用户、白名单、随机一小部分用户等方式，来达到只让一小部分访问新版本。  
![20191103235601839.png_pic_center][]  
如果新版本出现问题，由于受影响的用户较少，处理起来困难不大。当新版本无误后，逐步放开用户访问新版本的比例，最后将用户全部从老版本切换到新版本。  
![20191103235610201.png_pic_center][]  
当切换完毕后，将原老版本机器升级到新版本，并使 Router 能够正常将用户分发到两台机器上。

以上就是通过灰度机器的方式进行系统升级，可以看到这种方式和蓝绿发布的区别是：**蓝绿发布有一定的机器在升级过程中无法访问，而灰度发布是所有机器一直可以访问**。

另一种灰度方式是对代码进行灰度，代码灰度要求在开发过程中，就要保证程序能够同时兼容新、旧两套逻辑。也就是说，**在新版本功能基础上，还需要保证旧功能的可用**。

新版本发布上线时，通过一种灰度方式，**使得所有用户仍然都访问旧的逻辑**。随后放开灰度的用户量，**让少量用户能够执行新的业务逻辑**。当运行一段时间无误后，逐步加大放开灰度的用户量，直至所有用户执行新的业务逻辑。最后将老的业务逻辑下线即可。

一些常用的灰度方式包括：

*  白名单方式（内部用户 or 外部用户、内测用户 or 非内测用户）
 *  随机样本方式（对用户 ID 取模，例如取模5，一次灰度 1/5 的用户量）
 *  用户特征方式（用户所处地区）

需要注意的是，如果新版本上线时，无法保证对旧业务逻辑的侵扰性，新版本的发布也可以采用蓝绿、灰度的方式发布。

## 三、滚动发布 ##

滚动发布和对机器的灰度发布很像，简单来说，就是取**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。

首先对集群中小比例的机器进行新版本发布，主要做流量测试和代码测试使用。此时你可以登上该新版本的机器，查看 LOG，确保能够正常处理用户请求，且不出现程序错误。当新版本没有问题时，逐步将集群中的其他机器进行版本升级，直至所有机器都切换到新版本。

![20190527084329837.png][]  
如上图所示，其中红色表示：**正在升级的实例（不可访问）**；蓝色表示：**升级完成的新版本实例（可访问）**；绿色表示：**未升级的老版本实例（可访问）**。

下面我列出滚动发布的一些特点：

*  对用户无感知，服务一直处于可用状态。
 *  发布缓慢，要一批一批的手动发布。
 *  如果出现问题，需要将所有机器进行回滚。
 *  对 LB 有一定要求，要能够**智能、及时的将实例加入或移出集群**，当然目前主流的网关或 LB 中间件都能帮我们做到。

## 四、参考资料 ##

*  [BlueGreenDeployment][]
 *  [Zero downtime using blue-green deployment strategy][]
 *  [CanaryRelease][]

[Pre deployment state]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191103231738671.png
[Change heartbeat of the green stack]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191103232121135.png
[Deploy latest version to green stack]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191103232402860.png
[Revert heartbeat of the green stack to state live]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191103232759762.png
[Change heartbeat of the blue stack]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191103233220715.png
[Deploy latest version to blue stack]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191103233313740.png
[latest version deployed on all stacks]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191103233437672.png
[20191103235552465.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191103235552465.png#pic_center
[20191103235601839.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191103235601839.png#pic_center
[20191103235610201.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20191103235610201.png#pic_center
[20190527084329837.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20190527084329837.png
[BlueGreenDeployment]: https://martinfowler.com/bliki/BlueGreenDeployment.html
[Zero downtime using blue-green deployment strategy]: http://www.sunitparekh.in/posts/zero-downtime-blue-green-deployment
[CanaryRelease]: https://martinfowler.com/bliki/CanaryRelease.html