蓝绿部署、滚动部署、灰度发布、金丝雀发布-概念介绍---应用部署001

本文介绍了蓝绿部署、滚动发布和灰度发布(金丝雀发布)三种常见的应用部署策略。蓝绿部署通过平行运行新旧版本,实现无停机部署和快速回滚;滚动发布逐步替换实例,节省资源但存在回滚困难的问题;灰度发布则允许部分用户使用新版本,以验证稳定性后再全面推广。

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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。

目前有很多用于部署的技术,有的简单,有的复杂;有的得停机,有的不需要停机即可完成部署。本文的目的就是将目前常用的布署方案做一个总结。

一、蓝绿布署

Blue/Green Deployment(蓝绿部署)

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,将流量切到新版本,然后老版本同时也升级到新版本。

1、特点

蓝绿部署无需停机,并且风险较小。

2、布署过程

第一步、部署版本1的应用(一开始的状态)

所有外部请求的流量都打到这个版本上。

image.png

第二步、部署版本2的应用

版本2的代码与版本1不同(新功能、Bug修复等)。

第三步、将流量从版本1切换到版本2。

image.png

第四步、如版本2测试正常,就删除版本1正在使用的资源(例如实例),从此正式用版本2。

3、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。

4、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。

二、Rolling update(滚动发布)

1、滚动发布定义

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。

这种方式也有很多缺点,例如:

(1) 没有一个确定OK的环境。使用蓝绿部署,我们能够清晰地知道老版本是OK的,而使用滚动发布,我们无法确定。

(2) 修改了现有的环境。

(3) 如果需要回滚,很困难。举个例子,在某一次发布中,我们需要更新100个实例,每次更新10个实例,每次部署需要5分钟。当滚动发布到第80个实例时,发现了问题,需要回滚,这个回滚却是一个痛苦,并且漫长的过程。

(4) 有的时候,我们还可能对系统进行动态伸缩,如果部署期间,系统自动扩容/缩容了,我们还需判断到底哪个节点使用的是哪个代码。尽管有一些自动化的运维工具,但是依然令人心惊胆战。

(5) 因为是逐步更新,那么我们在上线代码的时候,就会短暂出现新老版本不一致的情况,如果对上线要求较高的场景,那么就需要考虑如何做好兼容的问题。

三、灰度发布/金丝雀部署

1、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,而我们平常所说的金丝雀部署也就是灰度发布的一种方式。

注释: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;而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。

灰度发布结构图如下:

image.png

2、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。

 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户理解蓝绿发布灰度发布概念及区别。用户已经提供了四个引用内容,我需要仔细分析这些资料,并结合自己的知识,给出清晰准确的回答。 首先,用户的问题明确:想了解蓝绿发布灰度发布概念及区别。根据引用[1]、[2]、[3]、[4]中的信息,我需要分别整理两种发布方式的特点,然后比较它们的异同。 引用[1]提到,灰度发布也叫金丝雀发布,是逐步将用户迁移到新版本,通过AB测试来验证新版本的稳定性。引用[2]则指出,蓝绿发布有两套系统,绿色是当前运行的,蓝色是新版本,切换时直接替换。引用[3]详细描述了蓝绿发布的流程,即同时运行两套系统,切换流量到蓝色系统。引用[4]虽然主要是推广内容,但再次确认了蓝绿发布的结构。 接下来,我需要将这些信息结构化。首先定义蓝绿发布:两套独立环境,切换流量,快速回滚。然后灰度发布:逐步发布,部分用户试用,逐步扩大范围。比较时,可以从部署结构、流量切换方式、回滚策略、适用场景等方面展开。 另外,用户之前的提问是关于Kubernetes的Pod带宽设置,可能与当前问题关系不大,但需要确保回答的连贯性。不过根据当前问题,重点在发布策略,所以应专注于蓝绿灰度的对比。 需要确认是否存在其他区别,比如资源占用方面,蓝绿需要双倍资源,而灰度可以逐步替换,资源占用较少。同时,灰度发布更适合需要逐步验证的场景,而蓝绿适合快速切换和回滚的情况。 另外,用户可能对实际应用场景感兴趣,比如在什么情况下选择哪种发布方式。比如,蓝绿适合重大版本更新,而灰度适合小功能迭代或A/B测试。 需要确保回答结构清晰,分点说明,使用用户提供的引用作为支持,并在适当位置添加引用标记。同时,生成相关问题,帮助用户进一步探索。 最后,检查是否符合之前的系统级指令:使用正确的中文,LaTeX格式无误,分点回答,引用标记正确,问题相关且合理。</think>### 蓝绿发布 vs 灰度发布:核心概念与差异解析 #### 一、概念定义 1. **蓝绿发布 (Blue-Green Deployment)** 通过维护**两套完全独立的生产环境**(蓝色/绿色)实现版本切换。旧版本(绿色环境)与新版本(蓝色环境)同时存在,通过流量切换完成发布[^3]。 $$ \text{流量切换公式:总流量} = \begin{cases} 100\% \rightarrow \text{绿色环境} & \text{切换前} \\ 100\% \rightarrow \text{蓝色环境} & \text{切换后} \end{cases} $$ 2. **灰度发布 (Canary Release)** 通过**渐进式流量分配**验证新版本,初始仅将小部分流量(如1%-5%)导向新版本,逐步扩大范围直至全量替换[^1]。 $$ \text{流量分配公式:新版本流量占比} = k \cdot t \quad (0 < k < 1, \ t \geq 0) $$ #### 二、核心差异对比 | **维度** | **蓝绿发布** | **灰度发布** | |------------------|--------------------------------------|--------------------------------------| | **环境数量** | 需要双倍资源(两套完整环境)[^3] | 单环境逐步替换(资源占用更少) | | **流量切换方式** | 全量瞬间切换(0/100或100/0)[^3] | 渐进式分流(1%→5%→20%...)[^1] | | **回滚速度** | 秒级回滚(直接切回旧环境) | 分钟级回滚(需调整流量比例) | | **适用场景** | 重大版本更新、数据库迁移等高风险变更 | 功能迭代、A/B测试、稳定性验证 | | **监控要求** | 需全量监控新环境健康状态 | 需细粒度监控新旧版本对比指标 | #### 三、典型技术实现 1. **蓝绿发布技术路径** ```mermaid graph LR A[负载均衡器] -->|切换前| B(绿色环境-v1.0) A -->|切换后| C(蓝色环境-v2.0) D[旧流量] -.-> B E[新流量] -.-> C ``` 2. **灰度发布流量控制**(以Kubernetes Ingress为例) ```yaml apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: annotations: nginx.ingress.kubernetes.io/canary: "true" nginx.ingress.kubernetes.io/canary-weight: "10" # 10%流量导向新版本 ``` #### 四、选择决策树 使用以下流程图判断适用场景: ```plaintext 是否需要即时全量回滚能力? ├─ 是 → 蓝绿发布 └─ 否 → 是否需要长期并行验证? ├─ 是 → 灰度发布(配合A/B测试) └─ 否 → 滚动发布(常规迭代) ``` #### 五、混合使用场景示例 某电商平台在"双11"期间采用**蓝绿发布+灰度发布组合策略**: 1. 先通过蓝绿发布完成底层架构升级 2. 在新环境(蓝色)内对促销功能进行灰度发布 3. 最终实现零宕机风险的核心系统升级与可控的功能验证[^2] --- ### 关键结论 1. **风险控制差异**:蓝绿发布通过环境隔离降低风险,灰度发布通过流量稀释降低影响面[^4] 2. **成本权衡**:蓝绿发布需要双倍资源成本,灰度发布需要更复杂的流量治理能力 3. **演进趋势**:云原生场景中,Istio等服务网格技术使灰度发布精细化控制成本大幅降低 --- ### 相关问题 1. 如何结合Kubernetes实现蓝绿发布的自动化切换? 2. 灰度发布中如何根据业务指标(如错误率)动态调整流量比例? 3. 蓝绿发布在数据库迁移场景中需要注意哪些特殊问题?
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