发布模式

简介: 蓝绿部署是一种应用发布技术,旨在减少发布时的中断时间和快速回滚。它通过维护两个几乎相同的生产环境(蓝绿系统)来实现,其中一个处于活动状态(绿色),另一个待命(蓝色)。新版本先在蓝色环境中测试,确认无误后切换用户至该环境,若发现问题可迅速回滚至绿色环境。此策略适用于内聚性较强的系统,对于复杂系统则需额外考量数据同步等问题。

蓝绿部署
蓝绿部署的目的是减少发布时的中断时间、能够快速撤回发布。
It’s basically a technique for releasing your application in a predictable manner with an goal of reducing any downtime associated with a release. It’s a quick way to prime your app before releasing, and also quickly roll back if you find issues.
蓝绿部署中,一共有两套系统:一套是正在提供服务系统,标记为“绿色”;另一套是准备发布的系统,标记为“蓝色”。两套系统都是功能完善的,并且正在运行的系统,只是系统版本和对外服务情况不同。
最初,没有任何系统,没有蓝绿之分。
然后,第一套系统开发完成,直接上线,这个过程只有一个系统,也没有蓝绿之分。
后来,开发了新版本,要用新版本替换线上的旧版本,在线上的系统之外,搭建了一个使用新版本代码的全新系统。 这时候,一共有两套系统在运行,正在对外提供服务的老系统是绿色系统,新部署的系统是蓝色系统。

蓝色系统不对外提供服务,用来做啥?
用来做发布前测试,测试过程中发现任何问题,可以直接在蓝色系统上修改,不干扰用户正在使用的系统。(注意,两套系统没有耦合的时候才能百分百保证不干扰)
蓝色系统经过反复的测试、修改、验证,确定达到上线标准之后,直接将用户切换到蓝色系统:
切换后的一段时间内,依旧是蓝绿两套系统并存,但是用户访问的已经是蓝色系统。这段时间内观察蓝色系统(新系统)工作状态,如果出现问题,直接切换回绿色系统。
当确信对外提供服务的蓝色系统工作正常,不对外提供服务的绿色系统已经不再需要的时候,蓝色系统正式成为对外提供服务系统,成为新的绿色系统。 原先的绿色系统可以销毁,将资源释放出来,用于部署下一个蓝色系统。
蓝绿部署只是上线策略中的一种,它不是可以应对所有情况的万能方案。 蓝绿部署能够简单快捷实施的前提假设是目标系统是非常内聚的,如果目标系统相当复杂,那么如何切换、两套系统的数据是否需要以及如何同步等,都需要仔细考虑。
BlueGreenDeployment中给出的一张图特别形象:

金丝雀发布
金丝雀发布(Canary)也是一种发布策略,和国内常说的灰度发布是同一类策略。
蓝绿部署是准备两套系统,在两套系统之间进行切换,金丝雀策略是只有一套系统,逐渐替换这套系统。
譬如说,目标系统是一组无状态的Web服务器,但是数量非常多,假设有一万台。
这时候,蓝绿部署就不能用了,因为你不可能申请一万台服务器专门用来部署蓝色系统(在蓝绿部署的定义中,蓝色的系统要能够承接所有访问)。
可以想到的一个方法是:
只准备几台服务器,在上面部署新版本的系统并测试验证。测试通过之后,担心出现意外,还不敢立即更新所有的服务器。 先将线上的一万台服务器中的10台更新为最新的系统,然后观察验证。确认没有异常之后,再将剩余的所有服务器更新。
这个方法就是金丝雀发布。
实际操作中还可以做更多控制,譬如说,给最初更新的10台服务器设置较低的权重、控制发送给这10台服务器的请求数,然后逐渐提高权重、增加请求数。
这个控制叫做“流量切分”,既可以用于金丝雀发布,也可以用于后面的A/B测试。
蓝绿部署和金丝雀发布是两种发布策略,都不是万能的。有时候两者都可以使用,有时候只能用其中一种。
上面的例子中可以用金丝雀,不能用蓝绿,那么什么时候可以用蓝绿,不能用金丝雀呢?整个系统只有一台服务器的时候。
A/B测试
首先需要明确的是,A/B测试和蓝绿部署以及金丝雀,完全是两回事。
蓝绿部署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部署的方式)。
A/B测试关注的是不同版本的服务的实际效果,譬如说转化率、订单情况等。
A/B测试时,线上同时运行多个版本的服务,这些服务通常会有一些体验上的差异,譬如说页面样式、颜色、操作流程不同。相关人员通过分析各个版本服务的实际效果,选出效果最好的版本。

目录
相关文章
|
6月前
|
消息中间件 安全 物联网
MQTT常见问题之新增自定义主题后平台侧收不到发布的数据如何解决
MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)是一个轻量级的、基于发布/订阅模式的消息协议,广泛用于物联网(IoT)中设备间的通信。以下是MQTT使用过程中可能遇到的一些常见问题及其答案的汇总:
|
6月前
|
设计模式 运维 安全
边车模式的介绍
边车模式的介绍
78 0
|
6月前
|
设计模式 算法 编译器
【C/C++ PIMPL模式 】 深入探索C++中的PIMPL模式
【C/C++ PIMPL模式 】 深入探索C++中的PIMPL模式
274 0
EMQ
|
SQL 消息中间件 存储
eKuiper 1.10.0 发布:定时规则和 EdgeX v3 适配
作为一个里程碑版本,eKuiper 1.10.0 升级了基础依赖的版本,如 Go 语言版本升级到 1.20、EdgeX 支持最新的大版本 Minnesota(v3)等。
EMQ
227 0
|
Prometheus Kubernetes Cloud Native
Flagger(应用自动发布)介绍和原理剖析
## 简介 [Flagger](https://github.com/weaveworks/flagger)是一个能使运行在k8s体系上的应用发布流程全自动(无人参与)的工具, 它能减少发布的人为关注时间, 并且在发布过程中能自动识别一些风险(例如:RT,成功率,自定义metrics)并回滚. ## 主要特性 ![features](https://intranetproxy.ali
4486 0
|
前端开发 JavaScript Java
MVX模式是什么?
MVX模式是什么?
281 0
|
C语言
模式
模式
141 0
EMQ
|
存储 测试技术 网络性能优化
EMQX v4.4.5 发布:新增排他订阅及 MQTT 5.0 发布属性支持
EMQX此次发布实现了与流数据库HStreamDB的集成,提供一站式数据接入与实时处理分析,新增排他订阅功能等帮助用户应对更多场景使用需求。
EMQ
213 0
EMQX v4.4.5 发布:新增排他订阅及 MQTT 5.0 发布属性支持
|
前端开发 JavaScript 编译器
模式二之框架模式
模式二之框架模式
|
存储 运维 Kubernetes
OpenKruise v0.7.0 版本发布:新增周期任务分发控制器
OpenKruise 是阿里云开源的大规模应用自动化管理引擎,在功能上对标了 Kubernetes 原生的 Deployment/StatefulSet 等控制器,但 OpenKruise 提供了更多的增强功能,如:优雅原地升级、发布优先级/打散策略、多可用区 workload 抽象管理、统一 sidecar 容器注入管理等,这些都是经历了阿里巴巴超大规模应用场景打磨出的核心能力,这些 feature 帮助我们应对了更加多样化的部署环境和需求、为集群维护者和应用开发者带来了更加灵活的部署发布组合策略。
OpenKruise v0.7.0 版本发布:新增周期任务分发控制器
下一篇
无影云桌面