?、蓝绿部署（Blue/Green Deployment）
过去的 10 年?，很多公司都在使?蓝绿部署（发布）来实现热部署，这种部署?式具有安全、可靠的特点。蓝绿部署虽然算不上“ Sliver
Bullet”，但确实很实?。
蓝绿部署是最常见的?种0 downtime部署的?式，是?种以可预测的?式发布应?的技术，?的是减少发布过程中服务停?的时间。蓝绿
部署原理上很简单，就是通过冗余来解决问题。通常?产环境需要两组配置（蓝绿配置），?组是active的?产环境的配置（绿配置），?
组是inactive的配置（蓝绿配置）。?户访问的时候，只会让?户访问active的服务器集群。在绿?环境（active）运?当前?产环境中的
应?，也就是旧版本应?version1。当你想要升级到version2 ，在蓝?环境（inactive）中进?操作，即部署新版本应?，并进?测试。
如果测试没问题，就可以把负载均衡器／反向代理／路由指向蓝?环境了。随后需要监测新版本应?，也就是version2 是否有故障和异
常。如果运?良好，就可以删除version1 使?的资源。如果运?出现了问题，可以通过负载均衡器指向快速回滚到绿?环境。
蓝绿部署的优点：
这种?式的好处在你可以始终很放?的去部署inactive环境，如果出错并不影响?产环境的服务，如果切换后出现问题，也可以在?常短的
时间内把再做?次切换，就完成了回滚。?且同时在线的只有?个版本。蓝绿部署?需停机，并且风险较?。
(1) 部署版本1的应?（?开始的状态），所有外部请求的流量都打到这个版本上。
(2) 部署版本2的应?，版本2的代码与版本1不同(新功能、Bug修复等)。
(3) 将流量从版本1切换到版本2。
(4) 如版本2测试正常，就删除版本1正在使?的资源（例如实例），从此正式?版本2。
从过程不难发现，在部署的过程中，应?始终在线。并且，新版本上线的过程中，并没有修改?版本的任何内容，在部署期间，?版本的状
态不受影响。这样风险很?，并且，只要?版本的资源不被删除，理论上，可以在任何时间回滚到?版本。
蓝绿部署的弱点：
使?蓝绿部署需要注意的?些细节包括：
1、当切换到蓝?环境时，需要妥当处理未完成的业务和新的业务。如果数据库后端?法处理，会是?个?较?烦的问题。
2、有可能会出现需要同时处理“微服务架构应?”和“传统架构应?”的情况，如果在蓝绿部署中协调不好这两者，还是有可能导致服务
停?；
3、需要提前考虑数据库与应?部署同步迁移/回滚的问题。
4、蓝绿部署需要有基础设施?持。
5、在?隔离基础架构（ VM 、 Docker 等）上执?蓝绿部署，蓝?环境和绿?环境有被摧毁的风险。
6、另外，这种?式不好的地?还在于冗余产?的额外维护、配置的成本，以及服务器本?运?的开销。
蓝绿部署适?的场景：
1、不停??版本，额外搞?套新版本，等测试发现新版本OK后，删除?版本。
2、蓝绿发布是?种?于升级与更新的发布策略，部署的最?维度是容器，?发布的最?维度是应?。
3、蓝绿发布对于增量升级有?较好的?持，但是对于涉及数据表结构变更等等不可逆转的升级，并不完全合适?蓝绿发布来实现，需要结
合?些业务的逻辑以及数据迁移与回滚的策略才可以完全满?需求。
二、A/B 测试（A/B Testing）
A/B 测试跟蓝绿部署完全是两码事。A/B 测试是?来测试应?功能表现的?法，例如可?性、受欢迎程度、可见性等等。 蓝绿部署的?的
是安全稳定地发布新版本应?，并在必要时回滚。
A/B 测试与蓝绿部署的区别在于， A/B 测试?的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与?流量测试等?式来获得具有代
表性的实验结论，并确信该结论在推?到全部流量可信。
A/B 测试和蓝绿部署可以同时使?。
三、灰度发布／?丝雀发布
灰度发布／?丝雀发布
灰度发布是指在?与?之间，能够平滑过渡的?种发布?式。灰度发布是增量发布的?种类型，灰度发布是在原有版本可?的情况下，同时
部署?个新版本应?作为“?丝雀”（?丝雀对?斯极敏感，矿井??携带?丝雀，以便及时发发现危险），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。
灰度发布／?丝雀发布由以下?个步骤组成：
1、准备好部署各个阶段的?件，包括：构建?件，测试脚本，配置?件和部署清单?件。
2、从负载均衡列表中移除掉“?丝雀”服务器。
3、升级“?丝雀”应?（排掉原有流量并进?部署）。
4、对应?进??动化测试。
5、将“?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）。
6、如果“?丝雀”在线使?测试成功，升级剩余的其他服务器。（否则就回滚）
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/?丝雀部署适?的场景：
1、不停??版本，额外搞?套新版本，不同版本应?共存。
2、灰度发布中，常常按照?户设置路由权重，例如90%的?户维持使??版本，10%的?户尝鲜新版本。
3、经常与A/B测试?起使?，?于测试选择多种?案。AB test就是?种灰度发布?式，让?部分?户继续?A，?部分?户开始?B，如
果?户对B没有什么反对意见，那么逐步扩?范围，把所有?户都迁移到B上?来。
趣闻 ：
?丝雀部署（同理还有?丝雀测试），“?丝雀”的由来：17世纪，英国矿井??发现，?丝雀对?斯这种?体?分敏感。空?中哪怕有
极其微量的?斯，?丝雀也会停?歌唱；?当?斯含量超过?定限度时，虽然鲁钝的?类毫?察觉，?丝雀却早已毒发?亡。当时在采矿设
备相对简陋的条件下，??们每次下井都会带上?只?丝雀作为“?斯检测指标”，以便在危险状况下紧急撤离。
滚动发布（rolling update）
滚动发布，?般是取出?个或者多个服务器停?服务，执?更新，并重新将其投?使?。周?复始，直到集群中所有的实例都更新成新版
本。这种部署?式相对于蓝绿部署，更加节约资源——它不需要运?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?升级。
这种?式也有很多缺点，例如：
(1) 没有?个确定OK的环境。使?蓝绿部署，我们能够清晰地知道?版本是OK的，?使?滚动发布，我们?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?，在某?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。此时，脾?不好的程序猿很可能想掀桌?，因为回滚是?个痛苦，并且漫长的过程。
(4) 有的时候，我们还可能对系统进?动态伸缩，如果部署期间，系统?动扩容/缩容了，我们还需判断到底哪个节点使?的是哪个代码。尽
管有?些?动化的运维?具，但是依然令??惊胆战。
并不是说滚动发布不好，滚动发布也有它?常合适的场景。
