蓝绿部署、金丝雀发布(灰度发布)、AB测试……
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2021-05-10 18:59
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来源 | https://www.jianshu.com/p/0df88fe4a1e3
随着微服务架构的普及,线上服务越来越多,随之而来的就是部署越来越频繁;随着互联网行业的兴旺,产品迭代的频率也是越来越快,服务上线速度逐步提升。有上线、有部署,就有风险。有风险,就对业务有影响,然后就有了一系列减少这种风险的部署方案:蓝绿部署、金丝雀发布(灰度发布),也有适应产品迭代频率的AB测试。
本文主要是简单解释下这几个概念,帮助自己理解,如果有错误,请大佬们斧正。
蓝绿部署
蓝绿色部署是一种通过运行两个相同的称为 BLUE 和 GREEN 的生产环境来减少停机时间和降低风险的技术。
蓝绿部署,以颜色命名,简单的理解就是,线上有两套集群环境,在架构图中,一套标记成蓝色,称为蓝色集群BLUE;一套标记为绿色,称为绿色集群GREEN。通过将流量引入两个集群,完成系统升级切换。
blue_green_deployments.png
步骤一:部署绿色集群,这个时候是初始状态,蓝色集群承担全部责任,接收全部流量,等待被替换。绿色集群刚刚部署,还没有投入使用,流量为0,等待验证和上线。
步骤二:蓝色集群流量不变,向绿色集群引入流量。这个过程可以分成几个阶段完成。第一个阶段,引入少量非实时流量,仅用于数据测试;第二个阶段,引入全部实时流量,用于做系统验证。
步骤三:切断向蓝色集群引入流量,将全部流量引入绿色集群。这个时候,绿色集群已经承担全部责任,接收全部流量。这个过程也可以分阶段操作。第一个阶段,平衡蓝色和绿色集群流量,也就是蓝色和绿色集群一同承担职责;第二个阶段,切断蓝色集群流量,流量全部写入绿色集群。是否采用分阶段操作,完全看升级的功能是否是破坏性的,是否可兼容。
步骤四:监控系统运行,这个过程是必要的。因为没有人能够保证测试时100%的覆盖的,所以新集群可能会出现这样那样、或大或小的问题,如果评估需要回滚,就需要将全部流量切换到蓝色集群。也完成了版本回滚。
金丝雀发布(灰度发布)
金丝雀发布,与蓝绿部署不同的是,它不是非黑即白的部署方式,所以又称为灰度发布。它能够缓慢的将修改推广到一小部分用户,验证没有问题后,再推广到全部用户,以降低生产环境引入新功能带来的风险。
canarydeployment.png
步骤一:将流量从待部署节点移出,更新该节点服务到待发布状态,将该节点称为金丝雀节点;
步骤二:根据不同策略,将流量引入金丝雀节点。策略可以根据情况指定,比如随机样本策略(随机引入)、狗粮策略(就是内部用户或员工先尝鲜)、分区策略(不同区域用户使用不同版本)、用户特征策略(这种比较复杂,需要根据用户个人资料和特征进行分流,类似于千人千面);
步骤三:金丝雀节点验证通过后,选取更多的节点称为金丝雀节点,重复步骤一和步骤二,直到所有节点全部更新
AB测试
AB测试和上面两种发布方式不是一个范围的概念,它是为了进行效果验证的手段,其他两种是为了实现线上平稳发布的手段,这里把他们放在一起说,是因为这三个概念很容易弄混。
AB测试是线上同时运行多个不同版本的服务,这些服务更多的是用户侧的体验不同,比如页面布局、按钮颜色,交互方式等,通常底层业务逻辑还是一样的,也就是通常说的换汤不换药。
abtesting.png
这个没有具体的步骤(也可以采用金丝雀部署的步骤,只不过不是全量更新),根据策略(这个策略可以是金丝雀分布中的策略一致),将一部分流量引入A版本,另外一部分流量引入B版本,也可能出现CDEF版本。然后相关人员通过分析不同版本的实际效果,选出最优解。最优解可能是一个版本获胜,取代另一个版本,也可能是催生出更多的版本,服务于用户,还有可能是多个版本在不同区域同时提供服务。
最后
这里总结一下:
名称 | 特点 | 优势 | 劣势 |
---|---|---|---|
蓝绿部署 | 同时存在两个集群,两个集群中只有一个集群真正提供服务,另外一个集群测试、验证或待命 | 服务文档,版本回退简单,适用于各种场景的升级,大版本不兼容升级的或迭代兼容升级 | 浪费硬件资源,需要同时有两个集群,如果集群比较大,比如有1000个节点,这种方式几乎不可用 |
金丝雀部署 | 逐点部署,逐步替换线上服务 | 小步快跑,快速迭代 | 只能适用于兼容迭代的方式,如果是大版本不兼容的场景,就没办法使用这种方式了 |
AB测试和上面两个不是一个范畴,不做比较。但是需要说明的一点,AB测试可以采用上面两种部署方式的手法。
参考:Using Blue-Green Deployment to Reduce Downtime and Risk
Blue Green Deployment
Blue-green Deployments, A/B Testing, and Canary Releases
Canary Release
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