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微服务部署:蓝绿发布、滚动发布、灰度发布、金丝雀发布

2021-12-25  本文已影响0人  前浪浪奔浪流

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。
1.蓝绿发布(Blue/Green Deployment)
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后将流量切到新版本,然后老版本同时也升级到新版本。

②特点
蓝绿部署无需停机,并且风险较小。

③部署过程
部署版本V1的应用(初始的状态)
所有外部请求的流量都打到这个版本上。


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④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。

⑤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。

⑥优势和不足

⑦适用场合

对用户体验有一定容忍度的场景。
机器资源有富余或者可以按需分配(AWS 云,或自建容器云)。

2.灰度发布

①灰度发布定义

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。

灰度发布结构图

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②A/B Testing

A/B测试是用来测试应用功能表现的方法,例如可用性、受欢迎程度、可见性等等。 A/B测试通常用在应用的前端上,不过当然需要后端来支持。


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A/B 测试与蓝绿发布的区别在于, A/B 测试目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论,并确信该结论在推广到全部流量可信;蓝绿发布的目的是安全稳定地发布新版本应用,并在必要时回滚。
蓝绿发布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发布的方式)。

③金丝雀发布(Canary Deployment)

我们平常所说的金丝雀部署也是灰度发布的一种方式,在原有版本可用的情况下,同时部署一个新版本应用作为「金丝雀」服务器来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。

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;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/金丝雀发布由以下几个步骤组成:

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,例如Istio中就可以实现权重来进行新老版本的验证发布。


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④优势和不足

3.滚动发布(Rolling Update Deployment)

在金丝雀发布基础上的进一步优化改进,是一种自动化程度较高的发布方式,用户体验比较平滑,是目前成熟型技术组织所采用的主流发布方式。

①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。

③部署过程

④优势和不足

4.功能开关发布

利用代码中的功能开关(Feature Flag/Toggle/Switch)来控制发布逻辑,一般不需要复杂的发布工具和智能 LB 配合,是一种相对比较低成本和简单的发布方式。这种方式也是支持现代 DevOps 理念,研发人员可以灵活定制和自助完成的发布方式。功能开关的原理如下图所示:


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①部署过程

②优势和不足

参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/1449209

转载自:https://www.pingface.com/2020/05/deploymentstrategy.html

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