在项目迭代的过程中，不可避免需要进行项目上线。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。本文将对目前常用的部署方案做一个简单的总结。
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 1 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。
- 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)。
- 将流量从版本 1 切换到版本 2。
- 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。
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
- 优势
升级切换和回退速度非常快。
- 不足
切换是全量的，如果 V2 版本有问题，则对用户体验有直接影响。
需要两倍机器资源。
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）。
灰度发布
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。
灰度发布结构图
2. A/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。
A/B 测试与蓝绿部署的区别在于， 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；蓝绿部署的目的是安全稳定地发布新版本应用，并在必要时回滚。
3. 金丝雀发布
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：
- 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。
4. 优势和不足
- 优势
用户体验影响小，灰度发布过程出现问题只影响少量用户。
- 不足
发布自动化程度不够，发布期间可引发服务中断。
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
- 滚动式发布一般先发 1 台，或者一个小比例，如 2% 服务器，主要做流量验证用，类似金丝雀 (Canary) 测试。
- 滚动式发布需要比较复杂的发布工具和智能 LB，支持平滑的版本替换和流量拉入拉出。
- 每次发布时，先将老版本 V1 流量从 LB 上摘除，然后清除老版本，发新版本 V2，再将 LB 流量接入新版本。这样可以尽量保证用户体验不受影响。
- 一次滚动式发布一般由若干个发布批次组成，每批的数量一般是可以配置的（可以通过发布模板定义）。例如第一批 1 台（金丝雀），第二批 10%，第三批 50%，第四批 100%。每个批次之间留观察间隔，通过手工验证或监控反馈确保没有问题再发下一批次，所以总体上滚动式发布过程是比较缓慢的 (其中金丝雀的时间一般会比后续批次更长，比如金丝雀 10 分钟，后续间隔 2 分钟)。
- 回退是发布的逆过程，将新版本流量从 LB 上摘除，清除新版本，发老版本，再将 LB 流量接入老版本。和发布过程一样，回退过程一般也比较慢的。
4. 优势和不足
- 优势
用户体验影响小，体验较平滑。
- 不足
发布和回退时间比较缓慢。
发布工具比较复杂，LB 需要平滑的流量摘除和拉入能力。
其它发布方式
上述都是偏传统的发布方式，能覆盖大部分应用发布场景。针对一些关键新功能的上线发布，或者一些特定的场景，还有一些特殊的发布方式。
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：
1. 部署过程
- 功能开关发布需要一个配置中心或者开关中心这样的服务支持，例如携程的 Apollo 配置中心或者开源的 FF4J，这些都支持开关发布。业界还有专门的功能开关 SaaS 服务，例如 LaunchDarkly。通过配置中心，运维或研发人员可以在运行期动态配置功能开关的值。当然，功能开关发布只是配置中心的一种使用场景，配置中心还能支持其它很多动态配置场景。
- 功能开关服务一般提供客户端 SDK，方便开发人员集成。在运行期，客户端 SDK 会同步最新的开关值，技术实现有推方式 (push)，也有拉方式 (pull)，或者推拉结合方式。
- 新功能（V2 new feature）和老功能（V1 old feature）住在同一套代码中，新功能隐藏在开关后面，如果开关没有打开，则走老代码逻辑，如果开关打开，则走新代码逻辑。技术实现上可以理解为一个简单的 if/else 逻辑。
- 应用上线后，开关先不打开，然后运维或研发人员通过开关中心打开新功能，经过流量验证新功能没有问题，则发布完成；如果有问题，则随时可以通过开关中心切回老功能逻辑。
2. 优势和不足
- 优势
升级切换和回退速度非常快。
相对于复杂的发布工具，实施比较简单，成本相对低廉。
研发能够灵活定制发布逻辑，支持 DevOps 自助发布。
- 不足
切换是全量的，如果 V2 版本有问题，则对用户体验有直接影响。
对代码有侵入，代码逻辑会变复杂，需要定期清理老版本逻辑，维护成本变高。
影子测试
对于一些涉及核心业务的遗留系统的升级改造，为了确保万无一失，有一种称为影子测试的大招，采用比较复杂的流量复制、回放和比对技术实现。下面是影子测试的一个样例架构图：
1. 部署过程
影子测试一般适用于遗留系统的等价重构迁移，例如 .net 转 Java，或者 SQLServer 数据库升级为 MySQL 数据库，且外部依赖不能太多，否则需要开发很多 mock，测试部署成本会很高，且比对测试更加复杂和不稳定。
- 目标实现老的 legacy 服务迁移升级到新的 experimental 服务。
- 测试开始前，需要在测试环境部署一份 legacy 服务和 experimental 服务，同时将生产数据库复制两份到测试环境。同时需要将生产请求日志收集起来，一般可以通过 kafka 队列收集，然后通过类似 goreplay 这样的工具，消费 kafka 里头的请求日志，复制回放，将请求分发到 legacy 服务和 experimental 服务，收到响应后进行比对，如果所有响应比对成功，则可以认为 legacy 服务和 experimental 服务在功能逻辑上是等价的；如果有响应比对失败，则认为两者在功能逻辑上不等价，需要修复 experimental 并重新进行影子测试，直到全部比对成功。根据系统复杂度和关键性不同，比对测试时间短的可能需要几周，长的可达半年之久。
- 影子测试因为旁路在独立测试环境中进行，可以对生产流量完全无影响。
2. 优势和不足
- 优势
对生产用户体验完全无影响。
可以使用生产真实流量进行测试（复制比对）。
- 不足
搭建复杂度很高，技术门槛高，数据库的导出复制是难点。
外部依赖不能太多，否则测试部署成本很高，且比对测试更加复杂和不稳定。
参考文章
https://www.google.com
http://t.cn/RHV3riW
http://t.cn/RnD147P
原文来自：运维之美（Mike），公众号ID：Hi-Linux