金絲雀發布、滾動發布、藍綠發布到底有什么差別？關鍵點是什么？

金絲雀發布、滾動發布、藍綠發布到底有什么差別？關鍵點是什么？

? 根據 2017 年的 DevOps 發展報告，高效能組織和低效能組織在軟體交付的效率上有數量級上的差異，技術組織的軟體交付能力是一種綜合能力，涉及眾多環節，其中發布是尤為重要的環節，

? 作為技術人員，大家可能聽說過“滾動發布”和“藍綠發布”等術語，但是很多人并不清楚這些術語背后的原理，本文試圖總結當前主流的發布策略，每個的優劣，適用性，讓開發人員特別是架構師對現代發布技術有一個更為清晰全面的認識，讓大家能夠根據自己的企業背景關系，對發布策略做出正確的選型和實踐，

一、單服務器組發布

? 先解釋下單服務器組的概念，早先我們機器資源比較緊張，不像現在云計算和虛擬化（包括容器技術）這么發達，所以應用機器基本是預先靜態分配好的（一般由運維負責分配），原來應用 A 住在這 n 臺機器上，那么下次升級發布的應用 A 也住在這 n 臺機器上，所以稱為單服務器組發布方式，

1.1 蠻力發布

? 如下圖所示，這種發布方式比較簡單粗暴，有點像我們傳統的軟體升級方式，主要靠手工完成，先將老版本 V1 全部下掉，再將新版本發到機器上去，這種方式會引入服務中斷（停機），在開發測驗環境是可行的，但對于生產環境發布，其會直接影響用戶的使用體驗，這種方式一般是不建議的，

? 發布前

? 發布后

? 優勢和適用場合

? 優勢：

• ? 簡單成本低

? 不足：

• ? 服務中斷用戶受影響，出了問題回退也慢

? 適用場合：

• ? 開發測驗環境
• ? 非關鍵應用（用戶影響面小）
• ? 初創公司什么都缺，找夜深人靜用戶訪問量小的時間干

? 流量模式

?

? 蠻力發布會引入服務中斷時間，圖片來自附錄 6.1

1.2 金絲雀發布（單服務器組）

? 在蠻力發布基礎上的一種簡單改進發布方式，目前仍然是不少成長型技術組織的主流發布方式，單服務器組下的金絲雀發布的簡化步驟如下圖所示：

? 發布前

? 先發一臺金絲雀

? 全部發完

? 實踐要點

1. ? 金絲雀發布一般先發 1 臺，或者一個小比例，例如 2% 的服務器，主要做流量驗證用，也稱為金絲雀 (Canary) 測驗（國內常稱灰度測驗），以前曠工開礦下礦洞前，先會放一只金絲雀進去探是否有有毒氣體，看金絲雀能否活下來，金絲雀發布由此得名，簡單的金絲雀測驗一般通過手工測驗驗證，復雜的金絲雀測驗需要比較完善的監控基礎設施配合，通過監控指標反饋，觀察金絲雀的健康狀況，作為后續發布或回退的依據，
2. ? 如果金絲測驗通過，則把剩余的 V1 版本全部升級為 V2 版本，如果金絲雀測驗失敗，則直接回退金絲雀，發布失敗，

? 優勢和適用場合

? 優勢：

• ? 用戶體驗影響小，金絲雀發布程序出現問題只影響少量用戶

? 不足：

• ? 發布自動化程度不夠，發布期間可引發服務中斷

? 適用場合：

• ? 對新版本功能或性能缺乏足夠信心
• ? 用戶體驗要求較高的網站業務場景
• ? 缺乏足夠的自動化發布工具研發能力

? 流量模式

?

? 少量金絲雀先接受流量，再全量發布，圖片來自附錄 6.1

1.3 滾動式發布（單服務器組）

? 在金絲雀發布基礎上的進一步優化改進，是一種自動化程度較高的發布方式，用戶體驗比較平滑，是目前成熟型技術組織所采用的主流發布方式，單服務器組下的滾動發布的簡化步驟如下圖所示：

? 發布前

?

? 發布中，先發一臺金絲雀

?

? 發布中，再發若干臺

?

? 直到全部發完

? 實踐要點

1. ? 滾動式發布一般先發 1 臺，或者一個小比例，如 2% 服務器，主要做流量驗證用，類似金絲雀 (Canary) 測驗，
2. ? 滾動式發布需要比較復雜的發布工具和智能 LB，支持平滑的版本替換和流量拉入拉出，
3. ? 每次發布時，先將老版本 V1 流量從 LB 上摘除，然后清除老版本，發新版本 V2，再將 LB 流量接入新版本，這樣可以盡量保證用戶體驗不受影響，
4. ? 一次滾動式發布一般由若干個發布批次組成，每批的數量一般是可以配置的（可以通過發布模板定義），例如第一批 1 臺（金絲雀），第二批 10%，第三批 50%，第四批 100%，每個批次之間留觀察間隔，通過手工驗證或監控反饋確保沒有問題再發下一批次，所以總體上滾動式發布程序是比較緩慢的 (其中金絲雀的時間一般會比后續批次更長，比如金絲雀 10 分鐘，后續間隔 2 分鐘)，
5. ? 回退是發布的逆程序，將新版本流量從 LB 上摘除，清除新版本，發老版本，再將 LB 流量接入老版本，和發布程序一樣，回退程序一般也比較慢的，
6. ? 滾動式發布國外術語通常叫 Rolling Update Deployment，

? 優勢和適用場合

? 優勢：

• ? 用戶體驗影響小，體驗較平滑

? 不足：

• ? 發布和回退時間比較緩慢
• ? 發布工具比較復雜，LB 需要平滑的流量摘除和拉入能力

? 適用場合：

• ? 用戶體驗不能中斷的網站業務場景
• ? 有一定的復雜發布工具研發能力；

? 流量模式

? 滾動式發布，流量平滑過渡，圖片來自附錄 6.1

二、雙服務器組發布

? 隨著云計算和虛擬化技術的成熟，特別是容器等輕量級虛擬化技術的引入，計算資源受限和申請緩慢問題已經逐步解決，可以做到彈性按需分配，為一次發布分配兩組服務器，一組運行現有的 V1 老版本，一組運行待上線的 V2 新版本，再通過 LB 切換流量方式完成發布，這就是所謂的雙服務器組發布方式，

2.1 藍綠發布（雙服務器組）

? 藍綠發布僅適用于雙服務器組發布，可以認為是對蠻力發布的一種簡單優化發布方式，簡化程序如下圖所示：

?

? 實踐要點

1. ? V1 版本稱為藍組，V2 版本稱為綠組，發布時通過 LB 一次性將流量從藍組直接切換到綠組，不經過金絲雀和滾動發布，藍綠發布由此得名；
2. ? 出現問題回退也很直接，通過 LB 直接將流量切回藍組，
3. ? 發布初步成功后，藍組機器一般不直接回收，而是留一個待觀察期，視具體情況觀察期的時間可長可短，觀察期過后確認發布無問題，則可以回收藍組機器，

? 優勢和適用場合

? 優勢：

• ? 升級切換和回退速度非常快

? 不足：

• ? 切換是全量的，如果 V2 版本有問題，則對用戶體驗有直接影響；
• ? 需要兩倍機器資源；

? 適用場合：

• ? 對用戶體驗有一定容忍度的場景
• ? 機器資源有富余或者可以按需分配（AWS 云，或自建容器云）
• ? 暫不具備復雜滾動發布工具研發能力；

? 流量模式

?

? 藍綠發布一次完成流程切換，圖片來自附錄 7.1

2.2 金絲雀發布（雙服務器組）

? 對藍綠部署的一種簡單優化，發布時先從綠組拉入 1 臺金絲雀，待金絲雀驗證通過再發全量，對比藍綠發布，該發布方式的優勢是有一個生產流量的金絲雀驗證程序，可以減輕 V2 可能有問題的風險和影響面，簡化發布程序如下圖所示：

?

2.3 滾動式發布（雙服務器組）

? 滾動式發布是對上面的藍綠和金絲雀發布的進一步優化，按批次增量滾動發布，提供更平滑的用戶體驗，

?

? 實踐要點

1. ? 發布前先申請一批新服務器，數量一般和 V1 版本相同，將 V2 版本應用發布到新服務器上，例如如果在 AWS 云上，則可以直接呼叫 API 申請一批新 VM，如果用容器云 Kubernetes，則可以直接啟動一批新容器（使用 V2 版本容器鏡像），
2. ? 一般會先通過 LB 拉入 1 臺 V2 版本的機器，這臺機器也相當于金絲雀，用于流量驗證，
3. ? 逐步按批次完成發布，每批只需要通過 LB 拉入 V2 版本，再拉出對應數量的 V1 版本，批次之間留有觀察間隔，通過手工或監控反饋確保沒有問題再繼續發布，
4. ? 發布有問題回退很快，直接通過 LB 將流量切回 V1 即可，
5. ? 完成發布后，一般 V1 版本要保留觀察以備萬一，比如留 1 天，1 天后沒有問題則回收 V1 機器資源，

? 優勢和適用場合

? 優勢：

• ? 用戶體驗影響小；
• ? 升級切換和回退（rollback）速度比單服務器組滾動發布要快，LB 切流量即可；

? 不足：

• ? 需要兩倍機器資源；
• ? 發布工具比較復雜，LB 需要流量切換能力

? 適用場合：

• ? 用戶體驗不能中斷的網站業務場景
• ? 機器資源有富余或者可以按需分配（AWS 云，或自建容器云）
• ? 有一定的發布工具研發能力；

? 流量模式

? 滾動式發布，流量平滑過渡，圖片來自附錄 6.1

三、其它發布方式

? 上述都是偏傳統的發布方式，能覆寫大部分應用發布場景，針對一些關鍵新功能的上線發布，或者一些特定的場景，還有一些特殊的發布方式，

3.1 功能開關發布

? 利用代碼中的功能開關（Feature Flag/Toggle/Switch）來控制發布邏輯，一般不需要復雜的發布工具和智能 LB 配合，是一種相對比較低成本和簡單的發布方式，這種方式也是支持現代 DevOps 理念，研發人員可以靈活定制和自助完成的發布方式，功能開關的原理如下圖所示：

? 功能開關發布，圖片來自附錄 6.2

? 實踐要點

1. ? 功能開關發布需要一個配置中心或者開關中心這樣的服務支持，例如攜程的 Apollo 配置中心附錄 6.3，或者開源的 FF4J附錄 6.4，這些都支持開關發布，業界還有專門的功能開關 SaaS 服務，例如 LaunchDarkly附錄 6.5，通過配置中心，運維或研發人員可以在運行期動態配置功能開關的值，當然，功能開關發布只是配置中心的一種使用場景，配置中心還能支持其它很多動態配置場景，
2. ? 功能開關服務一般提供客戶端 SDK，方便開發人員集成，在運行期，客戶端 SDK 會同步最新的開關值，技術實作有推方式 (push)，也有拉方式 (pull)，或者推拉結合方式，
3. ? 新功能（V2 new feature）和老功能（V1 old feature）住在同一套代碼中，新功能隱藏在開關后面，如果開關沒有打開，則走老代碼邏輯，如果開關打開，則走新代碼邏輯，技術實作上可以理解為一個簡單的 if/else 邏輯，
4. ? 應用上線后，開關先不打開，然后運維或研發人員通過開關中心打開新功能，經過流量驗證新功能沒有問題，則發布完成；如果有問題，則隨時可以通過開關中心切回老功能邏輯，

? 優勢和適用場合

? 優勢：

• ? 升級切換和回退速度非常快
• ? 相對于復雜的發布工具，實施比較簡單，成本相對低廉
• ? 研發能夠靈活定制發布邏輯，支持 DevOps 自助發布

? 不足：

• ? 切換是全量的，如果 V2 版本有問題，則對用戶體驗有直接影響；
• ? 對代碼有侵入，代碼邏輯會變復雜，需要定期清理老版本邏輯，維護成本變高

? 適用場合：

• ? 對用戶體驗有一定容忍度的場景
• ? 已有配置中心或開關中心服務
• ? 暫不具備研發復雜發布工具能力；

? 流量模式

? 通過功能開關一次完成流量切換，圖片來自附錄 6.1

3.2 A/B 測驗

? A/B 測驗附錄 7.10原來主要用于產品功能的比對測驗，收集用戶反饋和對比資料做產品功能設計的決策，實際上，A/B 測驗也可以作為一種新功能發布技術，下圖展示基于 LB 實作的一種 A/B 測驗發布，

?

? 實踐要點

1. ? 上圖中，原來 PC 端和手機端都訪問老版本 V1 服務（也稱 A 組或控制組），當 V2 新版本（也稱 B 組或實驗組）發布以后，為了驗證 V2 的功能正確性，同時也為了避免 V2 有問題時影響所有用戶，先通過 LB 將手機端的流量切換到 V2 版本，經過一段時間的 A/B 比對測驗和觀察（主要通過用戶和監控反饋），確保 V2 正常，則通過 LB 將全部流量切換到 V2，
2. ? 基于 LB 方式實作 A/B 測驗，LB 需要能夠通過某種條件做流量路由，例如通過 client ip，設備型別，瀏覽器型別，甚至是定制的 HTTP Header 或查詢字串，
3. ? 高級的 A/B 測驗需要專門的平臺支撐，wasabi附錄 6.6就是 intuit 開源的一個支持高級 A/B 測驗的平臺，這類平臺可以細粒度到針對某類用戶做 A/B 測驗，例如針對某個地區的用戶，某個年齡段的用戶，公司內部用戶等等，舉了例子，假設一個關鍵業務的新功能上線，為了降低風險采用 A/B 測驗，可以做到先只讓公司內部員工能訪問到新功能，待新功能驗證過，再全量放開給外部用戶使用，
4. ? 功能開關和 A/B 測驗有點相似，但功能開關一般是無狀態和全量的，無法做到針對某類特定用戶進行測驗，而 A/B 測驗一般是有狀態的，能夠跟蹤事務和用戶級別的狀態，可以實作針對某類特定用戶進行測驗，

? 優勢和適用場合

? 優勢：

• ? 用戶體驗影響小；
• ? 可以使用生產流量測驗；
• ? 可以做到針對某類特定目標用戶進行測驗；

? 不足：

• ? 搭建復雜度相對高，有一定技術門檻

? 適用場合：

• ? 核心關鍵業務，比如涉及資金的
• ? 具備一定的 A/B 測驗平臺研發能力

? 流量模式

?

? 針對某類目標用戶進行 A/B 測驗，圖片來自附錄 6.1

3.3 影子測驗

? 對于一些涉及核心業務的遺留系統的升級改造，為了確保萬無一失，有一種稱為影子測驗的大招，采用比較復雜的流量復制、回放和比對技術實作，下面是影子測驗的一個樣例架構圖，

?

? 實踐要點

1. ? 目標實作老的 legacy 服務遷移升級到新的 experimental 服務，
2. ? 測驗開始前，需要在測驗環境部署一份 legacy 服務和 experimental 服務，同時將生產資料庫復制兩份到測驗環境，同時需要將生產請求日志收集起來，一般可以通過 kafka 佇列收集，然后通過類似 goreplay附錄 6.8這樣的工具，消費 kafka 里頭的請求日志，復制回放，將請求分發到 legacy 服務和 experimental 服務，收到回應后進行比對，如果所有回應比對成功，則可以認為 legacy 服務和 experimental 服務在功能邏輯上是等價的；如果有回應比對失敗，則認為兩者在功能邏輯上不等價，需要修復 experimental 并重新進行影子測驗，直到全部比對成功，根據系統復雜度和關鍵性不同，比對測驗時間短的可能需要幾周，長的可達半年之久，
3. ? 影子測驗因為旁路在獨立測驗環境中進行，可以對生產流量完全無影響，
4. ? 影子測驗一般適用于遺留系統的等價重構遷移，例如.net 轉 Java，或者 SQLServer 資料庫升級為 MySQL 資料庫，且外部依賴不能太多，否則需要開發很多 mock，測驗部署成本會很高，且比對測驗更加復雜和不穩定，
5. ? 當當網有一個比較成功的交易系統.NET 轉 Java 遷移專案附錄 6.9，采用了影子測驗技術，值得參考借鑒，

? 優勢和適用場合

? 優勢：

• ? 對生產用戶體驗完全無影響
• ? 可以使用生產真實流量進行測驗（復制比對）

? 不足：

• ? 搭建復雜度很高，技術門檻高，資料庫的匯出復制是難點
• ? 外部依賴不能太多，否則測驗部署成本很高，且比對測驗更加復雜和不穩定

? 適用場合：

• ? 核心關鍵業務，比如涉及資金的
• ? 具備一定影子測驗平臺研發能力，包括流量復制、資料庫匯出復制和分發比對系統，

? 流量模式

?

? 影子測驗對生產流量無影響，圖片來自附錄 6.1

四、比較

? 下表對各種發布策略，從各個維度進行綜合比較，供參考：

?

五、結論和建議

? 下面是對發布策略的一些選型建議，供不同階段公司參考：

1. ? 蠻力發布一般是不建議采用的，除非是開發測驗環境，用戶體驗不敏感的非關鍵應用，或者是創業期什么都缺時候的無奈之舉，
2. ? 如果暫時還不具備研發較復雜的滾動發布工具和配套智能 LB，則功能開關是一種不錯的輕量級發布技術，投入相對較小的成本，可以讓研發人員靈活定制發布邏輯，
3. ? 金絲雀發布通過少量新版本服務器接收生產流量的方式去驗證新版本，可以顯著降低風險，金絲雀發布適用于大部分場景，一般成長型公司就可以采用，
4. ? 對于達到一定業務體量的公司，考慮到用戶體驗對業務的關鍵性，則需要投入研發資源開發支持滾動式發布的工具和配套的智能 LB，實作自動化和零停機的發布，滾動式發布一般和金絲雀發布配合，先發一臺金絲雀去驗證流量，再按批次增量發布，
5. ? 隨著輕量級虛擬化（例如容器）的普及，雙服務器組發布方式具有更快的發布和回退速度，是值得投入的高級發布技術，藍綠部署僅適用于雙服務器組，滾動式發布既可以在單服務器組上實作，也可以在雙服務器組上實作，
6. ? 對于涉及關鍵核心業務的新功能上線，采用 A/B 測驗，可以顯著降低發布風險，A/B 測驗是唯一一種支持針對特定用戶組進行生產測驗的高級發布技術，當然 A/B 測驗的投入不低，建議有一定研發能力的組織采用，
7. ? 對于關鍵核心業務的遷移重構，為確保萬無一失，最后的一個大招是影子測驗，影子測驗對生產流量和用戶完全無影響，當然這個大招的投入成本和門檻都高，建議有足夠業務體量和研發能力的組織投入，
8. ? 上述的各種發布策略并不是非此即彼的，一個公司常常會綜合采用多種發布技術作為互補，實作靈活的發布能力，例如主流的發布手段是金絲雀 + 滾動式發布，某些業務線可能根據業務場景需要采用功能開關發布，還有一些業務線則可能采用高級的 A/B 測驗發布手段，

? 六、附錄

1. ? https://github.com/ContainerSolutions/k8s-deployment-strategies
2. ? https://opensource.com/article/18/2/feature-flags-ring-deployment-model
3. ? https://github.com/ctripcorp/apollo
4. ? http://www.ff4j.org/
5. ? https://launchdarkly.com/
6. ? https://github.com/intuit/wasabi
7. ? https://blog.zenika.com/2017/04/19/migration-dun-legacy-avec-goreplay/
8. ? https://github.com/buger/goreplay
9. ? http://blog.shurenyun.com/untitled-9/
10. ? https://en.wikipedia.org/wiki/A/B_testing

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