隨著微服務(wù)架構(gòu)的普及，線上服務(wù)越來越多，隨之而來的就是部署越來越頻繁；隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的興旺，產(chǎn)品迭代的頻率也是越來越快，服務(wù)上線速度逐步提升。有上線、有部署，就有風(fēng)險。有風(fēng)險，就對業(yè)務(wù)有影響，然后就有了一系列減少這種風(fēng)險的部署方案：藍綠部署、金絲雀發(fā)布（灰度發(fā)布），也有適應(yīng)產(chǎn)品迭代頻率的AB測試。

本文主要是簡單解釋下這幾個概念，幫助自己理解，如果有錯誤，請大佬們斧正。

藍綠部署

藍綠色部署是一種通過運行兩個相同的稱為 BLUE 和 GREEN 的生產(chǎn)環(huán)境來減少停機時間和降低風(fēng)險的技術(shù)。

藍綠部署，以顏色命名，簡單的理解就是，線上有兩套集群環(huán)境，在架構(gòu)圖中，一套標(biāo)記成藍色，稱為藍色集群BLUE；一套標(biāo)記為綠色，稱為綠色集群GREEN。通過將流量引入兩個集群，完成系統(tǒng)升級切換。

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步驟一：部署綠色集群，這個時候是初始狀態(tài)，藍色集群承擔(dān)全部責(zé)任，接收全部流量，等待被替換。綠色集群剛剛部署，還沒有投入使用，流量為0，等待驗證和上線。

步驟二：藍色集群流量不變，向綠色集群引入流量。這個過程可以分成幾個階段完成。第一個階段，引入少量非實時流量，僅用于數(shù)據(jù)測試；第二個階段，引入全部實時流量，用于做系統(tǒng)驗證。

步驟三：切斷向藍色集群引入流量，將全部流量引入綠色集群。這個時候，綠色集群已經(jīng)承擔(dān)全部責(zé)任，接收全部流量。這個過程也可以分階段操作。第一個階段，平衡藍色和綠色集群流量，也就是藍色和綠色集群一同承擔(dān)職責(zé)；第二個階段，切斷藍色集群流量，流量全部寫入綠色集群。是否采用分階段操作，完全看升級的功能是否是破壞性的，是否可兼容。

步驟四：監(jiān)控系統(tǒng)運行，這個過程是必要的。因為沒有人能夠保證測試時100%的覆蓋的，所以新集群可能會出現(xiàn)這樣那樣、或大或小的問題，如果評估需要回滾，就需要將全部流量切換到藍色集群。也完成了版本回滾。

金絲雀發(fā)布（灰度發(fā)布）

金絲雀發(fā)布，與藍綠部署不同的是，它不是非黑即白的部署方式，所以又稱為灰度發(fā)布。它能夠緩慢的將修改推廣到一小部分用戶，驗證沒有問題后，再推廣到全部用戶，以降低生產(chǎn)環(huán)境引入新功能帶來的風(fēng)險。

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步驟一：將流量從待部署節(jié)點移出，更新該節(jié)點服務(wù)到待發(fā)布狀態(tài)，將該節(jié)點稱為金絲雀節(jié)點；

步驟二：根據(jù)不同策略，將流量引入金絲雀節(jié)點。策略可以根據(jù)情況指定，比如隨機樣本策略（隨機引入）、狗糧策略（就是內(nèi)部用戶或員工先嘗鮮）、分區(qū)策略（不同區(qū)域用戶使用不同版本）、用戶特征策略（這種比較復(fù)雜，需要根據(jù)用戶個人資料和特征進行分流，類似于千人千面）；

步驟三：金絲雀節(jié)點驗證通過后，選取更多的節(jié)點稱為金絲雀節(jié)點，重復(fù)步驟一和步驟二，直到所有節(jié)點全部更新

AB測試

AB測試和上面兩種發(fā)布方式不是一個范圍的概念，它是為了進行效果驗證的手段，其他兩種是為了實現(xiàn)線上平穩(wěn)發(fā)布的手段，這里把他們放在一起說，是因為這三個概念很容易弄混。

AB測試是線上同時運行多個不同版本的服務(wù)，這些服務(wù)更多的是用戶側(cè)的體驗不同，比如頁面布局、按鈕顏色，交互方式等，通常底層業(yè)務(wù)邏輯還是一樣的，也就是通常說的換湯不換藥。

abtesting.png

這個沒有具體的步驟（也可以采用金絲雀部署的步驟，只不過不是全量更新），根據(jù)策略（這個策略可以是金絲雀分布中的策略一致），將一部分流量引入A版本，另外一部分流量引入B版本，也可能出現(xiàn)CDEF版本。然后相關(guān)人員通過分析不同版本的實際效果，選出最優(yōu)解。最優(yōu)解可能是一個版本獲勝，取代另一個版本，也可能是催生出更多的版本，服務(wù)于用戶，還有可能是多個版本在不同區(qū)域同時提供服務(wù)。

最后

這里總結(jié)一下：

AB測試和上面兩個不是一個范疇，不做比較。但是需要說明的一點，AB測試可以采用上面兩種部署方式的手法。

參考：Using Blue-Green Deployment to Reduce Downtime and Risk

Blue Green Deployment

Blue-green Deployments, A/B Testing, and Canary Releases

Canary Release