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大数据中如何分析蓝绿发布、灰度发布和滚动发布

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应用程序升级面临最大挑战是新旧业务切换,将软件从测试的最后阶段带到生产环境,同时要保证系统不间断提供服务。

长期以来,业务升级渐渐形成了几个发布策略:蓝绿发布、灰度发布和滚动发布,目的是尽可能避免因发布导致的流量丢失或服务不可用问题。

一、 蓝绿发布

项目逻辑上分为AB组,在项目系统时,首先把A组从负载均衡中摘除,进行新版本的部署。B组仍然继续提供服务。

大数据中如何分析蓝绿发布、灰度发布和滚动发布

最后,B组也升级完成,负载均衡重新接入B组,此时,AB组版本都已经升级完成,并且都对外提供服务。

特点

  • 如果出问题,影响范围较大;

  • 发布策略简单;

  • 用户无感知,平滑过渡;

  • 升级/回滚速度快。

缺点

  • 需要准备正常业务使用资源的两倍以上服务器,防止升级期间单组无法承载业务突发;

  • 短时间内浪费一定资源成本;

  • 基础设施无改动,增大升级稳定性。

蓝绿发布在早期物理服务器时代,还是比较昂贵的,由于云计算普及,成本也大大降低。

二、 灰度发布

灰度发布只升级部分服务,即让一部分用户继续用老版本,一部分用户开始用新版本,如果用户对新版本没什么意见,那么逐步扩大范围,把所有用户都迁移到新版本上面来。  

大数据中如何分析蓝绿发布、灰度发布和滚动发布

特点

  • 保证整体系统稳定性,在初始灰度的时候就可以发现、调整问题,影响范围可控;

  • 新功能逐步评估性能,稳定性和健康状况,如果出问题影响范围很小,相对用户体验也少;

  • 用户无感知,平滑过渡。

缺点

  • 自动化要求高

部署过程

  • 从LB摘掉灰度服务器,升级成功后再加入LB;

  • 少量用户流量到新版本;

  • 如果灰度服务器测试成功,升级剩余服务器。

灰度发布是通过切换线上并存版本之间的路由权重,逐步从一个版本切换为另一个版本的过程。

三、 滚动发布

滚动发布是指每次只升级一个或多个服务,升级完成后加入生产环境,不断执行这个过程,直到集群中的全部旧版本升级新版本。

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  • 红色:正在更新的实例

  • 蓝色:更新完成并加入集群的实例

  • 绿色:正在运行的实例

特点

  • 用户无感知,平滑过渡;

  • 节约资源。

缺点

  • 部署时间慢,取决于每阶段更新时间;

  • 发布策略较复杂;

  • 无法确定OK的环境,不易回滚。

部署过程

  • 先升级1个副本,主要做部署验证;

  • 每次升级副本,自动从LB上摘掉,升级成功后自动加入集群;

  • 事先需要有自动更新策略,分为若干次,每次数量/百分比可配置;

  • 回滚是发布的逆过程,先从LB摘掉新版本,再升级老版本,这个过程一般时间比较长;

  • 自动化要求高。

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