一、三种常用的项目发布方式

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。而最为常见三种发布方式分别为:蓝绿发布,灰度发布和滚动发布。

三种发布方式的最终目的都是为了减小或避免对应用项目更新时,对客户使用的影响,尽可能避免因发布导致的流量丢失或服务不可用问题。

1.1 蓝绿发布

首先将所有的应用服务集群为蓝绿两组,首先将绿组的集群从负载均衡中移除,蓝组则继续对用户提供服务。此时移除的绿组进行服务的升级,等升级完毕后,再从新将绿组接入到负载均衡中为用户提供服务。
再把蓝组进行移除,进行服务升级,升级完毕后再接入到负载均衡的集群中。此时整个项目集群得进行升级完毕,我们将此称为蓝绿发布。

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。

当A组升级完毕,负载均衡重新接入A组,再把B组从负载列表中摘除,进行新版本的部署。A组重新提供服务。

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:

  1. 如果出问题,影响范围较大;
  2. 发布策略简单;
  3. 用户无感知,平滑过渡;
  4. 升级/回滚速度快。

缺点:

  1. 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;
  2. 短时间内浪费一定资源成本;
  3. 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。

1.2 灰度发布(金丝雀发布)

灰度发布又叫金丝雀发布,灰度是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式(为什么叫金丝雀发布(Canary)?以前,旷工开矿,在下矿洞前需要检查下方是否有毒气,矿工们先会放一只金丝雀进去探是否有有毒气体,看金丝雀能否活下来。)

该过程类似于游戏中的体验服,首先会让一部分用户进行使用测试,如果没什么问题后,会逐步面积推广,彻底替代旧的版本

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。

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。

1.3 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。

  • 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。

二、金丝雀的方式升级发布实验

选其中node节点拉取镜像,一个版本nginx:1.14,一个版本nginx:1.16

导出镜像复制到另外一个node节点

将复制的镜像导入

在master节点创建pod

使用金丝雀的方式升级发布


再另外开一个master进程


回到之前master进程


现在有四分之一的流量更新为nginx:1.16版本,没有问题就全部更新


在另外进程查看更新状态

三、总结

综上所述,三种方式均可以做到平滑式升级,在升级过程中服务仍然保持服务的连续性,升级对外界是无感知的。那生产上选择哪种部署方法最合适呢?这取决于哪种方法最适合你的业务和技术需求。

如果你们运维自动化能力储备不够,肯定是越简单越好,建议蓝绿发布,如果业务对用户依赖很强,建议灰度发布。如果是K8S平台,滚动更新是现成的方案,建议先直接使用。

蓝绿发布:两套环境交替升级,旧版本保留一定时间便于回滚。

灰度发布:根据比例将老版本升级,例如80%用户访问是老版本,20%用户访问是新版本。

滚动发布:按批次停止老版本实例,启动新版本实例。

Logo

K8S/Kubernetes社区为您提供最前沿的新闻资讯和知识内容

更多推荐