1. 金丝雀发布

核心思想

渐进式、受控的发布。就像矿工下井前先放一只金丝雀来探测有毒气体一样，这种策略先将新版本应用部署给一小部分用户（例如 1%、5% 或 10%），在真实生产环境中进行“测试”。如果一切正常，再逐步扩大用户范围，直到完全替换旧版本。如果发现问题，则立即回滚，影响范围很小。

工作流程

1. 初始状态： 100% 的用户流量都指向稳定运行的旧版本（v1）。
2. 发布金丝雀： 部署新版本（v2），但先不接收用户流量。通过负载均衡器或服务网格（如 Istio、Nginx）的规则，将一小部分特定用户（如内部员工、特定地区用户或随机选择的用户）的流量引导到 v2。
3. 观察与监控： 密切监控 v2 的运行状态，包括业务指标（如订单成功率、响应时间）和技术指标（如 CPU 使用率、错误率）。
4. 决策点：
   • 成功： 如果金丝雀版本运行稳定，指标健康，则逐步扩大流向 v2 的流量比例（例如 10% -> 25% -> 50% -> 100%）。
   • 失败： 如果发现任何问题，立即将全部流量切回 v1，并下线有问题的 v2 版本。由于只影响了一小部分用户，所以整体风险很低。
5. 完成发布： 当 100% 的流量都切换到 v2 并稳定运行一段时间后，下线 v1 版本。

优点

• 风险极低： 问题在影响大面积用户前就能被发现和修复。
• 实时验证： 在真实用户环境和流量下进行测试，结果更可靠。
• 平滑过渡： 对用户影响小，几乎无感知。

缺点

• 发布周期稍长： 需要逐步扩大流量，比一次性全量发布要慢。
• 部署复杂性高： 需要复杂的流量控制工具（如服务网格）和完善的监控告警体系。
• 需要维护两个版本： 在发布期间，需要同时维护 v1 和 v2 的兼容性。

---

2. 蓝绿发布

核心思想

切换、而非渐进。同时部署两个完全相同的生产环境：“蓝色”和“绿色”。

• 一个环境（比如蓝色）承载当前所有的生产流量。
• 另一个环境（绿色）部署新版本。

测试无误后，通过一次性切换负载均衡器的配置，将所有用户流量从蓝色环境瞬间切换到绿色环境。如果绿色环境出现问题，再瞬间切回蓝色环境。

工作流程

1. 初始状态： “蓝色”环境（v1）正在服务所有用户。“绿色”环境空闲或运行着与蓝色相同的版本。
2. 部署新版本： 在“绿色”环境中部署新版本（v2），并进行充分的测试（集成测试、API测试等）。此时，真实用户流量仍在蓝色环境。
3. 最终测试： 在将流量切换到绿色环境之前，可以进行最终的健康检查。
4. 切换流量： 通过更改路由器、负载均衡器或 DNS 的配置，将所有生产流量从蓝色环境一次性、瞬间切换到绿色环境。
5. 观察与监控： 密切监控绿色环境的运行状态。
6. 决策点：
   • 成功： 绿色环境运行稳定，则蓝色环境可以下线，作为下一次发布的“绿色”环境。
   • 失败： 如果绿色环境出现问题，立即将流量全部切回蓝色环境。回滚非常快速，几乎零停机。

优点

• 快速回滚： 版本切换和回滚速度极快，只需改变路由配置。
• 风险隔离： 新旧环境完全隔离，避免了版本间相互影响。
• 发布和回滚过程简单明了。
• 真正零停机发布。

缺点

• 资源成本高： 需要维护两套完全相同的硬件/基础设施资源，成本是两倍。
• 对数据兼容性要求高： 在切换期间，两个环境连接的如果是同一个数据库，必须确保数据库 schema 和数据的双向兼容性，否则回滚时会出问题。
• 切换是“非黑即白”的： 无法像金丝雀发布那样进行灰度验证，所有用户同时体验新版本。

---

对比总结

特性	金丝雀发布	蓝绿发布
核心思想	渐进式流量切换	一次性环境切换
发布速度	较慢，逐步推进	极快，瞬间完成
回滚速度	较快，逐步缩流	极快，一键切换
资源成本	较低，只需额外部署部分实例	高，需要两套完整环境
风险控制	极好，影响范围小	好，但切换是全量的
复杂性	高（需要精细流量控制）	中（主要是基础设施和路由）
适用场景	面向用户的应用，需要验证业务逻辑	基础设施、中间件或对回滚速度要求极高的应用

如何选择？

• 选择金丝雀发布： 当你非常关注新版本的稳定性和业务影响，希望用真实流量进行渐进式验证，并且能够接受较长的发布周期时。例如：电商网站的前端UI、核心交易链路。
• 选择蓝绿发布： 当你追求发布和回滚的绝对速度，并且资源预算充足，或者应用本身对基础设施的依赖性很强时。例如：数据库升级、核心中间件、API网关。

在实际生产中，这两种策略也常常结合使用。例如，先采用蓝绿发布搭建好新环境，然后在切换流量时，不使用一次性全量切换，而是采用金丝雀发布的方式逐步将流量从蓝色环境迁移到绿色环境，从而兼具两种策略的优点。

更新日志

2025/11/4 08:11

查看所有更新日志

• 295dd-add canary于 2025/11/4