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來源：cnblogs.com/Courage129/p/14498788.html
藍綠釋出
藍綠釋出特點
藍綠釋出註意事項
捲動釋出
捲動釋出特點
滾定釋出註意事項
灰度釋出
A/B測試
在計畫叠代的過程中，不可避免需要」上線「。上線對應著部署，或者重新部署；部署對應著修改；修改則意味著風險。目前有很多部署釋出的技術, 這兒將常見的做一個總結。
上面所說難免有些抽象, 舉一個情景例子, 加入你是微博計畫負責人員, 現在新版本較原來的老版本有很大的改變, 這設計到服務架構、前端UI等等, 經過測試功能沒有障礙, 那麽這時候如何讓使用者切換到新的版本呢?
顯而易見, 第一次釋出的套用是沒有所謂的這個問題的, 這種如何釋出的思考只會出現在後面的版本叠代中。
藍綠釋出
藍綠部署中，一共有兩套系統：一套是正在提供服務系統(也就是上面說的舊版)，標記為「綠色」；另一套是準備釋出的系統，標記為「藍色」。兩套系統都是功能完善的，並且正在執行的系統，只是系統版本和對外服務情況不同。正在對外提供服務的老系統是綠色系統，新部署的系統是藍色系統。
藍色系統不對外提供服務，用來做啥？
用來做釋出前測試，測試過程中發現任何問題，可以直接在藍色系統上修改，不幹擾使用者正在使用的系統。
藍色系統經過反復的測試、修改、驗證，確定達到上線標準之後，直接將使用者切換到藍色系統, 切換後的一段時間內，依舊是藍綠兩套系統並存，但是使用者存取的已經是藍色系統。這段時間內觀察藍色系統（新系統）工作狀態，如果出現問題，直接切換回綠色系統。
當確信對外提供服務的藍色系統工作正常，不對外提供服務的綠色系統已經不再需要的時候，藍色系統正式成為對外提供服務系統，成為新的綠色系統。原先的綠色系統可以銷毀，將資源釋放出來，用於部署下一個藍色系統。
藍綠釋出特點
藍綠部署的目的是 減少釋出時的中斷時間 、 能夠快速撤回釋出 。
兩套系統沒有耦合的時候才能百分百保證不幹擾
藍綠釋出註意事項
藍綠部署只是上線策略中的一種，它不是可以應對所有情況的萬能方案。藍綠部署能夠簡單快捷實施的前提假設是目標系統是非常內聚的，如果目標系統相當復雜，那麽如何切換、兩套系統的數據是否需要以及如何同步等，都需要仔細考慮。
當你切換到藍色環境時，需要妥當處理未完成的業務和新的業務。如果你的資料庫後端無法處理，會是一個比較麻煩的問題；
可能會出現需要同時處理「微服務架構套用」和「傳統架構套用」的情況，如果在藍綠部署中協調不好這兩者，還是有可能會導致服務停止。
需要提前考慮資料庫與套用部署同步遷移 /回滾的問題。
藍綠部署需要有基礎設施支持。
在非隔離基礎架構（ VM 、 Docker 等）上執行藍綠部署，藍色環境和綠色環境有被摧毀的風險。
捲動釋出
一般是取出一個或者多個伺服器停止服務，執行更新，並重新將其投入使用。周而復始，直到集群中所有的例項都更新成新版本。
釋出流程:
相對於藍綠釋出需要一套完備的機器不同, 捲動釋出只需要一台機器(這兒這是為了理解, 實際可能是多台), 我們只需要將部份功能部署在這台機器上, 然後去替換正在執行的機器, 如上圖, 將更新後的功能部署在Server1 上, 然後Server1去替換正在執行的Server, 替換下來的物理機又可以繼續部署Server2的新版本, 然後去替換正在工作的Server2 , 以此類推, 直到替換完所有的伺服器, 至此 ,服務更新完成。
捲動釋出特點
這種部署方式相對於藍綠部署，更加節約資源——它不需要執行兩個集群、兩倍的例項數。我們可以部份部署，例如每次只取出集群的20%進行升級。
回滾困難
滾定釋出註意事項
捲動釋出沒有一個確定可行的環境。使用藍綠部署，我們能夠清晰地知道老版本是可行的，而使用捲動釋出，我們無法確定。
修改了現有的環境。
回滾困難 。舉個例子，在某一次釋出中，我們需要更新100個例項，每次更新10個例項，每次部署需要5分鐘。當捲動釋出到第80個例項時，發現了問題，需要回滾，這個回滾卻是一個痛苦，並且漫長的過程。
有的時候，我們還可能對系統進行動態伸縮，如果部署期間，系統自動擴容/縮容了，我們還需判斷到底哪個節點使用的是哪個程式碼。盡管有一些自動化的運維工具，但是依然令人心驚膽戰。
因為是逐步更新，那麽我們在上線程式碼的時候，就會短暫出現新老版本不一致的情況，如果對上線要求較高的場景，那麽就需要考慮如何做好相容的問題。
灰度釋出
灰度釋出, 也叫金絲雀釋出。是指在黑與白之間，能夠平滑過渡的一種釋出方式。AB test就是一種灰度釋出方式，讓一部份使用者繼續用A，一部份使用者開始用B，如果使用者對B沒有什麽反對意見，那麽逐步擴大範圍，把所有使用者都遷移到B上面來。灰度釋出可以保證整體系統的穩定，在初始灰度的時候就可以發現、調整問題，以保證其影響度，而我們平常所說的金絲雀部署也就是灰度釋出的一種方式。
具體到伺服器上, 實際操作中還可以做更多控制，譬如說，給最初更新的10台伺服器設定較低的權重、控制發送給這10台伺服器的請求數，然後逐漸提高權重、增加請求數。一種平滑過渡的思路, 這個控制叫做「流量切分」。
17世紀，英國礦井工人發現，金絲雀對瓦斯這種瓦斯十分敏感。空氣中哪怕有極其微量的瓦斯，金絲雀也會停止歌唱；而當瓦斯含量超過一定限度時，雖然魯鈍的人類毫無察覺，金絲雀卻早已毒發身亡。當時在采礦裝置相對簡陋的條件下，工人們每次下井都會帶上一只金絲雀作為「瓦斯檢測指標」，以便在危險狀況下緊急撤離。
準備好部署各個階段的工件，包括：構建工件，測試指令碼，配置檔和部署清單檔。
將「金絲雀」伺服器部署進伺服器中, 測試。
從負載均衡列表中移除掉「金絲雀」伺服器。
升級「金絲雀」套用（排掉原有流量並進行部署）。
對套用進行自動化測試。
將「金絲雀」伺服器重新添加到負載均衡列表中（環通度和健康檢查）。
如果「金絲雀」線上使用測試成功，升級剩余的其他伺服器。（否則就回滾）
A/B測試
A/B測試和藍綠釋出、捲動釋出以及金絲雀釋出，完全是兩回事。
藍綠釋出、捲動釋出和金絲雀是釋出策略，目標是確保新上線的系統穩定，關註的是新系統的BUG、隱患。
A/B測試是效果測試，同一時間有多個版本的服務對外服務，這些服務都是經過足夠測試，達到了上線標準的服務，有差異但是沒有新舊之分（它們上線時可能采用了藍綠部署的方式）。
A/B測試關註的是不同版本的服務的實際效果，譬如說轉化率、訂單情況等。
A/B測試時，線上同時執行多個版本的服務，這些服務通常會有一些體驗上的差異，譬如說頁面樣式、顏色、操作流程不同。相關人員透過分析各個版本服務的實際效果，選出效果最好的版本。
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