蓝绿部署、红黑部署、AB测试、灰度发布、金丝雀发布、滚动发布的概念与区别
在有关微服务、DevOps、Cloud-native、系统部署等的讨论中，蓝绿部署、A/B 测试、灰度发布、滚动发布、红黑部署等概念经常被提到，它们有什么区别呢？通过搜索相关资料，做一个简单的辨析，如下：
一、蓝绿部署（Blue/Green Deployment）
过去的 10 年里，很多公司都在使用蓝绿部署（发布）来实现热部署，这种部署方式具有安全、可靠的特点。蓝绿部署虽然算不上“ Sliver Bullet”，但确实很实用。
蓝绿部署是最常见的一种0 downtime部署的方式，是一种以可预测的方式发布应用的技术，目的是减少发布过程中服务停止的时间。蓝绿部署原理上很简单，就是通过冗余来解决问题。通常生产环境需要两组配置（蓝绿配置），一组是active的生产环境的配置（绿配置），一组是inactive的配置（蓝绿配置）。用户访问的时候，只会让用户访问active的服务器集群。在绿色环境（active）运行当前生产环境中的应用，也就是旧版本应用version1。当你想要升级到version2 ，在蓝色环境（inactive）中进行操作，即部署新版本应用，并进行测试。如果测试没问题，就可以把负载均衡器／反向代理／路由指向蓝色环境了。随后需要监测新版本应用，也就是version2 是否有故障和异常。如果运行良好，就可以删除version1 使用的资源。如果运行出现了问题，可以通过负载均衡器指向快速回滚到绿色环境。
先简单说明如下：
蓝绿部署的模型中包含两个集群，就好比海豚的左脑和右脑。
在没有上线的正常情况下，集群A和集群B的代码版本是一致的，并且同时对外提供服务，如下图：
- 在系统升级的时候下，我们首先把一个集群（比如集群A）从负载列表中摘除，进行新版本的部署。集群B仍然继续提供服务。下图左
- 当集群A升级完毕，我们把负载均衡重新指向集群A，再把集群B从负载列表中摘除，进行新版本的部署。集群A重新提供服务。下图中
- 最后，当集群B也升级完成，我们把集群B也恢复到负载列表当中。这个时候，两个集群的版本都已经升级，并且对外的服务几乎没有间断过。下图右
蓝绿部署的优点：
这种方式的好处在你可以始终很放心的去部署inactive环境，如果出错并不影响生产环境的服务，如果切换后出现问题，也可以在非常短的时间内把再做一次切换，就完成了回滚。而且同时在线的只有一个版本。蓝绿部署无需停机，并且风险较小。
(1) 部署版本1的应用（一开始的状态），所有外部请求的流量都打到这个版本上。
(2) 部署版本2的应用，版本2的代码与版本1不同(新功能、Bug修复等)。
(3) 将流量从版本1切换到版本2。
(4) 如版本2测试正常，就删除版本1正在使用的资源（例如实例），从此正式用版本2。
从过程不难发现，在部署的过程中，应用始终在线。并且，新版本上线的过程中，并没有修改老版本的任何内容，在部署期间，老版本的状态不受影响。这样风险很小，并且，只要老版本的资源不被删除，理论上，可以在任何时间回滚到老版本。
蓝绿部署的弱点：
使用蓝绿部署需要注意的一些细节包括：
1、当切换到蓝色环境时，需要妥当处理未完成的业务和新的业务。如果数据库后端无法处理，会是一个比较麻烦的问题。
2、有可能会出现需要同时处理“微服务架构应用”和“传统架构应用”的情况，如果在蓝绿部署中协调不好这两者，还是有可能导致服务停止；
3、需要提前考虑数据库与应用部署同步迁移/回滚的问题。
4、蓝绿部署需要有基础设施支持。
5、在非隔离基础架构（ VM 、 Docker 等）上执行蓝绿部署，蓝色环境和绿色环境有被摧毁的风险。
6、另外，这种方式不好的地方还在于冗余产生的额外维护、配置的成本，以及服务器本身运行的开销。
蓝绿部署适用的场景：
1、不停止老版本，额外搞一套新版本，等测试发现新版本OK后，删除老版本。
2、蓝绿发布是一种用于升级与更新的发布策略，部署的最小维度是容器，而发布的最小维度是应用。
3、蓝绿发布对于增量升级有比较好的支持，但是对于涉及数据表结构变更等等不可逆转的升级，并不完全合适用蓝绿发布来实现，需要结合一些业务的逻辑以及数据迁移与回滚的策略才可以完全满足需求。
A/B 测试（A/B Testing）
A版本是线上稳定版本，B版本是迭代版本，如果一下子切到B环境，可能用户会难以适应，所以先部署一个B环境，分一部分流量出来，收集用户反馈后逐步改进B版本，知道用户可以完全接受用B版本替换A版本的程度。
蓝绿发布关注的是新版本的发布（目的是安全稳定地发布新版本应用，并在必要时回滚），而A/B 测试关注的是一个测试的过程（目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信），两者是有区别的。
A/B 测试和蓝绿部署可以同时使用。
灰度发布／金丝雀发布
灰度发布是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。灰度发布是增量发布的一种类型，灰度发布是在原有版本可用的情况下，同时部署一个新版本应用作为“金丝雀”（金丝雀对瓦斯极敏感，矿井工人携带金丝雀，以便及时发发现危险），测试新版本的性能和表现，以保障整体系统稳定的情况下，尽早发现、调整问题。
灰度发布／金丝雀发布由以下几个步骤组成：
1、准备好部署各个阶段的工件，包括：构建工件，测试脚本，配置文件和部署清单文件。
2、从负载均衡列表中移除掉“金丝雀”服务器。
3、升级“金丝雀”应用（排掉原有流量并进行部署）。
4、对应用进行自动化测试。
5、将“金丝雀”服务器重新添加到负载均衡列表中（连通性和健康检查）。
6、如果“金丝雀”在线使用测试成功，升级剩余的其他服务器。（否则就回滚）
灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，以保证其影响度。
灰度发布/金丝雀部署适用的场景：
1、不停止老版本，额外搞一套新版本，不同版本应用共存。
2、灰度发布中，常常按照用户设置路由权重，例如90%的用户维持使用老版本，10%的用户尝鲜新版本。
3、经常与A/B测试一起使用，用于测试选择多种方案。AB test就是一种灰度发布方式，让一部分用户继续用A，一部分用户开始用B，如果用户对B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到B上面来。
趣闻 ：
金丝雀部署（同理还有金丝雀测试），“金丝雀”的由来：17世纪，英国矿井工人发现，金丝雀对瓦斯这种气体十分敏感。空气中哪怕有极其微量的瓦斯，金丝雀也会停止歌唱；而当瓦斯含量超过一定限度时，虽然鲁钝的人类毫无察觉，金丝雀却早已毒发身亡。当时在采矿设备相对简陋的条件下，工人们每次下井都会带上一只金丝雀作为“瓦斯检测指标”，以便在危险状况下紧急撤离。
滚动发布（rolling update）
滚动发布，一般是取出一个或者多个服务器停止服务，执行更新，并重新将其投入使用。周而复始，直到集群中所有的实例都更新成新版本。这种部署方式相对于蓝绿部署，更加节约资源——它不需要运行两个集群、两倍的实例数。我们可以部分部署，例如每次只取出集群的20%进行升级。
这种方式也有很多缺点，例如：
(1) 没有一个确定OK的环境。使用蓝绿部署，我们能够清晰地知道老版本是OK的，而使用滚动发布，我们无法确定。
(2) 修改了现有的环境。
(3) 如果需要回滚，很困难。举个例子，在某一次发布中，我们需要更新100个实例，每次更新10个实例，每次部署需要5分钟。当滚动发布到第80个实例时，发现了问题，需要回滚。此时，脾气不好的程序猿很可能想掀桌子，因为回滚是一个痛苦，并且漫长的过程。
(4) 有的时候，我们还可能对系统进行动态伸缩，如果部署期间，系统自动扩容/缩容了，我们还需判断到底哪个节点使用的是哪个代码。尽管有一些自动化的运维工具，但是依然令人心惊胆战。
并不是说滚动发布不好，滚动发布也有它非常合适的场景。
红黑部署(Red-Black Deployment)
这是Netflix采用的部署手段，Netflix的主要基础设施是在AWS上，所以它利用AWS的特性，在部署新的版本时，通过AutoScaling Group用包含新版本应用的AMI的LaunchConfiguration创建新的服务器。测试不通过，找到问题原因后，直接干掉新生成的服务器以及Autoscaling Group就可以，测试通过，则将ELB指向新的服务器集群，然后销毁掉旧的服务器集群以及AutoScaling Group。
红黑部署的好处是服务始终在线，同时采用不可变部署的方式，也不像蓝绿部署一样得保持冗余的服务始终在线。