在当今云计算和 DevOps 软件平台高度灵活、敏捷及持续部署的背景下，传统的“瀑布式”软件开发方法显得格格不入。
仅仅准备一份在生产发布部署时执行的手动步骤清单是远远不够的。 如果你仍然这样做，那么你并不能真正算作敏捷实践者，更不是真正的 DevOps 推崇者。
蓝绿部署：概念解析
蓝绿部署是一种软件部署策略，它通过构建两个相同的环境（一个活动环境，即“蓝色”环境；一个非活动环境，即“绿色”环境），从而显著降低停机时间和新软件版本带来的潜在风险。
活动环境是当前软件版本的运行场所，也是用户访问并产生生产流量的地方。而非活动环境则用于部署和测试新版本的软件。
一旦新版本完成测试并准备就绪，系统会将流量从活动环境切换至非活动环境，使其成为新的活动环境。 这个过程可以按需反复进行。
DevOps 环境下的蓝绿部署
蓝绿部署与 DevOps 的理念和实践高度契合，因为它支持软件的持续交付和部署，同时最大限度地减少生产用户的停机时间，并降低生产发布失败的风险。
拥有两个相同的环境，允许在不干扰当前生产环境的情况下测试和部署新版本的软件。 这意味着可以实现更快、更频繁的发布，而这正是 DevOps 的核心要素。
此外，在环境之间快速切换流量的能力，为出现问题时快速回滚提供了重要保障，这对 DevOps 环境来说至关重要。
蓝绿部署的核心原则
#1. 两个完全相同的环境
蓝绿部署的基础是创建两个完全相同的环境。 这意味着两个环境在数据和流程上都是一致的。 其中一个环境处于活动状态（蓝色），另一个处于非活动状态（绿色）。
蓝色环境是生产用户进行日常操作的场所。 绿色环境始终与蓝色环境同步，但测试人员会在该环境中运行他们的测试用例。 尽管绿色环境不是生产环境，但由于其环境配置与生产环境相似，因此可以在真实条件下运行测试。
#2. 流量切换
当新版本的软件完成测试并准备好部署时，系统会将流量从当前的活动环境切换到非活动环境，使后者成为新的活动环境。
这个切换过程是即时完成的。所有的部署工作在此之前就已经完成，无需停机时间窗口。用户无需执行任何操作，即可自动被重定向到新的环境。
来源： aws.amazon.com
#3. 快速回滚
在环境之间快速切换流量的能力也意味着，在出现问题时，可以快速地将系统回滚到之前的稳定状态。这保证了最短的停机时间，并确保应用程序具有高可用性。
如果绿色环境出现故障，所有的用户都可以立即切换回稳定的蓝色环境，不会出现任何不流畅的情况。
#4. 自动化测试
自动化测试是蓝绿部署的关键组成部分。它可以确保新版本的软件在部署到活动环境之前，已经经过了全面的测试。
如果你的系统中缺乏大量的自动化测试（至少包括单元测试、功能测试和回归测试），那么实施蓝绿部署的意义可能不大。
缺乏自动化测试会大大降低你的速度。 测试新环境所需的时间将会过长，以至于当你能够切换到绿色环境时，从软件开发生命周期的角度来看，它可能已经“过时”了。
#5. 持续交付
蓝绿部署是持续交付流程的重要组成部分，最终目的是实现更快、更频繁的软件发布到生产环境。
当你在绿色环境上准备好测试新版本的软件时，你可以立即进行切换。 由于部署已经完成，你只需要进行流量切换，这个过程非常快，你可以每天都进行多次。当然，这假设你的测试活动也足够快。
典型的生命周期
运行蓝绿部署的平台，有着其自身特定的运行步骤和流程的生命周期， 通常包含以下几个关键步骤：
- 构建新版本的软件。这包括编译代码、运行自动化测试，以及创建可部署的工件。
- 将新版本的软件部署到非活动（绿色）环境。这涉及到环境的设置，部署工件，以及配置任何必要的设置。
- 在新版本软件部署到绿色环境后，运行自动化测试以确保新版本运行正常。 这包括功能测试、回归测试、集成测试，如果条件允许，还包括性能测试。
- 将流量从活动（蓝色）环境切换到非活动（绿色）环境。这需要更新负载均衡器或DNS设置，以便将流量引导至绿色环境。 理想情况下，这个过程应该由自动化流程完成。
- 在切换完成后，监控应用程序，以确保其正常运行。 这包括监控错误、性能问题和其他异常情况。
- 这是一个可选步骤，你可能并不希望频繁地执行它。但是，如果检测到任何重大问题，则应立即将流量切换回蓝色环境以执行回滚操作。 同样，这种回滚对生产用户是无缝的，不会造成停机或中断。只需要更新负载均衡器或 DNS 设置即可将流量引导至蓝色环境。
- 在问题得到解决并且新版本准备好再次部署时，将流量切换回绿色环境。 重申一次，这需要更新负载均衡器或 DNS 设置，将流量重新导向绿色环境。
- 最后，一旦新版本的软件稳定运行，就可以停用在蓝色环境中运行的旧版本软件。 你将需要此环境来构建系统的下一个新版本。
实施 CI/CD 管道
将蓝绿部署整合到 DevOps CI/CD 管道中应该是一个自然而然的过程。
一个重要的前提条件是，你已经拥有两个相同的环境。由于这应该是一个自动化过程，你可以使用诸如 AWS CloudFormation 甚至是云无关的 Terraform 等基础设施即代码工具，在自动化管道中创建、重新创建和更新环境的脚本。
一旦做到了这一点，创建完全自动化的部署流程就相对简单了。 你可以重用现有的管道来创建蓝色和绿色环境。 但同时，你还需要在管道中包含测试流程。
可以使用诸如 AWS Elastic Load Balancer 或 NGINX 等工具来自动化流量切换过程。 这涉及到更新负载均衡器或 DNS 设置，以便在新版本的软件经过测试并准备就绪后，将流量引导至绿色环境。
下一个难题是监控。为此，可以使用诸如 AWS CloudWatch、New Relic 或 Datadog 等工具。
最后，可以重用现有的管道，甚至可以废弃旧的蓝色环境。 你可以决定是首先销毁所有服务和组件，然后再从头开始重建它们，还是只更新链中每个服务的脚本。 通常，销毁并重新创建是一个更安全的选择，因为随着更新，你可能需要考虑更多的特殊情况。
蓝绿部署的最佳实践
想知道如何充分利用蓝绿部署的优势吗？ 这里有一些从实践中总结出的技巧：
制定可靠的数据库迁移策略
在部署新版本的软件时，确保正确更新数据库架构至关重要。可以使用诸如 Flyway 或 Liquibase 等数据库迁移工具来管理数据库模式的更改。
使用金丝雀分析工具
尽管金丝雀部署是另一种方法，你仍然可以借鉴它的一些技术来优化蓝绿部署。
可以使用诸如 Kayenta 或 Spinnaker 等金丝雀分析工具来分析新版本的软件在真实环境中的表现。这包括将新版本软件的性能与旧版本进行比较。
使用诸如 Togglz 等功能切换框架来启用或禁用新版本软件中的功能。这样可以逐步推出新功能，并在必要时快速回滚。
使用具有运行状况检查的负载均衡器
使用诸如 AWS Elastic Load Balancer 或 NGINX 等负载均衡器，并配置运行状况检查，以确保流量仅被路由到运行正常的实例。这保证了应用程序的高可用性，并最大限度地减少停机时间。
制定带有自动回滚功能的回滚计划
制定一个回滚计划来应对可能出现的问题，并使用诸如 AWS CodeDeploy 或 Octopus Deploy 等工具来自动化回滚过程。 这确保了最大限度地减少停机时间，并确保应用程序保持高可用性。
当发现新版本存在严重问题时，这主要用于绿色环境的回滚。
你无需为蓝色环境制定回滚计划，因为该环境不会受到切换的影响，并且你可以根据需要立即恢复到这个稳定的环境。
蓝绿部署的挑战
实施蓝绿部署可能会给开发团队带来一些挑战。以下是一些常见的挑战：
- 设置和管理两个相同的环境可能既复杂又耗时。 这需要具备诸如 Terraform 或 CloudFormation 等基础设施即代码工具的专业知识。你需要拥有一支能够应对此类技术挑战的高级开发团队。
- 在部署新版本的软件时，确保正确更新数据库架构非常重要。这可能具有挑战性，尤其是当数据库模式很复杂时。你需要可靠的数据库部署流程，来自动化并可靠地处理模式更新。
- 在真实环境中分析新版本软件的性能可能具有挑战性。 这需要具备诸如 Kayenta 或 Spinnaker 等金丝雀分析工具的专业知识。
- 实现功能切换可能具有挑战性，特别是当应用程序具有大量功能时。 这需要在开发团队之间进行仔细的规划和协调。
- 在真实环境中测试新版本的软件可能具有挑战性，尤其是当应用程序具有大量用户或服务器时。你需要尽可能使测试用例自动化。此外，你的日常流程最终将包括开发和测试团队之间的大量协调。
- 拥有良好的监控解决方案并不容易，但对于正确的 DevOps 操作来说是至关重要的。 只要可行，就投入时间使用经过验证的服务 (AWS CloudWatch、New Relic、Datadog) 来构建此解决方案。
蓝绿部署和金丝雀部署的区别
虽然与传统的部署过程的差异非常明显（传统部署过程中不存在运行不同软件版本的两个并行环境），但与金丝雀部署的差异可能更有趣。
蓝绿部署意味着存在两种环境（蓝色和绿色）。 然而，与此同时，这两个环境在数据方面始终保持同步。 一旦新版本经过测试并被认为准备就绪，流量就会从活动环境切换到非活动环境，使其成为新的活动环境。 你无需花费任何时间来部署新代码，并且不会涉及生产停机时间。 所有生产用户始终在当前活动环境中工作，他们甚至不会注意到切换。
金丝雀部署涉及将软件的新版本部署给一小部分用户，而大多数用户或服务器继续使用当前版本。这是一种渐进式的部署，而不是全面的切换。 在这种情况下，测试人员是直接生产用户，即使只是他们中定义的一个子集。 该小组正在积极测试新版本的生产流程，当最终稳定后，新版本将传播给其他用户。
那么哪一个更好呢？
一个咨询顾问的经典回答“视情况而定”最适合这里，尽管听起来可能有点敷衍。
如果你的系统的首要目标是高可用性，那么蓝绿部署将是你的首选。
如果你强烈倾向于更快的反馈和更可控（尽管更慢）的新系统版本推出，那么金丝雀部署相比蓝绿部署则更具优势。
重要的是，它们都足够敏捷，足以被认为是严肃的 DevOps 系统创建的有效方法。
案例研究
Netflix 使用蓝绿部署来部署其流媒体服务的新版本。通过使用蓝绿部署，Netflix 可以在不影响用户体验的情况下部署其服务的新版本。 事实上，Netflix 还在其他情况下并行使用金丝雀部署，因此在同一框架下结合使用不同的 DevOps 部署方法并非不现实。
此外，Amazon 和 Etsy 也使用蓝绿部署来部署其电子商务平台的新版本。
另一个案例是 LinkedIn，它使用蓝绿部署来部署其社交网络平台的新版本。
最后但并非最不重要的一点是，IBM 使用蓝绿部署来部署其云平台的新版本。
这些公司已成功地在其平台基础设施中实施了蓝绿部署，并为其他公司树立了良好的榜样。
最后的话
与金丝雀一样，蓝绿部署旨在对现有的敏捷流程和方法进行最佳优化，以一种无缝的方式交付新软件，让用户浑然不觉。 这就是此类方法的最终目标。 你不断地、频繁地交付新软件，但却不会引起用户的注意，最终，用户也不关心这些细节。
对于开发团队来说，公司里没有人议论他们最新的版本，这可能会让他们感到有点沮丧。 但是，如果你问我，这正是你能提供的最好的服务。 没人谈论它，但每个人都在每天使用它。
下一步，可以查看常见的 DevOps 面试问题和答案。