DevOps 发布策略简介

安全
DevOps追求更短的迭代周期、更高频的发布。但发布的次数越多,引入故障的可能性就越大。更多的故障将会降低服务的可用性,进而影响到客户体验。所以,为了保证服务质量,守好发布这个最后一道关,阿里逐步发展出了适应DevOps要求的发布策略。

 [[410211]]

前言

DevOps追求更短的迭代周期、更高频的发布。但发布的次数越多,引入故障的可能性就越大。更多的故障将会降低服务的可用性,进而影响到客户体验。所以,为了保证服务质量,守好发布这个最后一道关,阿里逐步发展出了适应DevOps要求的发布策略。

在开始讲述阿里的实践之前,我们先简单介绍下几种常见发布策略,以及它们适用的场景和优缺点。

一 常见发布策略

1 停机发布

停机发布会在发布以前关闭服务,停止用户访问,然后一次性的升级所有服务。这种发布策略的发布频率往往比较低,且需要在发布之前做好充足的测试。

停机发布的特点有:

所有需要升级的组件被整合到一次发布中
一个项目中的大部分应用都会被更新
发布之前的研发流程和测试流程往往需要花很长的时间
发布时如果出现问题, 修复和回滚的成本很高
完成一次停机发布, 需要花费很久的时间, 且需要很多团队在一起才能完成
往往需要客户端和服务器端同步升级
停机发布并不适合互联网公司,因为两次发布的间隔很久,从功能特性提出到进入市场的时间太长,对市场反应不敏感,会在充分竞争的市场里处于下风。每次发布因为要停机,也会带来经济损失。

优势:

简单,不太需要考虑新旧版本共存时的兼容性问题
劣势:

发布过程中,服务不可用
只能在业务低峰期 (往往是夜间)发布,并且需要很多团队在一起工作
出现故障后很难回滚
适合场景:

开发测试环境
非关键应用,用户影响面小
兼容性比较难管控的场景

2 金丝雀发布

金丝雀发布这个术语源自20世纪初期,当时英国的煤矿工人在下井采矿之前,会把笼养的金丝雀携带到矿井中,如果矿井中一氧化碳等有毒气体的浓度过高,在影响矿工之前,金丝雀相比人类表现的更加敏感快速,金丝雀中毒之后,煤矿工人就知道该立刻撤离。金丝雀发布是在将整个软件的新版本发布给所有用户之前,先发布给部分用户,用真实的客户流量来测试,以保证软件不会出现严重问题,降低发布风险。

在实践中,金丝雀发布一般会先发布到一个小比例的机器,比如 2% 的服务器做流量验证,然后从中快速获得反馈,根据反馈决定是扩大发布还是回滚。金丝雀发布通常会结合监控系统,通过监控指标,观察金丝雀机器的健康状况。如果金丝雀测试通过,则把剩余的机器全部升级成新版本,否则回滚代码。

优势:

对用户体验影响较小,在金丝雀发布过程中,只有少量用户会受影响
发布安全能够得到保障
劣势:

金丝雀的机器数量比较少, 有一些问题并不能够暴露出来
适用场景:

监控比较完备且与发布系统集成

3 灰度/滚动发布

灰度发布是金丝雀发布的延伸,是将发布分成不同的阶段/批次,每个阶段/批次的用户数量逐级增加。如果新版本在当前阶段没有发现问题,就再增加用户数量进入下一个阶段,直至扩展到全部用户。

灰度发布可以减小发布风险,是一种零宕机时间的发布策略。它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。整个发布过程会持续比较长的时间, 在这段时间内,新旧代码共存,所以在开发过程中,需要考虑版本之间的兼容性,新旧代码共存不能影响功能可用性和用户体验。当新版本代码出现问题时,灰度发布能够比较快的回滚到老版本的代码上。

结合特性开关等技术,灰度发布可以实现更复杂灵活的发布策略。

优势:

用户体验影响比较小, 不需要停机发布
能够控制发布风险
劣势:

发布时间会比较长
需要复杂的发布系统和负载均衡器
需要考虑新旧版本共存时的兼容性
适用场景:

适合可用性较高的生产环境发布

4 蓝绿发布

蓝绿部署是指有两个完全相同的、互相独立的生产环境,一个叫做“蓝环境”,一个叫做“绿环境”。其中,绿环境是用户正在使用的生产环境。当要部署一个新版本的时候,先把这个新版本部署到蓝环境中,然后在蓝环境中运行冒烟测试,以检查新版本是否正常工作。如果测试通过,发布系统更新路由配置,将用户流量从绿环境导向蓝环境,蓝环境就变成了生产环境。这种切换通常在一秒钟之内就能搞定。如果出了问题,把路由切回到绿环境上,再在蓝环境中调试,找到问题的原因。因此,蓝绿部署可以做到仅仅一次切换,立刻就向所有用户推出新版本,新功能对所有用户立刻生效可见。

优势:

升级切换和回退速度非常快
零停机时间
不足:

一次性的全量切换,如果发布出现问题, 会对用户产生比较大的影响
需要两倍的机器资源
需要中间件和应用自身支持热备集群的流量切换
适用场景:

机器资源比较富余或者按需分配 (背靠云厂商)

5 A/B 测试

A/B 测试和灰度发布非常像,可以从发布的目的上进行区分。AB测试侧重的是根据A版本和B版本的差异进行决策,最终选择一个版本进行部署。和灰度发布相比,AB测试更倾向于去决策,和金丝雀发布相比,AB测试在权重和流量的切换上更灵活。

举个例子,某功能有两个实现版本 A 和 B,通过细粒度的流量控制,把 50% 的用户总是引导到 A 实现上,把剩下的 50% 用户总是引导到 B 实现上,通过比较 A 实现和 B 实现的转化率,最终选择转化率较高的 A 实现作为功能的最终版本。

优势:

快速实验能力
用户体验影响小
可以使用生产环境流量做测试
可以针对某些特定用户做测试
不足:

需要较为复杂的业务流量识别和控制能力
需要考虑较为复杂的新旧版本兼容性问题
适用场景:

用来做业务探索和创新测试
需要对多个方案进行决策

6 流量隔离环境发布

在上述的发布策略中,发布的单位都是应用,但是一个功能模块往往是由多个应用组合在一起提供的服务,即使当前发布的应用出现了异常,这个异常也未必体现在当前应用中,在复杂的情况下,异常会延迟到它的下游应用才体现出来,如何发现此类问题并且不影响用户体验是非常重要的。此外,我们有时候还希望新版本的代码上线以后,只影响到一小部分用户。而传统的灰度发布,因为无法识别业务流量,所以即使某个应用只有一台机器出现了问题,也可能会影响到所有的用户。

如下图左侧的灰度发布,App1 的所有机器都有一定概率会路由到出现问题的红色 App2 机器上。而右侧的隔离环境发布中,新版本的代码会先发布在全链路隔离环境中,即使发布中出现问题,也只会影响少量用户。

优势:

能够发现一些复杂的, 涉及到多应用的问题
出现故障时, 只会影响很小一部分用户
不足:

需要对流量隔离环境进行独立监控
系统设计复杂, 需要中间件和链路上的所有应用能够识别业务流量
适用场景:

较为核心的生产业务场景

二 阿里巴巴发布最佳实践

我们将按照发布的过程来介绍阿里巴巴发布的最佳实践。

1 发布计划

发布前要对待发布功能模块做充分验证,同时要思考假如本次发布引入故障该如何止血。所以在发布之前写出本次发布的计划清单是非常重要的,一个典型的发布计划如下:

本次发布参与人开发人测试人代码 Review 人
发布内容
测试过程
风险描述
线上验证方案
线上出现问题的止血方案
发布步骤分 x 批发布前 x 批发布后暂停 x 小时

2 不同环境使用不同的发布策略

前面介绍的几种发布策略都有各自的优缺点,要根据自己的场景特点和需求选择合适的发布策略。

一般来说,测试环境是用来做初步功能测试,所以会频繁的更新代码和发布,如果采用灰度发布的方式且发布的批次设置的比较大,则开发效率会大打折扣。这个时候单机或多机的单批次停机发布其实是一个不做的选择。

对于预发环境,不仅要考虑自己测试的需要,还要考虑上下游其他开发者的测试需求,所以单批次停机发布就不再合适,可以设置两批发布。

对于线上环境,可以先发布隔离流量环境,再多批次发布线上环境。

3 发布中关注监控报警

仅靠发布策略是无法避免故障的发生的,在发布中和发布后仔细的观察应用的监控数据非常重要。应用的核心指标监控数据,比如 QPS、RT、成功率和报错数,能够帮助用户尽可能早的发现故障。此外,在生产环境中,如果批次数量设置的比较小,每批发布机器数量比较少,那么即使某些监控指标出现了问题,因为数据量比较小,可能会被淹没在整体的监控数据中,所以配置已发布机器的独立监控也是非常重要的。

4 金丝雀发布和无人值守

阿里内部绝大部分应用会在多机房/单元部署,可能存在一种场景,同一份代码和配置在某些机房/单元正常,在其他的的单元/机房下就会出现故障,所以有必要在分批发布的时候,把所有机房/单元的组合都在第一批发布时出现,这样问题可以及早暴露。此外研发人员往往会重点关注前几批发布,如果后面批次才出现问题,研发人员可能无法快速响应。

单元化是为了解决容灾和扩展性问题,上图是阿里巴巴的单元化部署架构。

此外,应用的监控项一般都很多,在发布周期比较长的情况下,不能要求研发人员时刻专注每一个监控项,需要一定的智能化方案帮助研发找出那些需要重点关注的监控项。

为了解决上面两个问题,阿里设计并实现了自己的金丝雀发布策略。金丝雀发布从应用的每个机房/单元下抽取 10% 的机器放到首批,无人值守智能监控系统会对这部分机器设置独立的监控,对于每个监控项,无人值守会对比已发布和未发布机器的监控指标数据,同时对比发布前和发布后的监控数据,如果发现异常,会推送给研发人员做进一步的判断。

这种金丝雀发布策略可以帮助研发尽可能早的发现问题, 并且减少研发人员的工作量,提高研发效率。

5 持续集成和发布

合理的选择发布策略,按照上面所述的最佳实践来发布,发布的风险可以被控制在很小的范围内,甚至比停机发布的风险还要小。实际上,发布周期短,每次发布仅包含少量代码是一个很好的发布实践。因为部署间隔时间长,将会导致每次的部署包含更多的代码变更,结果就是出现更多缺陷和宕机的风险。这种情况下,人们为了降低发布风险,会倾向于增加更多的评审,事实上这除了大大增加部署时间外,对降低发布风险的影响微乎其微。这是一个越来越差的增强回路,我们需要通过高频的持续部署,来颠覆这个恶性循环。

三 总结

敏捷开发能够缩短产品走向市场的时间,让消费者更快地获得想要的功能,也能让产品团队更快地拿到消费者的反馈并据此对产品做出迭代。为了解决敏捷开发下频繁发布带来的发布风险,本文介绍了多种发布策略,包括各个发布策略的优缺点、适用场景,在不同场景下综合应用这些模式可以在更快速地交付高质量的产品。

 

责任编辑:梁菲 来源: 阿里云云栖号
相关推荐

2020-12-09 09:52:16

AWSDevOps Guru

2011-07-22 10:51:51

2023-02-03 17:37:08

2019-05-09 13:00:34

DevOps

2017-04-11 07:27:07

DevOps开发运维

2012-05-28 18:09:11

华为云服务

2023-03-02 17:44:30

DevOps开发

2012-02-01 10:29:13

2010-05-06 12:44:47

Oracle数据库

2009-11-24 09:26:31

pbr策略路由

2021-07-02 08:00:00

云原生开发工具

2020-10-27 12:07:17

DevOps单页应用程序开发

2010-09-10 14:08:50

无线网路安全策略

2013-06-07 18:38:38

CompuwareDevOps

2009-07-03 10:06:50

JSP JavaBeaJSP Servlet

2010-04-02 09:15:19

GNOME 2.30

2013-04-11 10:02:14

2022-10-11 15:26:16

网络编程鸿蒙

2018-02-24 11:59:11

安全策略应用程序安全策略

2009-03-25 08:53:04

PhodesAndroid移动OS
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号