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阿里巴巴发布最佳实践 | 阿里巴巴DevOps实践指南

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编者按:本文源自阿里云云效团队出品的《阿里巴巴DevOps实践指南》,扫描上方二维码或前往:https://developer.aliyun.com/topic/devops,下载完整版电子书,了解阿里十年DevOps实践经验。

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。

常见发布策略

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:

  1. 简单, 不太需要考虑新旧版本共存时的兼容性问题

劣势:

  1. 发布过程中,服务不可用
  2. 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
  3. 出现故障后很难回滚

适合场景:

  1. 开发测试环境
  2. 非关键应用,用户影响面小
  3. 兼容性比较难管控的场景

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,否者回滚代码。

优势:

  1. 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
  2. 发布安全能够得到保障

劣势:

  1. 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:

  1. 监控比较完备且与发布系统集成

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:

  1. 用户体验影响比较小, 不需要停机发布
  2. 能够控制发布风险

劣势:

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

适用场景:

  1. 适合可用性较高的生产环境发布

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:

  1. 升级切换和回退速度非常快
  2. 零停机时间

不足:

  1. 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
  2. 需要两倍的机器资源
  3. 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:

  1. 机器资源比较富余或者按需分配 (背靠云厂商)

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:

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

不足:

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

适用场景:

  1. 用来做业务探索和创新测试
  2. 需要对多个方案进行决策

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:

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

不足:

  1. 需要对流量隔离环境进行独立监控
  2. 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:

  1. 较为核心的生产业务场景

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。

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:

a. 本次发布参与人
    开发人
    测试人
    代码 Review 人
b. 发布内容
c. 测试过程
d. 风险描述
e. 线上验证方案
f. 线上出现问题的止血方案
g. 发布步骤
    分 x 批发布, 前 x 批发布后暂停 x 小时

网站标题:阿里巴巴发布最佳实践 | 阿里巴巴DevOps实践指南
标题链接:http://cqcxhl.cn/article/dscggii.html

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