xDev Asia

比較部署策略：滾動更新、藍/綠、金絲雀、A/B 測試。 Kubernetes 部署策略。 Argo Rollouts 用於漸進式交付。帶有 LaunchDarkly/Unleash 的功能標誌。回滾策略。

微服務與微前端系統設計－從基礎到生產

第 8 部分：CI/CD 和部署策略

亞洲開發網

簡介

將微服務部署到生產中是風險最大的時候。部署策略決定出現錯誤時的影響範圍 — 影響 100% 的使用者還是僅影響 5%？本文比較了策略並提供了選擇正確策略的指導。

Deployment Strategies — Blue-Green, Canary, Rolling

1. 滾動更新

Kubernetes mặc định:

Pod v1 ●●●●●  (5 replicas)

Deploy v2:
Step 1: ●●●●● + ○     (1 new pod v2 starting)
Step 2: ●●●● + ○○      (2 v2 ready, 1 v1 terminated)
Step 3: ●●● + ○○○      (3 v2 ready)
Step 4: ●● + ○○○○
Step 5: ○○○○○           (all v2)

● = v1, ○ = v2

優點： 零停機、漸進、K8s原生 缺點： 上線時版本混雜，回滾速度慢 用例： 低風險變更、無狀態服務

2. 藍/綠部署

Blue (current, live):  ●●●●●  ← traffic
Green (new, staging):  ○○○○○  ← no traffic

Test Green thoroughly, then switch:

Blue:  ●●●●●  ← no traffic (standby)
Green: ○○○○○  ← ALL traffic switched instantly

**優點：**即時回滾（切換回藍色），上線前全面測試 **缺點：**需要2x資源，資料庫遷移必須向後相容 用例： 關鍵服務，需要即時回滾時

3. 金絲雀部署 ⭐

Step 1: ●●●●● (100% v1)
Step 2: ●●●●○ (90% v1, 10% v2) ← canary
Step 3: Monitor metrics (error rate, latency, CPU)
Step 4a: Metrics OK → ●●●○○ → ●●○○○ → ○○○○○ (promote)
Step 4b: Metrics BAD → ●●●●● (rollback, remove canary)

**優點：**最小爆炸半徑，數據驅動推廣 缺點： 設定複雜，需要良好的監控 用例： 大多數生產部署 - 建議的預設值

4. Argo 推出（漸進式交付）

# rollout.yaml
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: product-service
spec:
  replicas: 5
  strategy:
    canary:
      canaryService: product-service-canary
      stableService: product-service-stable
      steps:
        - setWeight: 5
        - pause: { duration: 5m }
        - setWeight: 20
        - pause: { duration: 10m }
        - setWeight: 50
        - pause: { duration: 15m }
        - setWeight: 100
      analysis:
        templates:
          - templateName: success-rate
        startingStep: 2
        args:
          - name: service-name
            value: product-service

---
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: AnalysisTemplate
metadata:
  name: success-rate
spec:
  metrics:
    - name: success-rate
      interval: 1m
      successCondition: result[0] >= 0.99
      provider:
        prometheus:
          address: http://prometheus:9090
          query: |
            sum(rate(http_requests_total{service="{{args.service-name}}",code=~"2.."}[5m]))
            /
            sum(rate(http_requests_total{service="{{args.service-name}}"}[5m]))

5. 功能標誌

將程式碼部署到生產而不為使用者啟用：

// Feature flag check
const unleash = require('unleash-client');

app.get('/api/products', (req, res) => {
  const products = getProducts();
  
  if (unleash.isEnabled('new-recommendation-engine', {
    userId: req.user.id
  })) {
    // New feature, enabled for specific users
    products.forEach(p => {
      p.recommendations = newEngine.getRecommendations(p.id);
    });
  }
  
  res.json(products);
});

功能標誌 + 金絲雀

1. Deploy v2 with feature flag OFF → 100% users get old behavior
2. Enable flag for 5% users → monitor
3. Gradually increase → 20% → 50% → 100%
4. Remove flag from code after full rollout

6. 決策矩陣

戰略	風險	速度	成本	回滾	最適合
滾動	中	慢	低	慢	低風險變更
藍色/綠色	低	快	高 (2x)	即時	關鍵服務
金絲雀	極低	中	低	快	預設選擇
功能標誌	極低	即時	低	即時	使用者體驗變更

7.回滾策略

組件	回滾方法
K8s 部署	`kubectl rollout undo`
Argo 推出	分析失敗時自動回滾
CDN 上的 MFE	指向先前的版本
資料庫	正向遷移（永不回滾架構）
功能標誌	立即停用標誌

總結

滾動更新：K8s默認，簡單，適合低風險
藍/綠：即時回滾，2倍成本
金絲雀：最小爆炸半徑 — 建議預設值
Argo 推出：自動漸進式交付與分析
功能標誌：部署≠發布，即時啟用/停用

下一篇文章： 第 26 課：全端可觀察性 — 日誌、指標與追蹤

第 25 課：部署策略 — 藍/綠、金絲雀與滾動

簡介