这篇文章给大家介绍大数据中如何分析蓝绿发布、灰度发布和滚动发布，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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应用程序升级面临最大挑战是新旧业务切换，将软件从测试的最后阶段带到生产环境，同时要保证系统不间断提供服务。
长期以来，业务升级渐渐形成了几个发布策略：蓝绿发布、灰度发布和滚动发布，目的是尽可能避免因发布导致的流量丢失或服务不可用问题。
一、 蓝绿发布
项目逻辑上分为AB组，在项目系统时，首先把A组从负载均衡中摘除，进行新版本的部署。B组仍然继续提供服务。
最后，B组也升级完成，负载均衡重新接入B组，此时，AB组版本都已经升级完成，并且都对外提供服务。
特点
如果出问题，影响范围较大；
发布策略简单；
用户无感知，平滑过渡；
升级/回滚速度快。
缺点
需要准备正常业务使用资源的两倍以上服务器，防止升级期间单组无法承载业务突发；
短时间内浪费一定资源成本；
基础设施无改动，增大升级稳定性。
蓝绿发布在早期物理服务器时代，还是比较昂贵的，由于云计算普及，成本也大大降低。
二、 灰度发布
灰度发布只升级部分服务，即让一部分用户继续用老版本，一部分用户开始用新版本，如果用户对新版本没什么意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到新版本上面来。
特点
保证整体系统稳定性，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，影响范围可控；
新功能逐步评估性能，稳定性和健康状况，如果出问题影响范围很小，相对用户体验也少；
用户无感知，平滑过渡。
缺点
自动化要求高
部署过程
从LB摘掉灰度服务器，升级成功后再加入LB；
少量用户流量到新版本；
如果灰度服务器测试成功，升级剩余服务器。
灰度发布是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的过程。
三、 滚动发布
滚动发布是指每次只升级一个或多个服务，升级完成后加入生产环境，不断执行这个过程，直到集群中的全部旧版本升级新版本。
红色：正在更新的实例
蓝色：更新完成并加入集群的实例
绿色：正在运行的实例
特点
用户无感知，平滑过渡；
节约资源。
缺点
部署时间慢，取决于每阶段更新时间；
发布策略较复杂；
无法确定OK的环境，不易回滚。
部署过程
先升级1个副本，主要做部署验证；
每次升级副本，自动从LB上摘掉，升级成功后自动加入集群；
事先需要有自动更新策略，分为若干次，每次数量/百分比可配置；
回滚是发布的逆过程，先从LB摘掉新版本，再升级老版本，这个过程一般时间比较长；
自动化要求高。
关于大数据中如何分析蓝绿发布、灰度发布和滚动发布就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。