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title: "Canary Deployment"
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type: concept
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tags: [DevOps, Deployment, Kubernetes, ECS, AWS]
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sources: [learning-sessions-ecs-deployment-using-iac-20230808-183322-meeting-recording]
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last_updated: 2026-05-05
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# Canary Deployment
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## Definition
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金丝雀部署（Canary Deployment）是一种软件发布策略，通过将新版本逐步推向一小部分用户来降低风险——在新版本全面推广前，先将少量流量导向新版本，观察其行为和性能，验证无误后再逐步扩大比例。
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## Core Mechanism
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1. **流量分割**：将用户流量按比例分割（如 5%/10%/50%/100%）
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2. **逐步提升**：从低比例开始，逐步增加新版本流量
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3. **快速回滚**：发现问题时，立即将流量切回旧版本
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## Implementation in AWS
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### ECS (Elastic Container Service)
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ECS 模块支持金丝雀部署，通过 Target Group 权重调整实现流量控制：
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- 创建新旧两个 Task Definition
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- 通过 ALB/NLB 的 Target Group 逐步调整权重
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- 结合 CloudWatch 监控自动决策扩缩比例
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### EKS (Elastic Kubernetes Service)
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Kubernetes 原生支持金丝雀部署，通过以下机制：
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- `ReplicaSet` 控制新旧版本副本数
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- `Service` 选择器配合金丝雀标签
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- Argo Rollouts 等高级工具提供声明式金丝雀策略
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### AWS Tools
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- **AWS CodeDeploy**：原生支持 ECS 和 Lambda 的金丝雀部署策略
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- **ALB Target Groups**：权重路由实现流量分割
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- **CloudWatch**：金丝雀指标监控
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## Comparison with Other Deployment Strategies
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| 策略 | 风险 | 成本 | 适用场景 |
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| **Blue-Green** | 中 | 高（双倍资源） | 快速回滚需求 |
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| **Canary** | 低 | 中 | 生产验证 |
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| **Rolling** | 中 | 低 | 资源受限环境 |
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| **A/B Testing** | 低 | 中 | 功能验证 |
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## Key Metrics to Monitor
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- 错误率（5xx）
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- 延迟（P50/P95/P99）
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- 业务指标（转化率/点击率）
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- 资源利用率
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## Related Concepts
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- [[Blue-Green-Deployment]]：双环境切换策略
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- [[ECS-Module-Deployment]]：ECS 场景的模块化部署
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- [[Infrastructure-as-Code]]：部署自动化基础
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