蓝绿部署（Blue-Green Deployment）是一种用两套几乎相同的生产环境来发布新版本的方法：平时只有一套（比如蓝色）接真实流量，另一套（绿色）空闲或用于验证；新版本部署到绿色并测试通过后，把流量入口从蓝色切到绿色。出问题就把入口切回蓝色。
打个比方：餐厅不换灶台，而是准备两个一模一样的厨房。蓝厨房正常营业，绿厨房试做新菜。菜都试好了，把顾客入口从蓝厨房改到绿厨房；若新菜被投诉，再切回蓝厨房。这里的“入口”通常是负载均衡器（load balancer）或路由器（router），切换动作只是改路由规则，因此可以做到一键、秒级、整体切换。
关键点：
1. 两套环境配置尽量一致，包括运行时、依赖、环境变量，否则容易出现“绿能跑、蓝不能跑”。
2. 绿色先验证：自动化测试、冒烟测试（smoke test）、人工验收，甚至用影子流量（shadow traffic）回放真实请求但不影响结果。
3. 数据库和状态是难点。若新版本改了表结构或数据格式，回切蓝色可能不兼容。常见做法是让数据库变更向后兼容，先双写、再切、再清理。
4. 有状态服务如长连接、会话缓存、缓存预热，要在切换前处理好，否则切换会掉线或抖动。
和相邻概念的区别：
| 方式 | 流量怎么变 | 回退 |
|---|---|---|
| 蓝绿部署 | 一次性从蓝切到绿 | 切回蓝，通常最快 |
| 金丝雀发布（Canary Release） | 先给新版本小比例流量，逐步加大 | 把新版本流量降到 0 |
| 滚动更新（Rolling Update） | 逐台替换旧实例 | 重新滚回旧版本，较慢 |
对 AI 从业者的意义：发布新模型、新提示词或新检索索引时，蓝绿能让你在绿色环境先跑离线评测和影子流量，确认无回归后再整体切流；线上异常时快速回到蓝色。不过模型文件、向量索引、GPU 资源往往较重，两套全量运行成本高，所以实际常把蓝绿用于路由和服务层，把金丝雀、影子流量用于模型效果验证。数据库和索引变更是否可逆，仍要以实际架构和官方文档为准。