正确的策略迭代流程是什么？

当前已经有了一版线上用户正在使用的方案，然后算法对某些策略做了模型迭代或者规则优化（反映在cxr或者更好的用户体验）产生了一版新的方案，新方案的上线流程是怎样的？
方式一：新方案代码直接发版上线。没啥优点，缺点是万一线上用户使用效果不好，很难再回滚到就方案的代码。
方式二：开关配置，有一个开关是否使用新旧方案，相比于方案一就是当新方案效果不佳时（往往需要一周左右的数据分析），能方便快速切回到旧方案，缺点是“一揽子回切，不够平滑”。
方式三：AB实验，逐步放流量。新方案上线前研发、产品先加白名单验证，看看用户体验、功能是否符合预期。白名单方式既对线上用户无感知，又能基于线上的数据验证功能or策略效果。白名单验证完成后再逐步开流量，先开1%流量观察（各类系统指标、以前是产品功能等），观察无误后，再开10%的流量进行 AB 试验看策略效果。
此时产品或者算法可基于这10%的流量做数据分析效果验证（一周左右），验证完成后若效果正向，则可逐步全量到新方案。若效果不好，则可关闭新功能的流量，然后研发可继续开发改进，再上线。