阅读全文

⭐⭐⭐ Spring Boot 项目实战	⭐⭐⭐ Spring Cloud 项目实战
《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《数据库实体设计合集》
《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《Java 面试题 + Java 学习指南》

摘要: 原创出处 toutiao.com/i6910008843955192323 「小杨互联网」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

• 灰度发布的定义
• 简单灰度发布系统的设计
• 灰度的策略
• 灰度发布具体的执行控制
• Nginx
• 网关层/业务逻辑层/数据访问层
• 灰度发布复杂场景
• 场景1：调用链上同时灰度多个服务
• 场景2：涉及数据的灰度服务

---

🙂🙂🙂关注**微信公众号：【芋道源码】**有福利：

1. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 所有源码分析文章列表
2. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 中文注释源码 GitHub 地址
3. 您对于源码的疑问每条留言都将得到认真回复。甚至不知道如何读源码也可以请教噢。
4. 新的源码解析文章实时收到通知。每周更新一篇左右。
5. 认真的源码交流微信群。

---

灰度发布的定义

互联网产品需要快速迭代开发上线，又要保证质量，保证刚上线的系统，一旦出现问题可以很快控制影响面，就需要设计一套灰度发布系统。

灰度发布系统的作用，可以根据配置，将用户的流量导到新上线的系统上，来快速验证新的功能，而一旦出现问题，也可以马上的修复，简单的说，就是一套A/B Test系统。

灰度发布允许带着bug上线，只要bug不是致命的，当然这个bug是不知道的情况下，如果知道就要很快的改掉

简单灰度发布系统的设计

灰度简单架构如上图所示，其中的必要组件如下：

1、策略的配置平台，存放灰度的策略

2、灰度功能的执行程序

3、注册中心，注册的服务携带ip/Port/name/version

有了上面三个组件，才算一个完整的灰度平台

灰度的策略

灰度必须要有灰度策略，灰度策略常见的方式有以下几种

1、基于Request Header进行流量切分

2、基于Cookie进行流量切分

3、基于请求参数进行流量切分

举例：根据请求中携带的用户uid进行取模，灰度的范围是百分之一，那么uid取模的范围就是100，模是0访问新版服务，模是1~99的访问老版服务。

灰度发布策略分为两类，单策略和组合策略

单策略：比如按照用户的uid、token、ip进行取模

组合策略：多个服务同时灰度，比如我有A/B/C三个服务，需要同时对A和C进行灰度，但是B不需要灰度，这个时候就需要一个tag字段，具体实现在下文详述

灰度发布具体的执行控制

在上面的简单灰度发布系统架构中我们了解到，灰度发布服务分为上游和下游服务，上游服务是具体的执行灰度策略的程序，这个服务可以是nginx，也可以是微服务架构中的网关层/业务逻辑层，下面我们就来分析一下不同的上游服务，如何落地

Nginx

如果上游服务是nginx，那么就需要nginx通过Lua扩展nginx实现灰度策略的配置和转发，因为nginx本身并不具备灰度策略的执行

通过lua扩展实现了灰度策略的执行，但是问题又来了，nginx本身并不具备接收配置管理平台的灰度策略，这个时候应该怎么办呢？

解决方案：本地部署Agent（需要自己开发），接收服务配置管理平台下发的灰度策略，更新nginx配置，优雅重启Nginx服务

网关层/业务逻辑层/数据访问层

只需要集成配置管理平台客户端SDK，接收服务配置管理平台下发的灰度策略，在通过集成的SDK进行灰度策略的执行即可

灰度发布复杂场景

下面举例两个稍微复杂的灰度发布场景，灰度策略假设都按照uid取模灰度百分之一的用户，看一下如何实现。

场景1：调用链上同时灰度多个服务

功能升级涉及到多个服务变动，网关层和数据访问层灰度，业务逻辑层不变，这个时候应该如何进行灰度？

解决方案：

经过新版本网关层的请求，全部打上tag T，在业务逻辑层根据tag T进行转发， 标记Tag T的请求全部转发到新版数据访问层服务上，没有tag T的请求全部转发到老版数据访问层上。

场景2：涉及数据的灰度服务

涉及到数据的灰度服务，一定会使用到数据库，使用到数据库就会涉及到你使用数据库前后的表字段不一致，我老版本是A/B/C三个字段，新版本是A/B/C/D四个字段。这时新版的灰度，就不能往老版的数据库进行修改了，这个时候就需要把数据copy一份出来做这个事情了

数据库其实并没有灰度的概念，这个时候我们只能把数据重新拷贝一份出来进行读和写，因为这时你的写必须是全量的（双写），不能说90%的数据写入到老版本，10%的数据写入到新版本，因为这个时候你会发现两个数据库的数据都不是全量的。

离线全量复制数据的过程中一定会有数据丢失，这个时候就需要业务逻辑层写一份数据到MQ中，等数据同步完成之后，新版的数据访问层再将MQ的数据写入到新版本的DB中，实现数据的一致性，这个也是引入MQ的主要目的。

灰度过程中需要对两个数据库的数据进行对比，观察数据是否一致。这样不管是灰度失败，放弃新版DB，还是灰度成功切换到新版DB，数据都不会产生丢失。