互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品需要快速迭代開發(fā)上線，又要保證質(zhì)量，保證剛上線的系統(tǒng)，一旦出現(xiàn)問題可以很快控制影響面，就需要設(shè)計一套灰度發(fā)布系統(tǒng)。

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灰度發(fā)布的定義

灰度發(fā)布系統(tǒng)的作用，可以根據(jù)配置，將用戶的流量導(dǎo)到新上線的系統(tǒng)上，來快速驗證新的功能，而一旦出現(xiàn)問題，也可以馬上的修復(fù)，簡單的說，就是一套A/B Test系統(tǒng)。

灰度發(fā)布允許帶著 Bug 上線，只要 Bug 不是致命的，當(dāng)然這個 Bug 是不知道的情況下，如果知道就要很快的改掉。

簡單灰度發(fā)布系統(tǒng)的設(shè)計

灰度簡單架構(gòu)如上圖所示，其中的必要組件如下： 

• 策略的配置平臺，存放灰度的策略
• 灰度功能的執(zhí)行程序
• 注冊中心，注冊的服務(wù)攜帶 ip/Port/name/version

有了上面三個組件，才算一個完整的灰度平臺。

灰度的策略

灰度必須要有灰度策略，灰度策略常見的方式有以下幾種：

• 基于 Request Header 進行流量切分
• 基于 Cookie 進行流量切分
• 基于請求參數(shù)進行流量切分

舉例：根據(jù)請求中攜帶的用戶 uid 進行取模，灰度的范圍是百分之一，那么 uid 取模的范圍就是 100，模是 0 訪問新版服務(wù)，模是 1~99 的訪問老版服務(wù)。

灰度發(fā)布策略分為兩類：

• 單策略：比如按照用戶的 uid、token、ip 進行取模。
• 組合策略：多個服務(wù)同時灰度，比如我有 A/B/C 三個服務(wù)，需要同時對 A 和 C 進行灰度，但是 B 不需要灰度，這個時候就需要一個 tag 字段，具體實現(xiàn)在下文詳述。

灰度發(fā)布具體的執(zhí)行控制

在上面的簡單灰度發(fā)布系統(tǒng)架構(gòu)中我們了解到，灰度發(fā)布服務(wù)分為上游和下游服務(wù)。

上游服務(wù)是具體的執(zhí)行灰度策略的程序，這個服務(wù)可以是 Nginx，也可以是微服務(wù)架構(gòu)中的網(wǎng)關(guān)層/業(yè)務(wù)邏輯層，下面我們就來分析一下不同的上游服務(wù)，如何落地。

Nginx

如果上游服務(wù)是 Nginx，那么就需要 Nginx 通過 Lua 擴展 Nginx 實現(xiàn)灰度策略的配置和轉(zhuǎn)發(fā)，因為 Nginx 本身并不具備灰度策略的執(zhí)行。

通過 Lua 擴展實現(xiàn)了灰度策略的執(zhí)行，但是問題又來了，Nginx 本身并不具備接收配置管理平臺的灰度策略，這個時候應(yīng)該怎么辦呢?

解決方案：本地部署 Agent(需要自己開發(fā))，接收服務(wù)配置管理平臺下發(fā)的灰度策略，更新 Nginx 配置，優(yōu)雅重啟 Nginx 服務(wù)。

網(wǎng)關(guān)層/業(yè)務(wù)邏輯層/數(shù)據(jù)訪問層

只需要集成配置管理平臺客戶端 SDK，接收服務(wù)配置管理平臺下發(fā)的灰度策略，在通過集成的 SDK 進行灰度策略的執(zhí)行即可。

灰度發(fā)布復(fù)雜場景

下面舉例兩個稍微復(fù)雜的灰度發(fā)布場景，灰度策略假設(shè)都按照 uid 取?；叶劝俜种坏挠脩?，看一下如何實現(xiàn)。

場景 1：調(diào)用鏈上同時灰度多個服務(wù)

功能升級涉及到多個服務(wù)變動，網(wǎng)關(guān)層和數(shù)據(jù)訪問層灰度，業(yè)務(wù)邏輯層不變，這個時候應(yīng)該如何進行灰度?

解決方案：經(jīng)過新版本網(wǎng)關(guān)層的請求，全部打上 tag T，在業(yè)務(wù)邏輯層根據(jù) tag T 進行轉(zhuǎn)發(fā)， 標(biāo)記 Tag T 的請求全部轉(zhuǎn)發(fā)到新版數(shù)據(jù)訪問層服務(wù)上，沒有 tag T 的請求全部轉(zhuǎn)發(fā)到老版數(shù)據(jù)訪問層上。 

場景 2：涉及數(shù)據(jù)的灰度服務(wù)

涉及到數(shù)據(jù)的灰度服務(wù)，一定會使用到數(shù)據(jù)庫，使用到數(shù)據(jù)庫就會涉及到你使用數(shù)據(jù)庫前后的表字段不一致，我老版本是 A/B/C 三個字段，新版本是 A/B/C/D 四個字段。

這時新版的灰度，就不能往老版的數(shù)據(jù)庫進行修改了，這個時候就需要把數(shù)據(jù) copy 一份出來做這個事情了。

數(shù)據(jù)庫其實并沒有灰度的概念，這個時候我們只能把數(shù)據(jù)重新拷貝一份出來進行讀和寫。

因為這時你的寫必須是全量的(雙寫)，不能說 90% 的數(shù)據(jù)寫入到老版本，10% 的數(shù)據(jù)寫入到新版本，因為這個時候你會發(fā)現(xiàn)兩個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)都不是全量的。

離線全量復(fù)制數(shù)據(jù)的過程中一定會有數(shù)據(jù)丟失，這個時候就需要業(yè)務(wù)邏輯層寫一份數(shù)據(jù)到 MQ 中。

等數(shù)據(jù)同步完成之后，新版的數(shù)據(jù)訪問層再將 MQ 的數(shù)據(jù)寫入到新版本的 DB 中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性，這個也是引入 MQ 的主要目的。

灰度過程中需要對兩個數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進行對比，觀察數(shù)據(jù)是否一致。這樣不管是灰度失敗，放棄新版 DB，還是灰度成功切換到新版 DB，數(shù)據(jù)都不會產(chǎn)生丟失。

作者：小楊互聯(lián)網(wǎng)

編輯：陶家龍

出處：toutiao.com/i6910008843955192323/