有点慌，CTO 点名要搞个灰度发布系统 ！
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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
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
灰度发布系统架构设计
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。关注公众号Java后端编程，回复 java 获取最新资料 。
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。
灰度发布系统架构设计
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。
灰度发布系统架构设计
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。
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