1.什么是灰度发布？
灰度发布又称金丝雀发布，是在系统升级的时候能够平滑过渡的一种发布方式。在其上可以进行A/B测试，即让一部分用户继续用产品特性A，一部分用户开始用产品特性B，如果用户对B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到B上面来。灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，以保证其影响度。
关于金丝雀发布名称的来历：矿工下要矿井，要验证是否有瓦斯，金丝雀对瓦斯很敏感，通过观察金丝雀的反应判断是否安全。
2.灰度发布有什么作用？
1.降低发布带来的影响，虽然功能都在测试环境测过，但毕竟没有发布到生产环境，如果先让少部分用户先使用新版本，提前发现bug，或者性能问题，提前做好修复，就可以降低新版本带来的影响；
2.通过对新老版本的对比，观察新版本带来的效果。结合工作中使用到的灰度发布实践和对其他大厂的灰度发布调研，总结了以下灰度发布方案。
3.灰度发布的实现方式：网关到服务，服务到服务
3.1网关到服务代码实现
3.1.1整体流程
指定灰度规则->预制代码规则->springcloud自定义metadata
3.1.2前置环境（需要自行搭建四个至少服务）
- eureka:注册中心
- zuul:网关
- service-v1:集群服务v1版本
- service-v2:集群服务v2版本
3.1.3核心代码
pom.xml
<!-- 实现通过 metadata 进行灰度路由 -->
<dependency>
<groupId>io.jmnarloch</groupId>
<artifactId>ribbon-discovery-filter-spring-cloud-starter</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
灰度过滤器（核心代码）
@Component
public class GrayFilter extends ZuulFilter {
@Override
public String filterType() {
return FilterConstants.PRE_TYPE;
}
@Override
public int filterOrder() {
return 0;
}
@Override
public boolean shouldFilter() {
return true;//return false 关闭该过滤器
}
@Autowired
private CommonGrayRuleDaoCustom commonGrayRuleDaoCustom;
@Override
public Object run() throws ZuulException {
RequestContext currentContext = RequestContext.getCurrentContext();
HttpServletRequest request = currentContext.getRequest();
String userId = request.getHeader("userId");
// 根据用户id查规则查库，
String rule = findRuleById(userId);
// 金丝雀
if ("v1".equals(rule)) {
RibbonFilterContextHolder.getCurrentContext().add("version", "v1");
// 普通用户
} else if ("v2".equals(rule)) {
RibbonFilterContextHolder.getCurrentContext().add("version", "v2");
}
return null;
}
//查库的伪代码
private String findRuleById(String userId) {
Map<String, String> map = new HashMap();
map.put("9527", "v1");
map.put("9528", "v2");
return map.get(userId);
}
}
3.2网关到服务代码实现
3.2.1整体流程
springcloud自定义metadata->获取当前用户的版本->遍历服务获取服务的的版本，返回合适的服务
3.2.2前置环境（需要自行搭建5个至少服务）
- eureka:注册中心
- service-A:服务调用方
- service-v1:集群服务v1版本
- service-v2:集群服务v2版本
3.2.3核心代码
threadlocal工具类
public class RibbonParameters {
private static final ThreadLocal local = new ThreadLocal();
public static <T> T get() {
return (T) local.get();
}
public static <T> void set(T t) {
local.set(t);
}
}
切面获取version的值
@Aspect
@Component
public class RequestAspect {
@Pointcut("execution(* com.mashibing.apipassenger.controller..*Controller*.*(..))")
private void anyMehtod() {
}
@Before(value = "anyMehtod()")
public void before(JoinPoint joinPoint) {
HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();
String version = request.getHeader("version");
//方式二：
HashMap<Object, Object> map = new HashMap<>();
map.put("version",version);
RibbonParameters.set(map);
}
rule规则
import com.netflix.client.config.IClientConfig;
import com.netflix.loadbalancer.AbstractLoadBalancerRule;
import com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer;
import com.netflix.loadbalancer.Server;
import com.netflix.niws.loadbalancer.DiscoveryEnabledServer;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import java.util.List;
import java.util.Map;
@Configuration
public class GrayRule extends AbstractLoadBalancerRule {
@Override
public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
}
@Override
public Server choose(Object key) {
return choose(getLoadBalancer(), key);
}
private Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
System.out.println("灰度，rule");
Server server = null;
while (server == null) {
List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
//获取当前线程的参数 用户 version=v1
Map<String, String> map = (Map<String, String>) RibbonParameters.get();
String version = "";
if (map != null && map.containsKey("version")) {
version = map.get("version");
}
System.out.println("当前rule,version=" version);
//遍历服务列表选取用户服务
for (int i = 0; i < reachableServers.size(); i ) {
server = reachableServers.get(i);
//用户的version知道了，服务自定义的meta不知道
Map<String, String> metadata = ((DiscoveryEnabledServer) server).getInstanceInfo().getMetadata();
String metaMap = metadata.get("version");
//用户的version知道了，服务meta也知道了
if (version.trim().equals(metaMap)) {
return server;
}
}
}
return null;
}
}
注意：提前踩坑，No qualifying bean of type ‘com.netflix.loadbalancer.IRule‘ available: expected single matching bean
当是觉得很奇怪，命名自己只定义了grayRule负载均衡策略规则，metadataAwareRule这个我代码中并没有。经过排查自己使用在pom中引入了Ribbon的包，该包默认会带负载均衡策略规则。导致有多个规则，从而报错。
<dependency>
<groupId>io.jmnarloch</groupId>
<artifactId>ribbon-discovery-filter-spring-cloud-starter</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>删除该包即可
删除后重新运行
服务与服务的灰度发布的另外一种方式：可以在requestAspect中获取到version后，直接比对版本：RibbonFilterContextHolder.getCurrentContext().add("version", "v1"),这种凡是与网关与服务的灰度发布相似。
自此灰度发布完成。
到此这篇关于SpringCloud实现灰度发布的方法步骤的文章就介绍到这了,更多相关SpringCloud 灰度发布内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！