SpringCloud实现灰度发布的方法步骤-Java开发

本文主要介绍了SpringCloud实现灰度发布的方法步骤，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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