作为Java程序员应该怎样去规划自己的学习路线？经验分享

Posted 2021-07-13 程序员DCS阿里

一、服务发布简介

分布式系统架构下，服务发布是一件很麻烦的事情，特别是在构建自动发布流程和灰度测试的策略两个核心方面。通常情况下如果不涉及数据层面的灰度流程，服务可以灰度上线，或者滚动上线，这两种方式很常用；如果涉及到数据灰度，则可能需要中间服务做不同版本数据之间追平，或者停机维护一次性处理好数据和上线问题，不过后面这种方式风险较大。

二、蓝绿部署

新版本上线的时候，并不停掉老版本，新旧两个版本同时运行，通常还会在负载均衡的策略上倾向于旧版本服务处理请求，这样新版本就有一个执行的观察期过渡期，等到新版本平稳运行一段时间后，再把请求都发到新版服务上，旧版本服务完成下线。这种方式在分布式架构下很少使用，对服务器要求过高。

三、滚动发布

滚动发布可以避免蓝绿部署的服务器资源占用问，首先发布一台新版本服务，然后停掉一台老版本服务，新版服务经过观察之后，再逐步替换掉所有老版本的服务，这样服务的环境变动比较频繁，相对不稳定。

四、灰度发布

上述两种方式在普通业务场景下都还算好操作，分布式系统下的灰度发布复杂程序相对高很多，基础流程如下：

新版本上线，可能涉及分布式下多个灰度服务，因此在服务在整个链路上分发时，都要判断下个请求是路由到正常服务还是灰度服务，还要对灰度服务做请求的权重控制，不能让灰度服务处理大量的请求。

实际策略：在实际的分布式系统灰度发布流程，通常会采用如下一个策略：

• 配置一个灰度是否开启的标识；
• 配置一批灰度账户，通常内部人员；
• 配置灰度服务版本标识；
• 请求在链路执行时，判断灰度是否开启；
• 判断当前用户身份是否是灰度测试账号；
• 获取当前可以请求的服务列表；
• 根据灰度服务版本选择请求的具体服务；

这个流程非常的复杂，需要很多自定义的策略，还要熟悉分布式框架的底层API原理，要二次重写来适配灰度策略，设计重写原生API还容易触发一些惊喜问题。

五、数据库灰度

如果说最难处理的灰度模式是什么，就是数据库的版本灰度问题，通常业务对数据库改造升级，实际都是通过停机维护来处理的，可能很多开发都经历过，发布停服公告，然后在指定时间内把数据全部追平或者二次搬运，再重新提供服务。但是总有些业务场景是不能停机维护的，处理灰度数据的基本策略如下：

该模式中，除了正常的灰度流程之外，需要在灰度数据库和正常数据中间提供一个数据调配服务，用来解决如下问题：灰度数据库缺失数据，需要临时从正常库拉取，灰度版本失败，新数据需要重新整合写入原本正常库；灰度版本成功，旧版数据迁移等；最终保证数据的平稳升级。

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