Spring cloud架构中利用zuul网关实现灰度发布功能
蓝绿发布、金丝雀发布(灰度发布)、AB测试
首先,了解下这几种发布方式的基础概念。
目前常见的发布策略有蓝绿发布、金丝雀发布(灰度发布)、AB测试这几种,在国内的开发者中,对这几个概念有独立的理解。蓝绿发布通常被大家成为热部署;金丝雀发布在国内的名头完全被他的变种发布方式盖过了,主要是灰度发布与AB测试,下面来详细的为大家解释一下他们之间的异同。
蓝绿发布
在发布的过程中用户无感知服务的重启,通常情况下是通过新旧版本并存的方式实现,也就是说在发布的流程中,新的版本和旧的版本是相互热备的,通过切换路由权重的方式(非0即100)实现不同的应用的上线或者下线。
金丝雀发布
通过在线上运行的服务中,新加入少量的新版本的服务,然后从这少量的新版本中快速获得反馈,根据反馈决定最后的交付形态。
灰度发布
灰度发布是通过切换线上并存版本之间的路由权重,逐步从一个版本切换为另一个版本的过程。虽然有很多人包括专业大牛认为灰度发布与金丝雀发布是等同的,但是在具体的操作和目的上面个还是有些许差别的。金丝雀发布更倾向于获取快速的反馈,而灰度发布更倾向于从一个版本到另一个版本平稳的切换。
AB测试
AB测试和灰度发布非常像,但是从发布的目的上,可以简单的区分灰度发布与AB测试,AB测试侧重的是从A版本或者B版本之间的差异,并根据这个结果进行决策。最终选择一个版本进行部署。因此和灰度发布相比,AB测试更倾向于去决策,和金丝雀发布相比,AB测试在权重和流量的切换上更灵活。
在Spring cloud架构体系中基于eureka、ribbon实现灰度发布,是本篇要讲的知识。
我们要发布版本了,在不确定正确性的情况下,我们选择先部分节点升级,然后让一些特定的流量进入到这些新节点,完成测试后再全量发布。
我们知道,在eureka中注册各个服务后,如果一个服务有多个实例,那么默认会走ribbon的软负载均衡来进行分发请求。
我们要完成灰度发布,要做的就是修改ribbon的负载策略(rule),通过一些特定的标识,譬如我们可以选择header里带有foo=1的全部路由到金丝雀服务上,其他的还走原来的老版本。或者可以设置个比重,虽然roll个小于4的正数,将等于1的路由到金丝雀,这样就会有1/4的请求到达金丝雀。诸如此类,我们可以定制各种规则来进行灰度测试。
在SpringCloud体系中,完成这件事,模式比较固定,就是根据eureka的metadata进行自定义元数据,然后修改ribbon的Rule规则。
使用很简单,我们直接上例子,注意我这里只发出来目标服务和zuul的代码,eureka的就不放了。eureka很简单,就是一个eureka server项目,什么也没有。
我们的目标服务是User,在User的application.yml里,由于我要启动2个,所以使用不同的端口
application.yml
server:
port: 8888
eureka:
instance:
prefer-ip-address: true
metadata-map:
lancher: 2
client:
service-url:
defaultZone: http://localhost:10000/eureka/
application-dev.yml
server:
port: 8889
eureka:
instance:
metadata-map:
lancher: 1
就是那个metadata-map元数据,这是一个map,里面就自定义一些key-value键值对。将来匹配时就用这个键值对。
然后分别启动这两个实例,启动后就有两个user注册到了eureka。
zuul配置:
在zuul项目里添加依赖,https://github.com/jmnarloch/ribbon-discovery-filter-spring-cloud-starter
<dependency>
<groupId>io.jmnarloch</groupId>
<artifactId>ribbon-discovery-filter-spring-cloud-starter</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
这个就是做ribbon的Rule的。
package com.example.zuul_route; import com.netflix.zuul.ZuulFilter;
import com.netflix.zuul.context.RequestContext;
import io.jmnarloch.spring.cloud.ribbon.support.RibbonFilterContextHolder;
import org.springframework.context.annotation.Configuration; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import static org.springframework.cloud.netflix.zuul.filters.support.FilterConstants.*; /**
* @author log4geek.cc wrote on 2018/11/17.
*/
@Configuration
public class PreFilter extends ZuulFilter {
@Override
public int filterOrder() {
return PRE_DECORATION_FILTER_ORDER - 1;
} @Override
public String filterType() {
return PRE_TYPE;
} @Override
public boolean shouldFilter() {
RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();
// a filter has already forwarded
// a filter has already determined serviceId
return !ctx.containsKey(FORWARD_TO_KEY)
&& !ctx.containsKey(SERVICE_ID_KEY);
} @Override
public Object run() {
RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();
HttpServletRequest request = ctx.getRequest();
if (request.getParameter("foo") != null) {
// put the serviceId in `RequestContext`
RibbonFilterContextHolder.getCurrentContext()
.add("lancher", "1");
} else {
RibbonFilterContextHolder.getCurrentContext()
.add("lancher", "2");
} return null;
}
}
这个是zuul的filter,关键代码在run方法,
RibbonFilterContextHolder.getCurrentContext() .add("lancher", "1");
这句话就代表将请求路由到metadata-map里lancher为1的那个服务。
整个过程很简单,我们就可以在这里定制各种规则了,把符合什么条件的请求,只发送到某个实例
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