灰度发布，已经不是一个很新的概念了．一个产品，如果需要快速迭代开发上线，又要保证质量，保证刚上线的系统，一旦出现问题那么可以很快的控制影响面，就需要设计一套灰度发布系统．
灰度发布系统的作用在于，可以根据自己的配置，来将用户的流量导到新上线的系统上，来快速验证新的功能修改，而一旦出问题，也可以马上的恢复，简单的说，就是一套A/BTest系统．
它大抵的架构，应该是类似这样的：
其中分为几个部分：
关于接入策略的设计上，从协议层来说，需要从一开始就设计是根据哪些参数来进行转发的，而且这些参数最好跟具体的协议体内容分开，这样减少接入层对协议的解析．举个例子，如果客户端的请求是走HTTP协议的，那么将这些参数放在HEADER部分就好了，接入层不需要去具体解析body部分的数据就拿到了转发策略需要的参数．当然，放在HEADER中的数据，因为没有了加密性，又是需要考虑的另一个问题．
当然，最简单粗暴的转发策略，可以根据客户端ip地址来做，这是比较粗略的一个划分策略．
同样的，新旧服务器要对新旧客户端的协议兼容，也是能做到灰度发布的根本，如何设计一个扩展性好的应用协议，这一点就不在这里考虑了．
接下来，还需要满足如果管理后台下发了新的转发策略，接入层应该是可以马上感知到然后切换到这个新的策略来的．有好些不同的做法．假如接入层是Nginx这样的服务器，使用者只是在上面写了自己的Nginx模块来实现策略的转发，那么可能还需要在每台接入服务器上部署一个Agent的服务，主要用于：
如果接入层不是Nginx这样的服务，那么也可以做一个pub-sub模型的订阅者，用ZK或者Redis都可以，订阅管理后台下发的服务进行处理即可．
上周写完灰度发布系统相关的博文之后，有朋友表示灰度系统的实现太过简单了，因为我目前接触的系统确实比较简单，很多复杂的东西没有考虑周全，如果更大型的业务系统，涉及到的服务更多，还有如果掺杂着数据的迁移，就更复杂了．这里就把当时讨论的内容提取出来，主要的贡献者为滴滴的沈佳伟．
１．调用链上有多个业务服务的场景
考虑这样一个业务场景，假设对外提供了服务Ａ给客户端访问，服务Ａ后面会调用服务Ｂ，Ｃ，Ｄ，此时需要上线一个功能，这个功能涉及到了服务Ａ，Ｃ的修改，但是服务Ｂ，Ｄ不需要变动，换言之，我们的意图是，如果一个客户端请求，走到了新的灰度服务Ａ，那么最终这个请求也应该走到这次和Ａ一起灰度的服务Ｃ上．
这里的处理策略，可以给客户端请求进行tag打标记的方式，比如经由新版本服务Ａ处理的请求，全部打上tag A，而在服务Ｃ上，也有接入层进行转发，它转发的策略之一就是根据根据这个tag来进行转发，这个系统如下图所示：
上图中，请求首先走到了旧版本的服务Ａ上，该服务没有对请求打上tag，所以后续访问的都是没有配套灰度的旧版本Ｃ服务．
上图中，请求首先走到了新版本需要灰度的服务Ａ上，在经过该服务处理后，给请求打上了tag Ａ，由于带上了tag，后续访问的都是配套灰度的Ｃ服务．
简单的总结下，涉及到一个调用链路上某几个服务需要灰度的情况，可以通过tag的方式，将走灰度服务的请求汇集到一起来，如果一个请求走到了一个灰度路径上，就打上一个tag，这样只有有这个tag的请求才能走到这条链路上后续也需要一起灰度的服务上．至于如何给请求打tag，如果是ＨＴＴＰ协议，那就很简单了，也是加Header的方式，否则需要在设计协议的时候就考虑协议的扩展性支持这个操作．
２. 涉及到数据的灰度服务
假设灰度的服务，需要使用到数据库，如果灰度前后数据库的字段保持不变，那么新旧两套系统使用同一套数据库就可以了．
如果前后数据不一致，需要处理的情况就比较复杂，分为以下几种情况．
在部分灰度的情况下，有部分请求到旧系统上，另一部分请求到了新的灰度系统上．走到旧系统的请求，还是照原样处理．但是走到了新版灰度系统的请求，需要同时将请求转发给旧系统上来对应的接口上修改旧系统的数据．如果走到新系统的请求查不到该用户的数据，还需要首先同步一份来新系统上．如果是事务性的请求，以写入老系统成功来做为操作成功的标准．
在灰度系统已经全部接管了线上流量之后，为了安全起见，仍然需要对新老系统进行双写，步骤和前面一样．
灰度完成与前面的全量灰度状态不太一样，区别在于前面的全量灰度状态下，仍然不能肯定系统一定是没有问题的，所以需要进行新旧系统的双写来保证数据可以在老系统上进行回滚．而在灰度完成状态，此时认为这个新版本已经完全通过了验证，无需再写入旧系统了．但是此时可能存在部分在灰度期间没有上线的用户，此时需要做一次同步，从旧系统上将这部分数据同步过来．
可以看到，这三个状态下，对新旧系统是否进行双写，做了严格的区分，目的只有一个：一旦新上线的系统出现问题，可以马上撤掉灰度系统，而这期间用户的任何修改在旧系统上都是可以找到的．
