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

巴特西