前言

灰度发布（又名金丝雀发布）是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。在其上可以进行A/B testing，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 —— 百度百科

📒 下面把上面这段表述抽象成程序设计模型：

比如现在有2个服务，user服务和order服务，user服务通过在注册中心拉取order服务的地址来消费order服务，灰度发布其实就是让v1版本的user去消费v1版本的order，让v2版本的user去消费v2版本的order。

Ribbon是一个Netflix公司开发的的负载均衡组件，通过自定义实现它的负载均衡策略，可以实现我们的需求。

1.配置负载均衡策略

Nacos中有实现一个优先访问同一ClusterName的Service的负载均衡策略NacosRule，我们可以参考其源码实现。

先上GrayReleasedRule的代码：

public class GrayReleasedRule extends AbstractLoadBalancerRule {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(GrayReleasedRule.class);

    @Autowired
    private NacosDiscoveryProperties nacosDiscoveryProperties;

    @Override
    public Server choose(Object key) {
        try {
            String version = this.nacosDiscoveryProperties.getMetadata().get("version");
            DynamicServerListLoadBalancer loadBalancer = (DynamicServerListLoadBalancer) getLoadBalancer();
            String name = loadBalancer.getName();

            NamingService namingService = nacosDiscoveryProperties
                    .namingServiceInstance();
            List<Instance> instances = namingService.selectInstances(name, true);
            if (CollectionUtils.isEmpty(instances)) {
                LOGGER.warn("no instance in service {}", name);
                return null;
            }

            List<Instance> instancesToChoose = instances;

            if (StringUtils.isNotBlank(version)) {
                List<Instance> sameClusterInstances = instances.stream()
                        .filter(instance -> Objects.equals(version,
                                instance.getMetadata().get("version")))
                        .collect(Collectors.toList());
                if (!CollectionUtils.isEmpty(sameClusterInstances)) {
                    instancesToChoose = sameClusterInstances;
                }
                else {
                    LOGGER.warn(
                            "A version-service scall occurs，name = {}, version = {}, instance = {}",
                            name, version, instances);
                }
            }

            Instance instance = ExtendBalancer.getHostByRandomWeight2(instancesToChoose);

            return new NacosServer(instance);
        }
        catch (Exception e) {
            LOGGER.warn("GrayReleasedRule error", e);
            return null;
        }
    }

    @Override
    public void initWithNiwsConfig(IClientConfig iClientConfig) {
    }

}

首先我们需要继承一个AbstractLoadBalancerRule抽象类，它实现了IRule接口，我们需要实现它的choose(Object key)方法，关键部分的代码我把它摘出来：

 if (StringUtils.isNotBlank(version)) {
                List<Instance> sameClusterInstances = instances.stream()
                        .filter(instance -> Objects.equals(version,
                                instance.getMetadata().get("version")))
                        .collect(Collectors.toList());
                if (!CollectionUtils.isEmpty(sameClusterInstances)) {
                    instancesToChoose = sameClusterInstances;
                }
                else {
                    LOGGER.warn(
                            "A version-service scall occurs，name = {}, version = {}, instance = {}",
                            name, version, instances);
                }
            }

我选用的注册中心是Nacos，整合到SpringCloud使用，所以我在
在yml配置文件上的元数据metadata字段中配上version字段

spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8888
        metadata:
          version: v1

首先获取到我们配置的版本号version

String version = this.nacosDiscoveryProperties.getMetadata().get("version");

判断从注册中心获取的version不为空的时候，判断是否和当前服务的版本号相同，相同的话就去访问同一版本号的服务。

总结，只需要建立多套服务实例，配置不同的版本号，选择目标用户群体，让请求分散到不同版本号的入口服务上，就能实现不同版本服务的隔离。

2.指定负载均衡策略

通过SpringBean生成策略返回一个IRule接口类型的实例交给SpringContainer管理，覆盖掉Ribbon的默认生成策略

@Configuration
public class RibbonGrayReleasedConfig {
    public IRule ribbonRule() {
        return new GrayReleasedRule();
    }
}

补充：Ribbon负载均衡策略

在这里插入图片描述
1.RandomRule：随机选择一个Server。
2.RetryRule：对选定的负载均衡策略机上重试机制，在一个配置时间段内当选择Server不成功，则一直尝试使用subRule的方式选择一个可用的server。
3.RoundRobinRule：轮询选择，轮询index，选择index对应位置的Server。
4.AvailabilityFilteringRule：过滤掉一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端Server，并过滤掉那些高并发的后端Server或者使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑，其实就是检查status里记录的各个Server的运行状态。
5.BestAvailableRule：选择一个最小的并发请求的Server，逐个考察Server，如果Server被tripped了，则跳过。
6.WeightedResponseTimeRule：根据响应时间加权，响应时间越长，权重越小，被选中的可能性越低。
7.ZoneAvoidanceRule：默认的负载均衡策略，即复合判断Server所在区域的性能和Server的可用性选择Server，在没有区域的环境下，类似于轮询(RandomRule)
8.NacosRule（Nacos的自定义实现）: 同集群优先调用