SpringCloud 優(yōu)雅下線+灰度發(fā)布

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文章目錄

• 前言
• 優(yōu)雅下線
• 常見的下線方式
• 優(yōu)雅的下線方式
• 灰度發(fā)布
• 藍綠部署
• 滾動部署
• 金絲雀部署

前言

在生產(chǎn)環(huán)境中，如何保證在服務升級的時候，不影響用戶的體驗，這個是一個非常重要的問題。如果在我們升級服務的時候，會造成一段時間內的服務不可用，這就是不夠優(yōu)雅的。那什么是優(yōu)雅的呢？主要就是指在服務升級的時候，不中斷整個服務，讓用戶無感知，進而不會影響用戶的體驗，這就是優(yōu)雅的。

實際上，優(yōu)雅下線是目標，而不是手段，它是一個相對的概念，例如kill PID和kill -9 PID都是暴力殺死服務，相對于kill -9 PID來說，kill PID就是優(yōu)雅的。但如果單獨拿kill PID出來說，我們能說它是優(yōu)雅的下線策略嗎？肯定不是啊，就是這個道理。

因此，本文講述的優(yōu)雅下線僅能稱之為“相對的優(yōu)雅下線”，但相對于暴力的殺死服務，已經(jīng)足夠優(yōu)雅了。常見的優(yōu)雅解決方案，主要包括優(yōu)雅下線和灰度發(fā)布。而實際上，灰度發(fā)布的范圍就已經(jīng)包含優(yōu)雅下線了。

最后，在本文中，我們主要講述基于 Spring Cloud 和 Euraka 的優(yōu)雅下線以及灰度發(fā)布。

優(yōu)雅下線

常見的下線方式

方式一：kill PID

使用方式：kill java進程ID

該方式借助的是 Spring Boot 應用的 Shutdown hook，應用本身的下線也是優(yōu)雅的，但如果你的服務發(fā)現(xiàn)組件使用的是 Eureka，那么默認最長會有 90 秒的延遲，其他應用才會感知到該服務下線，這意味著：該實例下線后的 90 秒內，其他服務仍然可能調用到這個已下線的實例。因此，該方式是不夠優(yōu)雅的 。

方式二：/shutdown端點

Spring Boot 提供了/shutdown端點，可以借助它實現(xiàn)優(yōu)雅停機。

使用方式：在想下線應用的application.yml中添加如下配置，從而啟用并暴露/shutdown端點：

management:
??endpoint:
????shutdown:
??????enabled:?true
??endpoints:
????web:
??????exposure:
????????include:?shutdown

發(fā)送 POST 請求到/shutdown端點

curl -X http://你想停止的服務地址/actuator/shutdown

該方式本質和方式一是一樣的，也是借助 Spring Boot 應用的 Shutdown hook 去實現(xiàn)的。

方式三：/pause端點

Spring Boot 應用提供了/pause端點，利用該端點可實現(xiàn)優(yōu)雅下線。

使用方式：在想下線應用的application.yml中添加配置，從而啟用并暴露/pause端點：

management:
??endpoint:
????#?啟用pause端點
????pause:
??????enabled:?true
????#?啟用restart端點，之所以要啟用restart端點，是因為pause端點的啟用依賴restart端點的啟用
????restart:
??????enabled:?true
??endpoints:
????web:
??????exposure:
????????include:?pause,restart

發(fā)送 POST 請求到/actuator/pause端點：

curl -X POST http://你想停止的服務實例地址/actuator/pause

執(zhí)行后的效果類似下圖：

如圖所示，該應用在 Eureka Server 上的狀已被標記為DOWN，但是應用本身其實依然是可以正常對外服務的。在 Spring Cloud 中，Ribbon 做負載均衡時，只會負載到標記為UP的實例上。

利用這兩點，你可以：先用/pause端點，將要下線的應用標記為DOWN，但不去真正停止應用；然后過一定的時間（例如 90 秒，或者自己做個監(jiān)控，看當前實例的流量變成 0 后）再去停止應用，例如kill應用。

缺點 & 局限

方式四：/service-registry端點

使用方式：在想下線應用的application.yml中添加配置，從而暴露/service-registry端點：

management:
??endpoints:
????web:
??????exposure:
????????include:?service-registry

發(fā)送 POST 請求到/actuator/service-registry端點：

curl?-X?"POST"?"http://localhost:8000/actuator/service-registry?status=DOWN"?\
???-H?"Content-Type:?application/vnd.spring-boot.actuator.v2+json;charset=UTF-8"

實行后的效果類似如下圖：

優(yōu)雅的下線方式

在上文中，我們講述了四種常見的下線方式，對比來看，方式四 是一種比較優(yōu)雅的下線方式。

在實際項目中，我們可以先使用/service-registry端點，將服務標記為DOWN，然后監(jiān)控服務的流量，當流量為 0 時，即可升級該服務。當然，這里假設我們部署了多個服務實例，當一個服務實例DOWN掉之后，其他服務實例仍然是可以提供服務的，如果就部署一臺服務的話，那么討論優(yōu)不優(yōu)雅就沒那么重要了。

除了上述的下線方式之外，還有一種利用EurekaAutoServiceRegistration對象達到優(yōu)雅下線的目標。

• 執(zhí)行eurekaAutoServiceRegistration.start()方法時，當前服務向 Eureka 注冊中心注冊服務；
• 執(zhí)行eurekaAutoServiceRegistration.stop()方法時，當前服務會向 Eureka 注冊中心進行反注冊，注冊中心收到請求后，會將此服務從注冊列表中刪除。

示例代碼如下：

@RestController
@RequestMapping(value?=?"/graceful/registry-service")
public?class?GracefulOffline?{

????@Autowired
????private?EurekaAutoServiceRegistration?eurekaAutoServiceRegistration;

????@RequestMapping("/online")
????public?String?online()?{
????????this.eurekaAutoServiceRegistration.start();
????????return?"execute?online?method,?online?success.";
????}

????@RequestMapping("/offline")
????public?String?offline()?{
????????this.eurekaAutoServiceRegistration.stop();
????????return?"execute?offline?method,?offline?success.";
????}
}

到這里，我們已經(jīng)介紹了兩種相對優(yōu)雅的下線方式了。具體如何操作，我們可以根據(jù)實際上情況進行包裝，或者利用自動化的腳本來實現(xiàn)更加優(yōu)雅的下線方式。

灰度發(fā)布

藍綠部署

藍綠部署，英文名為 Blue Green Deployment，是一種可以保證系統(tǒng)在不間斷提供服務的情況下上線的部署方式。

如何保證系統(tǒng)不間斷提供服務呢？那就是同時部署兩個集群，但僅對外提供一個集群的服務，當需要升級時，切換集群進行升級。藍綠部署無需停機，并且風險較小。其大致步驟為：

• 部署集群 1 的應用（初始狀態(tài)），將所有外部請求的流量都打到這個集群上
• 部署集群 2 的應用，集群 2 的代碼與集群 1 不同，如新功能或者 Bug 修復等
• 將流量從集群 1 切換到集群 2
• 如集群 2 測試正常，就刪除集群 1 正在使用的資源（例如實例），使用集群 2 對外提供服務

因為在使用藍綠部署的方式時，我們需要控制流量，所以我們需要借助路由服務，如 Nginx 等。

滾動部署

滾動部署，英文名為 Rolling Update，同樣是一種可以保證系統(tǒng)在不間斷提供服務的情況下上線的部署方式。和藍綠部署不同的是，滾動部署對外提供服務的版本并不是非此即彼，而是在更細的粒度下平滑完成版本的升級。

如何做到細粒度平滑升級版本呢？滾動部署只需要一個集群，集群下的不同節(jié)點可以獨立進行版本升級。比如在一個 12 節(jié)點的集群中，我們每次升級 4 個節(jié)點，并將升級后的節(jié)點重新投入使用，周而復始，直到集群中所有的節(jié)點都更新為新版本。

這種部署方式相對于藍綠部署，更加節(jié)約資源，因為它不需要運行兩個集群。但這種方式也有很多缺點，例如：

• 沒有一個確定 OK 的環(huán)境。使用藍綠部署，我們能夠清晰地知道老版本是 OK 的，而使用滾動發(fā)布，我們無法確定。
• 修改了現(xiàn)有的環(huán)境。
• 如果需要回滾，很困難。舉個例子，在某一次發(fā)布中，我們需要更新 100 個實例，每次更新 10 個實例，每次部署需要 5 分鐘。當滾動發(fā)布到第 80 個實例時，發(fā)現(xiàn)了問題，需要回滾。這時，我們估計就要瘋了。
• 有的時候，我們還可能對系統(tǒng)進行動態(tài)伸縮，如果部署期間，系統(tǒng)自動擴容/縮容了，我們還需判斷到底哪個節(jié)點使用的是哪個代碼。盡管有一些自動化的運維工具，但是依然令人心驚膽戰(zhàn)。

并不是說滾動發(fā)布不好，滾動發(fā)布也有它非常合適的場景。

金絲雀部署

金絲雀部署又稱灰度部署（或者，灰度發(fā)布），英文名為 Canary Deployment，是指在黑與白之間，能夠平滑過渡的一種發(fā)布方式。

金絲雀的名稱來源于「礦井中的金絲雀」，早在 17 世紀，英國礦井工人發(fā)現(xiàn)，金絲雀對瓦斯這種氣體十分敏感，空氣中哪怕有極其微量的瓦斯，金絲雀也會停止歌唱；而當瓦斯含量超過一定限度時，雖然魯鈍的人類毫無察覺，金絲雀卻早已毒發(fā)身亡。當時在采礦設備相對簡陋的條件下，工人們每次下井都會帶上一只金絲雀作為“瓦斯檢測指標”，以便在危險狀況下緊急撤離。

我們來看一下金絲雀部署的步驟：

• 準備好部署各個階段的工件，包括：構建工件，測試腳本，配置文件和部署清單文件
• 從負載均衡列表中移除掉“金絲雀”服務器
• 升級“金絲雀”應用（切斷原有流量并進行部署）
• 對應用進行自動化測試
• 將“金絲雀”服務器重新添加到負載均衡列表中（連通性和健康檢查）
• 如果“金絲雀”在線使用測試成功，升級剩余的其他服務器（否則就回滾）

在金絲雀部署中，常常按照用戶量設置路由權重，例如 90% 的用戶維持使用老版本，10% 的用戶嘗鮮新版本。不同版本應用共存，經(jīng)常與 A/B 測試一起使用，用于測試選擇多種方案。

金絲雀部署比較典型的例子，就是我們在使用某個應用的時候，該應用邀請我們進行“內測”或者“新版本體驗”，如果我們同意了，那么我們就成了金絲雀。