一种可灰度的接口迁移方案

发表于 2年以前 | 总阅读数：294 次

在快速迭代的互联网背景下，系统为了实现快速上线，常常会选择最快的开发模式，例如我们常见的mvp版本迭代。大部分的业务系统对于未来业务的发展是不确定的，因此随着时间的推移，往往会遇到各种各样的瓶颈，例如系统性能、无法适配业务逻辑等问题，这时可能就涉及到系统架构的升级。系统升级往往包含最基础的两个部分：接口迁移重构和数据迁移重构，在系统架构升级的过程中，最重要的是需要保证系统稳定性，即用户不感知。因此文本的目的是提供一种可灰度、回滚的设计思路，实现稳定的架构升级。

场景

在我们系统迭代过程中，往往涉及到重构、数据源切换、接口迁移等场景，为了保障系统平稳上线，因此在接口迁移过程中应该保证可回滚、可灰度。接口迁移可能也涉及到数据迁移，两者的先后顺序应该不影响到系统的稳定性。总结一下，接口迁移的目标：

可灰度，即使用新老接口是能够控制的。
可回滚，如使用新接口异常，能够快速回滚到老接口。
不入侵业务逻辑，不改动原来的业务逻辑代码，等迁移完毕后再整体下线，防止直接侵入修改造成不可逆的影响。
老接口在系统平稳运行后收口，即对老的数据源访问、老的接口能够平稳下线

迁移方案

本文主要为接口迁移和数据迁移提供了一种思路，在第3节里会有实践的核心代码实现。（代码只是提供思路，并不是能够直接运行的代码）

▐ 总体迁移方案

下图表示了接口迁移的思路，参考了cglib的jdk的代理方式。假设你有一个待迁移接口类（目标类），那么你需要重新写一个代理类作为迁移后的接口。目标类和代理类的选择通过开关去控制，开关涉及到两个层面：

总开关：用于控制是否全量切换新接口，当接口迁移稳定上线且数据迁移完毕（如有）
灰度开关：可以设置一个灰度开关列表，用于控制你的那些接口/数据需要走代理接口

针对不同的接口逻辑，代理接口实现逻辑会有差异，具体场景如下文所述。

▐ 单条数据查询

针对单条数据，可以通过数据源来判断来源。基于可灰度和回滚的原则，目标类和代理类的路由规则如下：

优先判断总开关，如果总控制开关已打开，则说明迁移已完成并且验证校验完毕，此时走代理接口，这样可以实现接口、数据的收口，达到我们的迁移目标。
如果数据不存在于老数据表中，那么无论这条数据有没有存在于新表中，我们都可以直接走代理接口，收拢新数据的接口逻辑。
如果数据存在于老数据表中，但是不在灰度名单内，此时使用目标类（回滚时可这么操作），走原来的接口方法，即老逻辑，这是不会影响到系统功能。
如果数据存在于老数据表中，但是在灰度名单内，说明这条数据已经迁移完成待验证，此时可以使用代理类（灰度时可这么操作）走新的接口逻辑。

▐ 多条数据查询

不同于单条数据的查询，我们需要查询中新表、老表中所有符合条件的数据，多条数据查询涉及到数据重复的问题（即数据会同时存在于老表和新表中），因此需要对数据进行去重，然后再合并返回结果。

▐ 数据更新

因为在数据迁移后到系统灰度的过程中存在中间时间，所以在数据更新时我们应该通过双写来保持新、老表数据的一致性。同时为了对接口和数据进行收口，我们也要先判断总控开关是否开启，如果总开关已经打开，则数据更新只需要更新新表即可。

▐ 数据插入

对数据和接口收口，我们需要对增量数据进行切换，因此直接使用代理类并将数据插入到新表中，控制老表的数据增量，在数据迁移的时候只需要考虑存量数据即可。

实践

例如在零售场景中，每个门店都有唯一的身份标识门店id，那么我们的灰度列表就可以存放门店id列表，按门店维度进行灰度，来粒度化影响范围。

▐ 代理分发逻辑

分发逻辑是核心逻辑，数据的去重规则、接口/仓储层代理转发都是基于这套逻辑来控制：

先判断总开关，总开关开启说明迁移完成，此时全部通过代理类走新的接口逻辑和数据源。
判断灰度开关，如果在灰度过程中包含了灰度的门店，那么就通过代理类走新的接口；否则走原接口的老逻辑，实现接口的切换。
新数据转发到代理类，对新的逻辑和数据进行收口，防止增量数据的产生。
批量查询接口需要转发到代理类，因为涉及到对新、老数据进行去重、合并的过程。

    /**
     * 是否开启代理
     *
     * @param ctx 上下文
     * @return 是：开启代理，否：不开启代理
     */
    public Boolean enableProxy(ProxyEnableContext ctx) {
        if (ctx == null) {
            return false;
        }

        // 判断总开关
        if (总开关打开) {
            // 说明数据迁移完成，接口全部切换
            return true;
        }

        if (单个门店操作) {
            if (存在老数据源) {
                // 判断是否在灰度名单，是则返回true；否则返回false；

            } else {
                // 新数据
                return true;
            }
        } else {
            // 批量查询，需要走代理合并新、老数据源
            return true;
        }
    }

▐ 接口代理

接口代理主要通过切面来拦截，通过注解方法的方式来实现。代理注解如下


@Target({ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface EnableProxy {

    // 用于标识代理类
    Class<?> proxyClass();

    // 用于标识转发的代理类的方法，默认取目标类的方法名
    String methodName() default "";

    // 对于单条数据的查询，可以指定key的参数索引位置，会解析后转发
    int keyIndex() default -1;
}

切面的实现核心逻辑就是拦截注解，根据代理分发的逻辑去判断是否走代理类，如果走代理类需要解析代理类型、方法名、参数，然后进行转发。


@Component
@Aspect
@Slf4j
public class ProxyAspect {

    // 核心代理类
    @Resource
    private ProxyManager proxyManager;

    // 注解拦截
    @Pointcut("@annotation(***)")
    private void proxy() {}

    @Around("proxy()")
    @SuppressWarnings("rawtypes")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        try {
            MethodSignature methodSignature = (MethodSignature)joinPoint.getSignature();
            Class<?> clazz = joinPoint.getTarget().getClass();
            String methodName = methodSignature.getMethod().getName();
            Class[] parameterTypes = methodSignature.getParameterTypes();
            Object[] args = joinPoint.getArgs();
            // 拿到方法的注解
            EnableProxy enableProxyAnnotation = ReflectUtils
                .getMethodAnnotation(clazz, EnableProxy.class, methodName, parameterTypes);

            if (enableProxyAnnotation == null) {
                // 没有找到注解，直接放过
                return joinPoint.proceed();
            }


            //判断是否需要走代理
            Boolean enableProxy = enableProxy(clazz, methodName, args, enableProxyAnnotation);
            if (!enableProxy) {
                // 不开启代理，直接放过
                return joinPoint.proceed();
            }

            // 默认取目标类的方法名称
            methodName = StringUtils.isNotBlank(enableProxyAnnotation.methodName())
                ? enableProxyAnnotation.methodName() : methodName;

            // 通过反射拿到代理类的代理方法
            Object bean = ApplicationContextUtil.getBean(enableProxyAnnotation.proxyClass());
            Method proxyMethod = ReflectUtils.getMethod(enableProxyAnnotation.proxyClass(), methodName, parameterTypes);
            if (bean == null || proxyMethod == null) {
                // 没有代理类或代理方法，直接走原逻辑
                return joinPoint.proceed();
            }

            // 通过反射，转发代理类方法
            return ReflectUtils.invoke(bean, proxyMethod, joinPoint.getArgs());

        } catch (BizException bizException) {
            // 业务方法异常，直接抛出
            throw bizException;
        } catch (Throwable throwable) {
            // 其他异常，打个日志感知一下
            throw throwable;
        }
    }
}

▐ 仓储层代理

如果走了代理类，那么逻辑都会被转发到ProxyManager，由代理类管理器来负责数据的分发、去重、合并、更新、插入等操作。

单条数据查询

代理查询流程图如下图所示，目标接口的目标方法会通过代理被切面拦截掉，切面判断是否需要走代理接口

如果不需要走代理接口（即数据源是老的并且未被灰度），则继续走目标接口
如果需要走代理接口（即数据源是新的或者老数据迁移后在灰度列表内），则调用代理接口方法，在代理接口方法中会对仓储层逻辑进行进一步的转发，由ProxyManager统一进行收口。在单条数据的查询逻辑里，只需要调用代理仓储层服务查询新数据源就可以了，逻辑比较简单。

例如单个门店的信息查询，那么我们核心控制器ProxyManager方法逻辑就可以这么实现：



    public <T> T getById(Long id, Boolean enableProxy) {

        if (enableProxy) {
            // 开启代理，就走代理仓储层的查询服务
            return proxyRepository.getById(id);
        } else {
            // 没开启代理，走原来仓储层的服务
            return targetRepository.getById(id);
        }
    }

多条数据查询+去重

多条数据的去重逻辑是一样，去重规则如下：

新表、老表都不存在，数据剔除，不反回结果。
新表没有，使用老表数据的信息。
老表没有，使用新表数据的信息。
老表、新表都存在数据（迁移完成），此时判断总控是否打开，以及数据是否在灰度名单，满足其一使用新表数据；否则使用老表数据

基于以上去重逻辑，所有的查询接口都可以抽象成统一的方法

查询老数据，业务定义，用supply函数封装查询逻辑
查询新数据，业务定义，用supply函数封装查询逻辑
合并去重，抽象出统一的合并工具

核心的流程如下图所示，目标接口的目标方法都会被切面拦截，转发到代理接口。代理接口在调用数据源的地方可以进一步转发给ProxyManager进行查询&合并。如果总开关未开启，说明全量数据还没有迁移验证完毕，那么还是需要查老的数据源（防止数据遗漏）。如果开关开启了，则说明迁移完成，此时不会再调用原来的仓储层服务，达到了对老的数据源收口的目的。

例如批量查询门店列表，可以这么合并，核心实现如下：



    public <T> List<T> queryList(List<Long> ids, Function<T, Long> idMapping) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(ids)) {
            return Collections.emptyList();
        }

        // 1. 查询老数据
        Supplier<List<T>> oldSupplier = () -> targetRepository.queryList(ids);
        // 2. 查询新数据
        Supplier<List<T>> newSupplier = () -> proxyRepository.queryList(ids);
        // 3. 根据合并规则合并，依赖合并工具（对合并逻辑进行抽象后的工具类）
        return ProxyHelper.mergeWithSupplier(oldSupplier, newSupplier, idMapping);
    }

合并工具类实现如下：


public class ProxyHelper {

    /**
     * 核心去重逻辑，判断是否采用新表数据
     *
     * @param existOldData 是否存在老数据
     * @param existNewData 是否存在新数据
     * @param id      门店id
     * @return 是否采用新表数据
     */
    public static boolean useNewData(Boolean existOldData, Boolean existNewData, Long id) {
        if (!existOldData && !existNewData) {
            //两张表都没有
            return true;
        } else if (!existNewData) {
            //新表没有
            return false;
        } else if (!existOldData) {
            //老表没有
            return true;
        } else {
            //新表老表都有，判断开关和灰度开关
            return 总开关打开 or 在灰度列表内
        }

    }

     /**
     * 合并新/老表数据
     *
     * @param oldSupplier 老表数据
     * @param newSupplier 新表数据
     * @return 合并去重后的数据
     */
    public static <T> List<T> mergeWithSupplier(
        Supplier<List<T>> oldSupplier, Supplier<List<T>> newSupplier, Function<T, Long> idMapping) {

        List<T> old = Collections.emptyList();

        if (总开关未打开) {
            // 未完成切换，需要查询老的数据源
            old = oldSupplier.get();
        }

        return merge(idMapping, old, newSupplier.get());
    }


    /**
     * 去重并合并新老数据
     *
     * @param idMapping      门店id映射函数
     * @param oldData        老数据
     * @param newData        新数据
     * @return 合并结果
     */
    public static <T> List<T> merge(Function<T, Long> idMapping, List<T> oldData, List<T> newData) {
        if (CollectionUtils.isEmpty(oldData) && CollectionUtils.isEmpty(newData)) {
            return Collections.emptyList();
        }

        if (CollectionUtils.isEmpty(oldData)) {
            return newData;
        }

        if (CollectionUtils.isEmpty(newData)) {
            return oldData;
        }

        Map<Long/*门店id*/, T> oldMap = oldData.stream().collect(
            Collectors.toMap(idMapping, Function.identity(), (a, b) -> a));

        Map<Long/*门店id*/, T> newMap = newData.stream().collect(
            Collectors.toMap(idMapping, Function.identity(), (a, b) -> a));

        return ListUtils.union(oldData, newData)
            .stream()
            .map(idMapping)
            .distinct()
            .map(id -> {
                boolean existOldData = oldMap.containsKey(id);
                boolean existNewData = newMap.containsKey(id);
                boolean useNewData = useNewData(existOldData, existNewData, id);
                return useNewData ? newMap.get(id) : oldMap.get(id);
            })
            .filter(Objects::nonNull)
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

增量数据

代码省略，直接执行代理仓储层的插入方法即可

更新数据

更新数据需要双写，如果总开关打开（即迁移完毕），则可以停止老数据的写入，因为不会再读了。


@Transactional(rollbackFor = Throwable.class)
    public <T> Boolean update(T t) {
        if (t == null) {
            return false;
        }

        if (总开关没打开) {
            // 数据没有迁移完毕
            // 更新要双写，如有，保持数据一致
            targetRepository.update(t);
        }

        // 更新新数据
        proxyRepository.update(t);
        return true;
    }

实践

本文只是提出一种迁移的方案思路，可能并不能适用于所有场景，但是在系统升级的过程中，工程师面对的最终的目标应该是一致的，即为了让系统稳定的上线，并且在出现问题时能够安全回滚。本文的实现逻辑是通过注解和切面实现对目标接口的方法进行转发，转发到代理类接口，从而切换到新逻辑和新数据源，并由ProxyManager来适配数据源的代理分发逻辑，完成数据的查询、更新、新增逻辑。