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12 案例：如何实现蓝绿发布？
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你好，我是丁威。
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前面，我们讲了服务的注册与发现机制，它是微服务体系的基石，这节课，我想聊聊微服务的另外一个重要课题：服务治理。
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随着微服务应用的不断增加，各个微服务之间的依赖关系也变得比较复杂，各个微服务的更新、升级部署给整个服务域的稳定性带来很大挑战。怎么以不停机的方式部署升级微服务呢？
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这就是我们这节课的任务，我们来看看如何在生产环境用蓝绿发布来满足不停机升级的要求。
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设计背景
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在进行技术方案的设计之前，我们先来了解一下生产环境的基本部署情况，如下图所示：
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用户在面向用户端（下文通称 C 端）下单后，C 端订单系统需要远程调用订单域中的“创建订单“接口。同时，订单域、运单域相关服务都需要调用基础服务域，进行基础数据的查询服务。
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从这里也可以看出，基础服务的稳定运行对整个微服务体系至关重要。那如何确保基础服务域不受版本的影响，始终能够提供稳定可控的服务呢？
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设计方案
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我们公司为了解决这个问题实现了蓝绿发布。那什么是蓝绿发布呢？
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蓝绿发布指的是在蓝、绿两套环境中分别运行项目的两个版本的代码。但是在进行版本发布时只更新其中一个环境，这样方便另一个环境快速回滚。
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接下来我们看一下蓝绿发布的基本流程。
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如果系统采取蓝绿发布，在下一个版本（base-service v1.2.0）发布之前，会这样部署架构：
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当前订单域调用流量进入基础服务域 GREEN 环境。团队计划在 12:00 发布新版本（base-service v1.2.0），这时我们通常会执行下面几个操作。
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将新版本 1.2.0 全部发布在 BLUE 环境上。因为此时 BLUE 环境没有任何流量，对运行中的系统无任何影响。
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在请求入口对流量进行切分。通常可以按照百分比分配流量，待系统运行良好后，再逐步将流量全部切换到新版本。
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如果发现新版本存在严重问题，可以将流量全部切换到原来的环境，实现版本快速回滚。
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这个过程可以用下面这张图表示：
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这个思路听起来很简单，但是怎么实现呢？
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这就不得不提到上节课专门提到的路由选择（Router）了，它是 Dubbo 服务调用中非常重要的一步。路由选择的核心思想是在客户端进行负载均衡之前，通过一定的过滤规则，只在服务提供者列表中选择符合条件的提供者。
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我们再看上面的实例图，从订单域消费者的视角，服务提供者列表大概是下面这个样子：
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然后呢，我们按照比例对入口流量进行分流。例如，80% 的请求颜色为 BLUE，20% 的请求颜色为 GREEN。那些颜色为 BLUE 的请求，在真正执行 RPC 服务调用时，只从服务提供者列表中选择“color=BLUE”的服务提供者。同样，颜色为 GREEN 的请求只选择“color=GREEN”的服务提供者，这就实现了流量切分。
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具体的操作是，在 Dubbo 中为这个场景引入 Tag 路由机制。
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首先，服务提供者在启动时需要通过“-Dubbo.provider.tag”系统参数来设置服务提供者所属的标签。
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例如，在 192.168.3.100 和 192.168.3.101 这两台机器上启动 base-service 程序时，需要添加“-Dubbo.provider.tag=BLUE”系统参数；而在 192.168.4.100 和 192.168.4.101 这两台机器上启动 base-service 程序时，则要添加“-Dubbo.provider.tag=GREEN”系统参数，通过这个操作完成对服务提供者的打标。服务提供者启动后，生成的服务提供者 URL 连接如下所示：
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dubbo://192.168.3.100:20880/net.codingw.demo.BaseUser?dubbo.tag=BLUE
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下一步，在服务入口对流量进行染色，从而实现流量切分。
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蓝绿发布的流量通常是在流量入口处进行染色的。例如，我们可以使用随机加权来实现流量切分算法，用它对流量进行染色，具体示范代码如下：
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public static String selectColor(String[] colorArr, int[] weightArr) {
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int length = colorArr.length;
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boolean sameWeight = true;
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int totalWeight = 0;
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for (int i = 0; i < length; i++) {
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int weight = weightArr[i];
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totalWeight += weight;
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if (sameWeight && totalWeight != weight * (i + 1)) {
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sameWeight = false;
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}
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}
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if (totalWeight > 0 && !sameWeight) {
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int offset = ThreadLocalRandom.current().nextInt(totalWeight);
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System.out.println("offset:" + offset);
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for (int i = 0; i < length; i++) {
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if (offset < weightArr[i]) {
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return colorArr[i];
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}
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}
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}
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return colorArr[ThreadLocalRandom.current().nextInt(length)];
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}
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//测试代码
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public static void main(String[] args) {
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String[] colorArr = new String[]{"GREEN","BLUE"};
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int[] weightArr = new int[] {100,50};
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for(int i = 0; i < 20; i ++) {
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System.out.println(selectColor(colorArr, weightArr));
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}
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}
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根据流量切分算法计算得到流量标识后，怎么在消费端跟进流量标识从而进行路由选择呢？我们通常会将染色标记放在 ThreadLocal 中，然后再编写 Filter，获取或者传递路由标签。
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但这个只是一个流量的切分算法，那如何动态设置蓝绿的比例或者说权重呢？其实，我们可以为发布系统提供一个设置权重的页面，用户设置完权重后写入到配置中心 (ZooKeeper、Apollo)，然后应用程序动态感知到变化，利用最新的权重进行流量切分。
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通过流量切分算法计算出一个请求的流量标识后，通常会存储在 ThreadLocal 中，实现代码如下：
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public class ThreadLocalContext {
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private static final ThreadLocal<String> tagContext = new ThreadLocal<>();
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public static void setTag(String tag) {
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tagContext.set(tag);
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}
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public static String getTag() {
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return tagContext.get();
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}
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public static void resetTag() {
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tagContext.remove();
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}
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}
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//在整个请求的入口
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String color = selectColor(colorArr, weightArr);
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try {
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ThreadLocalContext.setTag(color);
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//执行第一个远程调用
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invokeRpc1();
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//执行另外一个远程调用
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invokeRpc2();
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} finally {
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ThreadLocalContext.reset();
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}
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将请求的流量标识存储到线程本地变量之后，还需要将流量标识附加到 RPC 请求调用中，这样才能触发正确的路由选择，具体代码示例如下：
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import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
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import org.apache.dubbo.common.extension.Activate;
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import org.apache.dubbo.common.logger.Logger;
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import org.apache.dubbo.common.logger.LoggerFactory;
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import org.apache.dubbo.rpc.*;
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import org.apache.dubbo.rpc.cluster.router.tag.TagRouter;
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import static org.apache.dubbo.common.constants.CommonConstants.CONSUMER;
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import static org.apache.dubbo.rpc.Constants.ACCESS_LOG_KEY;
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@Activate(group = CONSUMER, value = "tagConsumerFilter")
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public class TagConsumerContextFilter implements Filter {
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private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TagConsumerContextFilter.class);
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@Override
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public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
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try {
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String tag = ThreadLocalContext.getTag();
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if(StringUtils.isNotEmpty(tag)) {
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invocation.setAttachment(TagRouter.NAME, tag );
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}
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} catch (Throwable t) {
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logger.warn("Exception in TagConsumerContextFilter of service(" + invoker + " -> " + invocation + ")", t);
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}
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// 调用链传递
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return invoker.invoke(invocation);
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}
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}
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这样在 RPC 调用的过程中，服务调用者就能根据本地线程变量中存储的流量标记，选择不同机房的服务提供者，从而实现蓝绿发布了。
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同时，在实际生产环境中，一个调用链条中往往会存在多个 RPC 调用，那第一个 RPC 中的路由标签能自动传递到第二个 RPC 调用吗？
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答案是不可以，我们需要再写一个服务端生效的 Filter，示例代码如下：
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import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
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import org.apache.dubbo.common.logger.Logger;
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import org.apache.dubbo.common.logger.LoggerFactory;
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import org.apache.dubbo.common.extension.Activate;
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import org.apache.dubbo.rpc.*;
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import org.apache.dubbo.rpc.cluster.router.tag.TagRouter;
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import static org.apache.dubbo.common.constants.CommonConstants.PROVIDER;
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@Activate(group = PROVIDER, value = "tagProviderFilter")
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public class TagProviderContextFilter implements Filter {
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private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TagProviderContextFilter.class);
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@Override
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public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
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try {
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String tag = invocation.getAttachment(TagRouter.NAME);
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if(StringUtils.isNotEmpty(tag)) {
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ThreadLocalContext.setTag(tag);
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}
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} catch (Throwable t) {
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logger.warn("Exception in TagProviderContextFilter of service(" + invoker + " -> " + invocation + ")", t);
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}
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// 调用链传递
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return invoker.invoke(invocation);
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}
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}
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也就是将调用链中的 tag 存储到服务端的线程本地上下文环境中，当服务端调用其他服务时，可以继续将 tag 传递到下一个 RPC 调用链中。
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这样，我们的蓝绿发布就基本完成了。但这里还有一个问题。规模较大的公司的生产环境往往会运行很多微服务，我们无法将蓝绿机制一下引入到所有微服务当中，必然会存在一部分应用使用蓝绿发布，但其他应用没有使用蓝绿的情况。怎么做到兼容呢？
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比方说，我们公司目前核心业务域的蓝绿部署情况如下：
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这里，订单域接入了蓝绿发布；C 端应用需要调用订单域相关接口，因此也接入了蓝绿发布；但运单中心并未接入蓝绿发布。这时候，运单中心能调用订单域的服务吗？
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要回答这个问题，我们要先看看 Dubbo 官方的降级策略。
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如果消费者侧设置了标签，那么如果集群中没有对应标签的服务提供者，默认可以选择不带任何标签的服务提供者进行服务调用。该行为可以通过设置 request.tag.force=true 来禁止，这就是说如果 request.tag.force 为 true，一旦没有对应标签的服务提供者，就会跑出“No Provider”异常。
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如果消费者侧没有设置标签，那就只能向集群中没有设置标签的服务提供者发起请求，如果不存在没有标签的服务提供者，则报“No Provider”异常。
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回到上面的问题，运单中心由于未接入蓝绿发布，所以不带任何标签，它无法调用订单域的服务。为了解决这个问题，订单域还需要部署一些不带标签的服务。订单域最终的部署大概如下图所示：
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也就是说，订单域为了兼容那些还没接入蓝绿发布的应用需要部署 3 套环境，一套为不设置标签的服务提供者，一套为蓝颜色的服务提供者，另一套为绿颜色的服务提供者。
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蓝绿发布实践就介绍到这里了，在这节课的最后，我们再来学习一下蓝绿发布底层依托的原理。
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实现原理
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先来看一下 Dubbo 服务调用的基本时序图：
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我建议你按照这张时序图跟踪一下源码，更加详细地了解 Dubbo 服务调用的核心流程与实现关键点，我在这里总结了几个要点：
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Dubbo 的服务调用支持容错，对应的抽象类为 AbstractClusterInvoker，它封装了服务调用的基本流程。Dubbo 内置了 failover、failfast、failsafe、failback、forking 等失败容错策略，每一个策略对应 AbstractClusterInvoker 的一个实现；
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在调用 AbstractClusterInvoker 服务的时候，首先需要获取所有的服务提供者列表，这个过程我们称之为服务动态发现（具体实现类为 DynamicDirectory）。在获取路由信息之前，需要调用 RouterChain 的 route 方法，执行路由选择策略，筛选出服务动态发现的服务提供者列表。我们这一课的重点，标签路由的具体实现类 TagRouter 就是在这里发挥作用的。
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我们也详细拆解一下 TagRouter 的 route 方法。因为这个方法的实现代码比较多，我们还是分步讲解。
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第一步，执行静态路由过滤机制，代码如下：
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final TagRouterRule tagRouterRuleCopy = tagRouterRule;
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if (tagRouterRuleCopy == null || !tagRouterRuleCopy.isValid() || !tagRouterRuleCopy.isEnabled()) {
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return filterUsingStaticTag(invokers, url, invocation);
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}
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如果路由规则为空，则根据 tag 进行过滤。我们顺便也看一下基于 tag 的静态过滤机制是如何实现的：
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private <T> List<Invoker<T>> filterUsingStaticTag(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
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List<Invoker<T>> result;
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String tag = StringUtils.isEmpty(invocation.getAttachment(TAG_KEY)) ? url.getParameter(TAG_KEY)
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:invocation.getAttachment(TAG_KEY)
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if (!StringUtils.isEmpty(tag)) {
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result = filterInvoker(invokers, invoker -> tag.equals(invoker.getUrl().getParameter(TAG_KEY)));
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if (CollectionUtils.isEmpty(result) && !isForceUseTag(invocation)) {
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result = filterInvoker(invokers, invoker ->
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StringUtils.isEmpty(invoker.getUrl().getParameter(TAG_KEY)));
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}
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} else {
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result = filterInvoker(invokers, invoker ->
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StringUtils.isEmpty(invoker.getUrl().getParameter(TAG_KEY)));
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}
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return result;
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}
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尝试从 Invocation（服务调用上下文）中或者从 URL 中获取 tag 的值，根据 tag 是否为空，执行两种不同的策略：
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如果 tag 不为空，首先按照 tag 找到服务提供者列表中打了同样标签的服务提供者列表，如果 dubbo.force.tag 的设置为 false，则查找服务提供者列表，筛查出没有打标签的服务提供者列表。
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如果 tag 为空，则直接查找没有打标签的服务提供者列表。
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我们继续回到 TagRouter 的 route 方法。第二步操作是，按照路由规则进行筛选，具体代码如下：
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// if we are requesting for a Provider with a specific tag
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if (StringUtils.isNotEmpty(tag)) {
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List<String> addresses = tagRouterRuleCopy.getTagnameToAddresses().get(tag);
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if (CollectionUtils.isNotEmpty(addresses)) {
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result = filterInvoker(invokers, invoker -> addressMatches(invoker.getUrl(), addresses));
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if (CollectionUtils.isNotEmpty(result) || tagRouterRuleCopy.isForce()) {
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return result;
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}
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} else {
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result = filterInvoker(invokers, invoker -> tag.equals(invoker.getUrl().getParameter(TAG_KEY)));
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}
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if (CollectionUtils.isNotEmpty(result) || isForceUseTag(invocation)) {
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return result;
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} else {
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List<Invoker<T>> tmp = filterInvoker(invokers, invoker -> addressNotMatches(invoker.getUrl(),
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tagRouterRuleCopy.getAddresses()));
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return filterInvoker(tmp, invoker -> StringUtils.isEmpty(invoker.getUrl().getParameter(TAG_KEY)));
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}
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}
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上面这段代码比较简单，它的过滤思路和静态 tag 过滤是相似的。不同点是，这里可以通过 YAML 格式配置单个服务的路由规则。具体的配置格式如下：
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force: true
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enabled: true
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priority: 1
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key: demo-provider(服务名称)
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tags:
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- name: tag1
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addresses: [ip1, ip2]
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- name: tag2
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addresses: [ip3, ip4]
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这些数据都会记录在注册中心，并在发生变化后实时通知 TagRouter，从而实现路由规则的动态配置。
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总结
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好了，这节课就讲到这里。刚才，我们从微服务不停机发布这个需求谈起，引出了蓝绿发布机制。
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蓝绿发布的实现要点是对应用分别部署蓝、绿两套环境，在版本稳定后由一套环境对外提供服务，当需要发布新版本时，将新版本一次性部署到没有流量的环境，待部署成功后再逐步将流量切换到新版本。如果新版本在验证阶段遇到严重的问题，可以直接将流量切回老版本，实现应用发布的快速回滚。
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然后，我们借助蓝绿发布的指导思想，一步一步实现了基于 Dubbo 的蓝绿发布。
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蓝绿发布的底层原理是借助 Dubbo 内置的标签路由功能，其核心思路是，当服务发起调用时，经过服务发现得到一个服务提供者列表，但是并不直接使用这些服务提供者进行负载均衡，而是在进行负载均衡之前，先按照路由规则对这些提供者进行过滤，挑选符合路由规则的服务提供者列表进行服务调用，从而实现服务的动态分组。
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课后题
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最后，我还是照例给你留一道思考题。
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你认为蓝绿发布和灰度发布的共同点是什么，这两者又有什么区别？
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欢迎你在留言区与我交流讨论，我们下节课再见！
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