一种可灰度的接口迁移方案

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)

1.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。

2.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。3.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。

4.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。

5.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。

1.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。
复制 /** * 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

;

}

}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.
2.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

复制@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

;

}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.

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。

复制@Component@Aspect@Slf4jpublic 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

;

}

}

}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.63.
3.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ProxyManage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:

复制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

);

}

}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.
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:

复制 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

);

}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.

合并工具类实现如下:

复制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

());

}

}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.63.64.65.66.67.68.69.70.71.72.73.74.75.76.77.78.79.80.81.82.83.84.85.86.87.88.89.
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。

复制@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

;

}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.

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。

团队介绍

天猫校园技术团队,一个致力于服务校园人群,提升校园人群生活品质,提供校园saas全套解决方案的技术团队。

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THE END