灰度发布（一）

Python018

灰度发布（一）,第1张

一、术语

1、灰度周期，由测试/用户决定

2、金丝雀的故事

3、产品说的AB测试

4、客户端APP的灰度，版本更新交由后台控制

5、Java Agent

6、互联网APP常见的玩法

最后灰度发布是什么？

---- 灰度发布是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。让一部分用户继续用A，一部分用户开始用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。

二、灰度能做什么

1、白天发布，不用等到晚上11点，夜深人静的时候。

2、应用程序的新旧版本需要共存一段时间，用于做AB测试。

3、把新版本程序当做金丝雀，不影响真实用户的请求。

三、灰度不能做什么

1、应用程序在发布的时候，重启的时候足够安全吗，会影响线上用户吗？

2、线上灰度验证的时候，发现出问题然而开发不能及时修复，程序需要回滚，假如有已执行的数模，也需要回滚，怎么办？

3、它能够帮助我们远程断点或btrace新版本的应用程序吗？

四、灰度的实现

1、必备的条件有：

2、染色的流程

3、灰度规则

支持按流量比例和精准分配两种。精准可以是userId、IP、设备号等，只要http header能取出的key，都将支持配置到灰度规则。

4、传递灰度标识

在网关层进行打上标签，常用做法就是http header增加一个key。（kong plugin 安装灰度插件）

按链路访问顺序，由上往下进行传递，这里为了减少业务方的接入成本，采用java agent技术，做到对业务的完全透明。（java应用程序加载灰度agent的jar包）

5、灰度发布的流程

五、发布的方式有哪些

除了灰度发布，还有重要的蓝绿发布。

（灰度是允许新旧版本同时存在，蓝绿则规定在同一个环境下，要么是新版本，要么是回滚到旧版本）。

一般地，建议在预发环境下，实现蓝绿发布。在预发环境未验证通过前，预发环境是新版本，而生产环境是旧版本。

六、灰度发布带来了哪些问题

1、预期的流量是要打到灰度节点的，最后却打到正常节点了。如何核实？

现在一般的做法是通过traceId，查询kibana的日志。

2、灰度标识在全链路的整个链路传递的过程中，容易被服务或组件丢失。如何排查到底是哪个组件导致的？

3、日志与监控

日志需要采集，做法和jvm日志一样采用ELK。日志中需要包含程序的版本号、IP等关键信息。

关于图像像素值，我想要先讲一下Java中如何组织一个图像对象BufferedImage的，

一个BufferedImage的像素数据储存在Raster中，ColorModel里面储存颜色空间，类型等

信息，当前Java只支持一下三种图像格式- JPG,PNG,GIF,如何向让Java支持其它格式，首

先要 完成Java中的图像读写接口，然后打成jar，加上启动参数- Xbootclasspath/p

newimageformatIO.jar即可。

取得BufferedImage的代码如下：

File file = new File("D:\\test\\blue_flower.jpg")

BufferedImage image = ImageIO.read(file)

取得像素使用getRGB，代码如下：

int type= image.getType()

if ( type ==BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )

return (int [])image.getRaster().getDataElements(x, y, width, height, pixels )

else

return image.getRGB( x, y, width, height, pixels, 0, width )

写入像素，才可能用到getRaster，在type为ARGB 或RGB时，必须使用getRaster().setDataElements方式设置，其他格式直接setRGB，代码如下：

int type= image.getType()

if ( type ==BufferedImage.TYPE_INT_ARGB || type == BufferedImage.TYPE_INT_RGB )

image.getRaster().setDataElements(x, y, width, height, pixels )

else

image.setRGB(x, y, width, height, pixels, 0, width )

public int filterRGB(int x, int y, int rgb) {

        int a = rgb & 0xff000000//将最高位（24-31）的信息（alpha通道）存储到a变量

        int r = (rgb >> 16) & 0xff//取出次高位（16-23）红色分量的信息

        int g = (rgb >> 8) & 0xff//取出中位（8-15）绿色分量的信息

        int b = rgb & 0xff//取出低位（0-7）蓝色分量的信息

        rgb = (r * 77 + g * 151 + b * 28) >> 8    // NTSC luma，算出灰度值

        return a | (rgb << 16) | (rgb << 8) | rgb//将灰度值送入各个颜色分量

    }