数据库加字段不支持灰度发布和回滚的情况

本文通过一次灰度发布失败案例,强调了版本变更时评估灰度与回滚的重要性。详细介绍了因数据库表结构变更导致灰度发布失败的具体场景,并提出了解决方案。

原则上来讲,每个版本都应该是支持灰度和可回滚的。本星期的发布意外地发现了一个这样的问题。

当次版本有一个数据表加了两个字段,并且是灰度发布的,只发了一台服务器,另一台维持老的版本。然而在生产上的灰度发现了这样的问题,落在老版本上的请求,处理出错,落在新版本上的请求处理成功。定位问题发现是 mysql 报错。

有一段 sql 语句是这样写的:

insert into A values(...)

落在新版本上时,我们执行这个 sql 语句是OK的,但是老版本上却报错了:values 里面的字段个数与表 A 的不一致!这个问题也是很好理解的。

问题很容易找到,但是这给发布造成了很大的困扰:本来是要灰度的,然而现在灰度报错了。那好,我们就回滚吧,但是,如果一旦回滚到老的版本,数据库也得回滚!数据库不回滚,那新老版本都会报上面那个错了!但是数据库回滚一般比较麻烦,因为没有现成的脚本,得手动改数据库,然而,生产上不允许直接手动更改数据库。需要提单走流程变更,而且需要部门领导审批。。。最后万幸的是,由于这个系统不涉及到交易,只是一个柜面展示的功能,所以运维组长评估后让我们全量发布了,这样就避免掉了问题。

最后问题虽然解决了,但是中间暴露出了发布不规范,评估能否灰度,评估版本变更对灰度的影响不到位等问题。这也是个经验和教训:版本变更一定要评估全面,是否支持灰度,是否能支持灰度,是否支持回滚。

像上面的情况,支持灰度是比较简单的,只需要在开发时,将那个 sql 语句写为:insert into A (...) values (...) 带上列名,就能轻松解决无法灰度的问题了。

谨记!

在传统软件产品发布过程中(例如微软的Windows 7的发布过程中),一般都会经历Pre-Alpha、Alpha、Beta、Release candidate(RC)、RTM、General availability or General Acceptance (GA)等几个阶段(参考Software release life cycle)。可以看出传统软件的发布阶段是从公司内部->外部小范围测试>外部大范围测试->正式发布,涉及的用户数也是逐步放量的过程。 在互联网产品的发布过程中也较多采用此种发布方式:产品的发布过程是一蹴而就,而是逐步扩大使用用户的范围,从公司内部用户->忠诚度较高的种子用户->更大范围的活跃用户->所有用户。在此过程中,产品团队根据用户的反馈及时完善产品相关功能。此种发布方式,按照中国特色的叫法被冠以“灰度发布”、“灰度放量”、“分流发布”。 关于“灰度发布”叫法的来源无从考察。只过按照中国传统哲学的说法来看,很符合中国人中庸的思维模式:自然界所有的事物总是以对称、互补、谐的形式存在,例如黑与白、阴与阳、正与负、福与祸。在二元对立的元素间存在相互过渡的阶段,所谓“祸兮福所倚,福兮祸所伏”。具体到黑与白,在非黑即白中间还有中间色——灰色。于是出现了很多关于灰色的说法:灰盒测试,灰色管理(极力推荐 任正非:管理的灰度),灰色收入,灰色地带等等。因此对于灰度发布实际上就是从发布,然后逐渐过渡到正式发布的一个过程。
在只有一个数据库情况下实施灰度发布策略,需要特别注意数据一致性、版本兼容性以及灰度流量与生产流量的隔离问题。以下是几种可行的实施方案技术建议: ### 数据库版本标记与流量分流 可以在单个数据库中引入版本字段或标记机制,用于区分同版本的数据流向。例如,在用户表中增 `version` 字段灰度流量访问时携带特定标识(如 HTTP Header 或 Token),后端服务根据该标识决定是否读取或写入新版本的数据结构或逻辑。 ```python # 示例:基于请求头决定使用哪个版本的业务逻辑 def handle_request(request): version = request.headers.get("X-App-Version", "v1") if version == "v2": return process_v2(request) else: return process_v1(request) ``` 这种做法要求应用程序具备多版本处理能力,并确保旧版本代码能够兼容新版本数据格式[^3]。 ### 数据分片与影子写入 在灰度发布初期,可以采用“影子写入”模式,将新版本的变更操作同时写入到主数据区域灰度测试区域。例如,对数据库表进行逻辑分片,划分出专门用于灰度发布的数据分区,通过中间件或应用层路由控制写入路径。 ```sql -- 示例:影子写入逻辑(伪SQL) INSERT INTO users_v1 (id, name) VALUES (1, 'Alice'); INSERT INTO users_v2 (id, name) VALUES (1, 'Alice'); ``` 这种方式可以降低灰度流量对生产数据的影响范围,但会增存储开销事务复杂度,适用于关键数据变更的验证场景[^4]。 ### 服务层灰度路由 + 数据库兼容性设计 为了在共享数据库的前提下实现灰度发布,服务层应具备灰度路由能力。例如,使用 Spring Cloud Gateway 或 Istio 等工具实现基于请求特征的流量路由,将部分用户引导至新版本服务实例。新版本服务在访问数据库时,需兼容旧版本数据结构,包括但限于: - 使用可扩展的数据模型(如 JSON 字段) - 增冗余字段以支持新旧版本切换 - 在服务内部进行数据格式转换 此外,数据库表结构设计上应尽量避免破坏性变更,例如删除字段或修改字段类型,而应采用新增字段+弃用旧字段的方式逐步过渡[^3]。 ### 日志与监控体系建设 由于灰度环境与生产环境共享数据库,必须建立完善的日志监控体系来识别灰度操作的影响范围。可以为灰度流量添唯一标识(如 trace_id 或 version_tag),并在日志中记录相关上下文信息,便于后续分析。 Prometheus 可作为核心监控组件,采集服务响应时间、错误率、数据库连接数等指标,并设置告警规则,一旦发现异常即可触发回滚流程。 ### 回滚策略 在单数据库环境下,回滚的关键在于数据一致性版本切换的原子性。建议采取以下措施: - 所有数据库变更操作都应在事务中执行 - 使用数据库迁移工具(如 Flyway、Liquibase)管理版本演进 - 在每次灰度发布前创建快照或备份点 - 定义清晰的回滚条件(如错误率超过阈值) 自动化回滚脚本可以帮助快速恢复系统状态,减少人为干预带来的延迟风险[^4]。 ---
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