敏捷灰度--select 代替 update、delete的灰度策略

        本文讲述的是一种灰度策略，在讲灰度策略之前，先说一下线上数据库的delete，update操作。

程序员删除线上数据时运行以下示例语句：

        delete from table where id=xxx and name=’xxx’;

        如果忘记加where条件或者where条件少了一个and或者or,将会删除很多数据。

        稍微有经验的程序员，会分两步操作：

        1. select * from table where id=xxx andname=’xxx’; 观察满足删除条件的数据情况

        2.用“delete”替换第一点语句的“select*”

        第一点可以理解为“灰度发布观察”，第二点可以理解为“全量发布”。

        那么接下来讲的就是在微服务中实现上面思路的灰度发布。

        举个例子：

        
       某个微服务系统中，要对A表添加一个uid字段，插入数据时填写上uid数据，update数据时where再加上“uid=xxx”的条件。系统的服务杂性，无法预料到插入的uid和update的uid是否一致，如果存在大量不一致，将导致大量数据无法被update更新，引起大面积报障。

        
       该改造要上线，就是要先摸清不一致的情况有多少。

       按以下步骤上线：

       1.      线上数据表增加uid字段

       2.      上线程序,上线的程序有insert uid的功能，update逻辑先不加上uid=xxx的过滤条件。再加多几行程序，程序执行”select * from table where condition=yyy and uid=xxx”，当返回的结果集为0时，打印日志并且上报到统计系统中，通过日志或者统计系统监控将要update的影响记录条数。

       3.      第二点灰度观察一天，正常无误后把”select * from table where condition=yyy and uid=xxx”的执行语句去掉，再到原来的update语句加上uid=xxx，再上线灰度一台服务器

       4.      第三点的一台服务器灰度一天无误后，再继续灰度其他机器。