一、灰度发布：
注：现在我们进入了容器化时代，一般都会用容器，如：k8s，像用nginx写lua脚本或者自己开发，过时了
1.灰度发布的定义：灰度发布是互联网产品常用的一种方式（传统行业一般不用），顾名思义灰就是介于黑与白之间的颜色，就是在黑与白之间平滑过渡的一种产品发布方式。产品发布者会根据某种规则，让一部分用户使用老系统，一部分使用新系统，在此过程中，可能将会逐步完善产品，灰度发布完成后，所有用户将使用新产品功能。
小故事：灰度发布又称为金丝雀发布。旷工在下矿洞是面临的一个重要危险是矿井中的毒气，他们想到一个办法来辨别矿井中是否有毒气，矿工们随身携带一只金丝雀下矿井，金丝雀对毒气的抵抗能力比人类要弱，在毒气环境下会先挂掉起到预警的作用。
它背后的原理是：用较小的代价试错，即使出现了严重的错误（出现了毒气），系统总体的损失也是可承受的或者是非常小的（失去了一只金丝雀）
2.灰度发布的目的：
传统行业一般用不上灰度发布，因为传统行业一般使用瀑布模式开发产品，迭代周期长，有足够的的时间测试，另外一般传统产品用户量小，也可停机部署；
而互联网产品需要快速迭代开发，又要保证质量，保证刚上线的系统，一旦出现问题很快控制局面，就需要设计一套灰度发布系统。
灰度发布的作用是，可以根据配置，将用户的流量导到新上线的系统上，来快速验证新的功能，而一旦出问题，也可以马上恢复。
3.灰度发布的系统架构：
a.微服务时代：通过动态路由实现 反向代理层与网关都可以做灰度发布
配置中心配置不同的灰度发布配置，请求过来的时候，进入网关，网关去获取配置中心的灰度配置策略，然后将流量打到新旧系统。
b.容器时代：网关无需配置 ingress是一种规则，ingress-nginx,可以可视化配置，性能很高，不需要自己再写规则。
硬负载：F5，redware
软负载：lvs、nginx、haproxy、（公有云：SLB(soft LB)）、（k8s（ingress-nginx））
网关：gateway、zuul、kong
注：不是所有的系统都适合灰度发布，如果涉及数据，还需要将数据恢复
4.灰度发布协议设置：
根据自己的业务设计就可；如利用uid、token、IP、tag等；
举例：
Nginx:Lua扩展Nginx实现灰度策略转发；本地部署Agent，接受服务配置管理平台下发的灰度策略，更新nginx配置，优雅重启nginx服务。
网关层：集成配置管理平台客户端SDK，接收服务配置管理平台下发的灰度策略。
下游服务新版服务注册到注册中心，通过版本号控制是否开启。
4.1场景一：不涉及数据
4.2场景二：涉及数据，灰度产生的数据也是真实数据，不可轻易删除
策略：新旧库分离，双写，
- 灰度发布前的准备：将旧数据复制到新库，同步数据时，用MQ缓存中断写入请求
- 灰度发布时，双写新旧DB
- 灰度发布完成，去掉双写，只写新DB
4.3场景三：APP发布
二、原生K8S策略-蓝绿测试
蓝绿测试：直接切换服务；
优点：简单粗暴，可进可退，不行就再切回来
缺点：直接切服务，所有的流量都过来的，绿是否能扛得住
三、原生K8S策略-灰度发布
四、Ingress-Nginx策略：
五、容器云灰度发布-Ingress：
六、ServiceMesh策略：
七、全链路压测：（利用影子表）
1.定义：
基于线上的真实环境和实际业务场景，通过模拟海量数据的用户请求，来对整个系统链路进行压力测试。
2压测目的：找问题，测极限
- 验证新上线功能的稳定性
- 验证峰值流量下服务的稳定性与伸缩性
- 对线上服务进行更准确的容量评估
- 找到系统的瓶颈并针对性优化
2.压测工具：
JMeter:java写的，起来占资源
TCPCopy：比较重量级，适合微博等读多写少的场景
Apache ab：
wrk:推荐使用，轻量级，C写的
3.压测方案
压测条件：
- 为了模拟更真实的环境，压测机器与线上机器等同配置，仿照线上机器部署情况部署，同时压测一个机器上所有服务
- 压测尽可能使用真实数据
方案一（推荐，业内常用）：复用线上环境压测：
对请求打标记，压测数据利用数据库中间件写入影子表
- 低峰期，如晚上3点
- 读请求没关系
- 写请求使用影子表，
shardingsphere，sharding jdbc都支持影子表
方案二（一般不用）：构造全套线上环境：
成本太高，一般不适用
4.全链路压测方案核心技术：
- 4.1压测标识的穿透：
对于跨线程的透传：java应用使用ThreadLocal对象，ThreadLoad会为每个线程创建一个副本，用来保存线程自身的副本变量；利用InheritableThreadLocal的特性，对于父线程ThreadLoad中的变量会传递给子线程，保证压测标识的传递。
对于跨进程（服务）的透传：存储在定长Header中，添加了压测标识的属性字段，以保证传输中始终带着测试标识；mtest字段 - 4.2压测服务隔离： 通常在深夜低峰期进行，在低峰期隔离出一批空闲的机器进行压测，将正常的流量与测试流量在机器级别隔离，从而降低压测对服务集群带来的影响。
- 4.3压测数据隔离： 使用影子表对数据进行隔离
