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。
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:
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)
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:
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。
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:
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。
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。
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。
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。
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:
/**
* 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;
}
}
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
@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;
}
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。
@Component
@Aspect
@Slf4j
public 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;
}
}
}
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。
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
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:
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);
}
}
多条数据的去重逻辑是一样,去重规则如下:
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
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:
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);
}
合并工具类实现如下:
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());
}
}
代码省略,直接执行代理仓储层的插入方法即可
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。
@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;
}
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。
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