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面试官:使用 RocketMQ 怎么进行灰度发布?_rabbitmq 灰度发布

rabbitmq 灰度发布

今天来聊一聊 RocketMQ 的灰度方案。

灰度发布是指在黑与白之间,平滑过渡的一种发布方式。在大流量的系统中,如果一次升级改造范围比较大,或者影响内容不太确定,一般会采用切量的方式进行升级,这样可以减少生产变更带来的影响。

如上图,对 ServiceA 这个服务进行升级,采用灰度发布,先升级 Server5,一周后如果没有问题,升级 Server4 和 Server 3,再运行一周没有问题,把剩下两个节点都升级。

上面的案例是一个 RPC 的调用。但如果使用消息队列该怎么做呢?使用消息队列,并不能使用网关来进行流量转发。这里需要分不同场景进行分析。

1 只升级消费者

这是最简单的情况,比如只有消费者修改了消费逻辑,就是 RPC 调用的情况类似,我们只要把消费者进行灰度发布就可以。如下图:

2 生产者也升级

下面是一个订单的实体类,我们新加了一个属性,订单生成时间

  1. public class Order {
  2.     private Long id;
  3.     private Long userId;
  4.     private Long productId;
  5.     private Integer count;
  6.     private BigDecimal payAmount;
  7.     /**订单状态:0:创建中;1:已完结*/
  8.     private Integer status;
  9.   /**新加属性,订单生成时间*/
  10.   private String createTime;
  11. }

消费端的改造是需要对 createTime 这个属性进行处理。

2.1 消费端过滤

在生产者的 Order 类中增加 createTime 属性,如果我们直接使用 createTime 属性来过滤,消费者并不能实现灰度,因为所有的消费者都可能会拉取到带有 createTime 属性的消息。

RocketMQ 中 Message 的定义如下:

  1. public class Message implements Serializable {
  2.     private String topic;
  3.     private int flag;
  4.     private Map<StringString> properties;
  5.     private byte[] body;
  6.     private String transactionId;
  7. }

可以在 properties 属性中增加一个灰度标识,比如生产者发送消息的时候封装如下:

  1. Message msg = buildMessage(topic);
  2. msg.putUserProperty("gray""true");

注意:也可以在 SendMessageHook 这个钩子函数中定义。通过这种方式可以在消费端新增加一个灰度 Consumer Group,用来对灰度消息则进行消费。如下图:

对于灰度 Consumer Group 判断到 gray 属性是 true 时进行消费,而对于普通 Consumer Group,判断到 gray 属性不等于 true 时再进行消费。这里可以借助 RocketMQ 客户端的 FilterMessageHook,代码如下:

  1. defaultMQPushConsumerImpl.registerFilterMessageHook(new FilterMessageHook() {
  2.  @Override
  3.  public String hookName() {
  4.   return "filterHook";
  5.  }
  6.  @Override
  7.  public void filterMessage(FilterMessageContext context) {
  8.   List<MessageExt> messages = context.getMsgList();
  9.                 context.setMsgList(messages.stream().filter(m -> StringUtils.equals(m.getProperty("gray"),"true"))
  10.                         .collect(Collectors.toList()));
  11.  }
  12. });

不过这样会有两个问题,灰度和正常的两个 Consumer Group 相当于是广播组

  1. 两个组都要对所有的消息进行拉取,比如本来使用灰度发布计划切 10% 的流量,但实际上全部流量都切过去了,只是根据属性做了判断。这让消费端整体承担了两倍的压力;

  2. 因为两个消费者组都要去 Broker 拉取消息,Broker 的压力也增加了一倍。

2.2 Broker 过滤

2.2.1 使用 tag 过滤

如果一个 Consumer 不订阅一个 Topic 中的全部消息,可以通过 Tag 来过滤。比如一个 Consumer 订阅了 TopicA 这个 Topic 中的 Tag1 和 Tag2 这两个 tag,那这个 Consumer 的订阅关系如下图:

 

SubscriptionData 这个对象封装了 Topic、tag 以及所订阅 tag 的 hashcode 集合。

Consumer 发送拉取消息请求时,会把订阅关系传给 Broker(Broker 解析成 SubscriptionData 对象),Broker 使用 consumequeue 获取消息时,首先判断判断最后 8 个字节的 tag hashcode 是否在 SubscriptionData 的 codeSet 中,如果不在就跳过,如果存在把消息返回给 Consumer。如下图:

 

这样可以在灰度 Producer 发送消息时加上 Tag,如下代码:

  1. Message msg = new Message();
  2. msg.setBody("Test");
  3. msg.setTopic("Topic");
  4. msg.setTags("Gray");

而在灰度消费者订阅 Gray 这个 tag。这样就避免了 2.1 节中消息全量拉取的问题。

2.2.2 使用 SQL92 过滤

使用 SQL92 过滤,可以应对更加复杂的场景,不仅可以过滤 Tag,还可以过滤 UserProperty。

比如下面是一个生产者的代码:

  1. Message msg = new Message();
  2. msg.setTopic("testTopic");
  3. msg.setTags("tag1");
  4. msg.putUserProperty("gray","true");

这样消费者初始化的时候,可以定义使用 SQL92 过滤,代码如下:

  1. consumer.subscribe("testTopic",
  2.             MessageSelector.bySql("(TAGS is not null and TAGS in TAGS='''''tag1''''')" +
  3.                 "and (gray is not null gray='true')"));

下面是 bySql 的源代码:

  1. public static MessageSelector bySql(String sql) {
  2.  return new MessageSelector(ExpressionType.SQL92, sql);
  3. }

3 总结

本文介绍了 RocketMQ 灰度消息的使用方法,场景比较简单。对于全链路的复杂灰度场景,可以参考使用阿里的微服引擎 MSE。

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