本文介绍一种前端灰度发布方案，主要解决的是传统的灰度发布只能以机器维度进行分组的问题。提供一种用户维度分组的灰度发布机制。
传统灰度发布，因为是以机器分组，所以要求服务是无状态的。所谓无状态就是对请求的处理是上下文无关的。有长连接、读写文件、缓存等场景，就是所谓”有状态“的。有状态的服务，如果用户的前一个请求打在机器A，后一个请求打在机器B，就会出问题。
所以，有状态的服务灰度发布，要做到：
- 同一用户始终访问同一版本的代码
- 放量过程像传统发布一样可控
本灰度发布方案对构建、部署、启动服务、处理请求阶段分别做改造，实现有状态服务灰度发布。
方案概述
我们把线上的代码称为stable版，本次发布的新代码称为beta版。先整体描述一下方案：
- 用git tag标识每次发布
- 在构建阶段生成tag，同时用tag名称来命名manifest.json
- 每次构建完新版本后，从cdn源机器取回上次发布的manifest.json文件，一并放在dist目录下
- 部署阶段全量部署到所有机器，在运行阶段来决定访问哪个版本的代码
- node层启动服务时，读dist目录下的两份manifest.json文件，这样就能拿到新旧两个版本的文件清单
- 处理请求时，根据动态配置的放量信息和分流策略，来决定使用哪个manifest.json中的文件
- 版本号信息放在cookie中，以保证同一用户始终访问同一版本代码
开发阶段
正常开发代码，无需有任何额外操作。
构建阶段
publish-tag
新增一个git tag，以p-开头，意为publish。每次发布都有一个tag标记，格式为p-201911111001-lvdabao.标记发布时间与发布者。构建完成并同步cdn成功后，会将该tag同步到git仓库。
manifest.json
manifest.json是webpack构建完毕后的文件清单，可以用webpack-manifest-plugin插件生成。如有特殊需求也可以自己编写。我们是自己编写，并在动态渲染首页HTML时读取清单内容并输出script标签。
每次构建生成的文件名称是这样的格式：manifest-p-201911111001-lvdabao.json，这样每次发布都生成对应tag命名的manifest.json文件。
启动服务时可以一次读取到内存中，并不是处理每个请求都读一下文件，所以不必担心性能。
获取上次发布的版本信息
我们是用publish-tag来标识版本号的，只要拿到上次发布时的tag，就能取到对应的manifest.json文件。所以构建的最后一步就是把上一版的manifest.json文件从cdn源机器取到当前构建后的dist目录下，为后续服务启动时使用。
取上次的tag也很简单，一个git命令搞定：git tag --sort=-taggerdate | grep "^p-.*" | head -n 1
容错机制
如果上次发布的版本有重大问题，不能作为stable版使用，有什么办法呢？
所以我们增加了一个额外流程，允许构建的时候传入环境变量，指定stable tag。这样在获取stable版本信息时，优先取环境变量中指定的。
部署阶段
部署跟普通流程没什么区别，将dist目录发布到目标机器就行了。每次部署的dist文件包含以下：
- beta版的manifest.json文件
- beta版的资源文件
- stable版的manifest.json文件
启动服务
启动服务时我们需要干两件事情：
- 把两个manifest.json文件读到内存中，供分流时使用
- 自动修改放量配置，将新版本比例改为0
放量配置
上面提到了放量配置，这个是放在单独的配置系统中的，当然简单点放在服务端也是可以的。用途就是根据当前用户的uuid，来确定用户该使用哪个版本的资源。
配置内容也及其简单：
{
percent: 10
}percent即是beta版的放量比例，10表示10%的用户使用beta版。全量的时候手动改为100就行啦。
因为启动服务的时候会自动将percent改为0，所以每次发布完后，我们只需根据放量节奏逐步扩大percent的值就好。
处理请求
万事具备，我们在处理请求的时候，就很easy了。只需获取当前用户的uuid，node层通过RPC调用获取到放量配置，通过分流策略来计算应该使用哪个版本的资源。
我们的首页是动态输出的（SSR），拿到分流策略得出的tag，把相应的manifest.json中的文件输出，这样就控制了哪部分用户使用beta版本。
分流策略
最后再谈谈分流策略，这块也是有很多细节的。分流策略要做的核心工作：
- 根据放量配置来决定当前用户应使用的资源版本
- 确保用户的分流路线稳定，即下次请求页面应与上次的分流结果一致
- 新版本发布或放量比例变化时，重新分流
首先，放量配置只有一个百分比数字，我们需要把uuid散列化，即把uuid字符串对应到0-99间固定的数字。算法可以有很多，我们选一种简单的，取每个字符的ASCII码相加，然后再除100取余。伪代码：
for (i = 0; i < uuid.length; i++) {
hash += uuid.charCodeAt(i);
}取到的这个hash就可以与放量百分比比较，在范围内就使用beta版。
另外一个比较麻烦的事情是第2点，为了让用户下次访问的时候能够跟首次的分流一致，我们需要把首次分流的结果保存在cookie中。当请求来的时候先分析cookie中的版本信息，如果可用则优先用cookie。不可用的话清掉cookie，再去计算分流。
那么既然uuid的散列算法能保证hash值稳定，每次都用uuid计算不行吗？原因就是我们访问环境的特殊，uuid的稳定性不能保证，相对来说还是cookie更稳定。这个看项目吧，如果你的项目uuid稳定，那可以省去用cookie。
总结
以上就是灰度发布方案的核心内容啦，相关的代码细节不赘述，有读者朋友感兴趣可以留言探讨。
通过这套方案我们实现了以用户维度进行分组的灰度发布，并且整个流程足够自动化，业务开发无感知，需要手动操作的只有修改放量配置。
有朋友可能想说，你这个方案和ABTest很相似啊！其实ABTest和本方案的差别主要有：
- 需要同时上线AB两套新代码
- 最终会丢弃其中一套代码
尽管看起来差别不大，但ABTest方案的构建、部署、分流控制都会有所区别。
当然，如果我们把ABTest退一步，认为stable版是A，新上线代码是B，那么将本方案改造成ABTest方案也很容易。