数据灰度发布中碰到的一个坑
在一个产品研发过程中，一般在发布前都有线下测试阶段，那么是不是线下测试验证通过后，就可以直接将产品的新代码发布上线，覆盖原来的版本呢？这样做其实有很大的风险，因为线下测试的运行环境和线上环境不是完全一致的，可能线下运行OK，到线上就出问题；另外，对于用户体验方面，在线下测试阶段的用户是不全的，只有测试、开发和PD等人，他们的体验不能完全代表线上的大量用户。另外还有性能方面的原因等等。所以，一般线下测试通过后，在发布阶段会采用灰度发布的方式，选用线上的部分服务器部署新代码，剩下的服务器仍然部署老代码，然后进行引流，部分请求采用部署了新代码的服务器处理，剩下的请求采用仍然部署着老代码的服务器处理。经过一段时间的线上观察，没问题后，再更新所有的服务器。
本文要说的是数据方面的灰度发布，先介绍一下项目背景：项目中，需要新建一个表，原来已发布的api通过新建的管控平台发布后，api配置数据会落在新表里。系统发布后，需要将原来老表中已存在的几十个api通过新建的管控平台进行发布。为了降低风险，采用灰度发布，即不是一次性发布完所有的api，而是慢慢切换，一个api发布后，经过线上观察OK后，再接着发布下一个api。这样就导致在运行过程中，api的数据会来自两个表，部分来自老表，部分来自新表。
灰度发布中忽略了一个问题，由于新的发布顺序和老的发布顺序不一致，会导致老表和新表中不同名称的api可能会具有相同的主键id，譬如：老数据中，名称为A的api是第一个发布的，所以在老表中的主键id就为1，B是第二个发布的，则主键ID就为2；而在新数据中，B是第一个发布的，所以在新表中的主键id就为1，A是第二个发布的，所以在新表中的主键id就为2。因此，在老表和新表中，A和B的主键id都为1。不幸的是，系统中就有其他地方根据主键ID来查询api的功能，这样，对于同一个id，就会对应两条不同的api，导致业务异常。
规避方案：
- 新表中的api的发布顺序与老表中保持一致
- 新表中的主键初始值>老表中的最大主键值；
在发布前，可以采用以上两种方案的任何一种。但如果发布前没有意识到主键冲突的问题，没有采用以上两种方案，则发布后的紧急解决方案就是：立即将导致主键冲突的老表中的api发布，使之移到新表中。在成功发布前，如果仅仅只是读操作，那还比较幸运，只会产生一定量的错误日志，但如果还有写操作，那就悲剧了，会产生脏数据，这时候就需要数据订正了。
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