整体架构
其中，在灰度验证中，有几种不同的策略：
- 直接使用线上小部分流量来测试（按照百分比放量）
- 从线上按照特定规则选择流量（比如特定的header、特定的cookie等）
- 在客户端或浏览器上标识出流量是否灰度（比如通过header传递）
部署应用&创建泳道
按照参考文档在Kubernetes集群中部署应用后，我们首先要区分线上流量和灰度流量。
创建泳道组，选择入口应用以及整个链路涉及到的应用：
然后创建泳道，将符合规则的流量划入gray泳道：
注：没有匹配的流量，会走到基线环境，也就是没有打标的应用节点上。
配置完成后，访问网关，如果不符合灰度规则，走基线环境：
如何符合灰度规则，走灰度环境：
配置云效流水线
在本例中，使用“其他 · 空模板”创建云效流水线，创建后，需要进行四部分配置：
流水线源
配置好流水线的来源，比如代码仓库等。
- 代码仓库：https://gitee.com/mse-group/alibabacloud-microservice-demo.git （为了避免网络延迟，所以采用gitee仓库）
- 默认分支：master
- 服务连接：可以通过添加服务连接按钮添加，由于本例中代码仓库为公开代码仓库，所以只需要按照默认值创建即可。
配置完成后，添加到流水线中。
构建阶段配置
此阶段配置云效如何构建docker镜像。
删除原有的阶段和空任务，手动添加新任务“镜像构建”：
配置参数如下：
- 构建集群：就近选择，国内可以选择“北京构建集群”
- 服务连接：您可以按照提示添加ACR的服务连接，通过RAM授权的方式，让云效可以推送镜像到ACR中
- 仓库：选择您需要推送、部署的镜像仓库
- 标签：保留默认
${DATETIME}即可。 - Dockerfile路径：
mse-simple-demo/A/Dockerfile
配置好后，添加即可。
部署gray阶段配置
本步骤指示云效如何部署gray节点。由于云效可以直接替换Kubernetes中的workload镜像，我们可以直接使用此机制来发布。
配置参数如下：
- 集群连接：用来授权云效修改ACK集群中workload配置。按照授权添加对应ACK集群连接即可
- Kubectl版本：选择相近版本即可
- 命名空间：按照实际情况选择
- Workloads类型：本例中是Deployment
- Workloads名称：本例中是 spring-cloud-a-gray
- 容器名称：本例中是 spring-cloud-a-gray
- 镜像：选择上一步构建的结果，可以选择“镜像公网地址”
部署线上阶段配置
类似上一阶段的配置：
- Workloads名称：和上一步不同，这儿是基线环境的workloads，值为 spring-cloud-a
- 容器名称：spring-cloud-a
最后，将部署gray阶段和部署线上阶段的的触发模式改为“手动触发”。
完整配置好后的效果如图：
流水线运行
配置好流水线后，我们可以按照发布流程来一步步运行流水线：
打包构建
我们手动运行刚刚的创建好的流水线，观察构建状态。
运行成功效果如下：
您也可以查看日志来确定运行状态、排查问题等：
完成镜像构建后，接着就开始开始部署gray了
部署gray并验证
点击部署gray阶段的手动触发按钮，开始部署gray
部署结束后，可以在Kubernetes控制台确认下部署后容器镜像是不是符合预期：
如上图，可以看到对应镜像已经部署到gray了。
我们可以尝试用小流量进行验证，按照之前在MSE全链路灰度上的配置，访问只需要带上参数name=xiaoming即可访问到gray节点：
可以看到请求到达了Agray节点，同时新的代码也生效了。
我们不妨观察下此时线上的流量：
没有带灰度参数的流量，走基线环境，同时新版本的修改也还未生效。
在验证完gray环境后，我们就可以开始发布线上了。
如果此时验证不通过，我们可以中止流水线运行，排查问题后重新运行流水线。
部署线上
点击部署线上阶段的手动触发按钮，开始部署线上：
线上部署成功后，也可以在容器控制台查看，看下是否符合预期：
此时我们开始观察线上流量，看下修改是否生效：
可以看到，新版本的修改此时就完全发布到线上了。
总结
在微服务治理架构中，MSE全链路灰度提供了虚拟泳道能力，极大的方便了测试、发布时的快速验证，能够帮助Devops同学减少保障半径、提升线上稳定性。
同时，阿里云微服务引擎（MSE）也能给您带来全生命周期的、全方位的微服务治理、流量防护能力，保障您的线上稳定性，提升开发、运维效率。
