场景
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：
- 可灰度，即使用新老接口是能够控制的。
- 可回滚，如使用新接口异常，能够快速回滚到老接口。
- 不入侵业务逻辑，不改动原来的业务逻辑代码，等迁移完毕后再整体下线，防止直接侵入修改造成不可逆的影响。
- 老接口在系统平稳运行后收口，即对老的数据源访问、老的接口能够平稳下线
迁移方案
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）
▐ 总体迁移方案
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：
- 总开关：用于控制是否全量切换新接口，当接口迁移稳定上线 且 数据迁移完毕（如有）
- 灰度开关：可以设置一个灰度开关列表，用于控制你的那些接口/数据需要走代理接口
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。
▐ 单条数据查询
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：
- 优先判断总开关，如果总控制开关已打开，则说明迁移已完成并且验证校验完毕，此时走代理接口，这样可以实现接口、数据的收口，达到我们的迁移目标。
- 如果数据不存在于老数据表中，那么无论这条数据有没有存在于新表中，我们都可以直接走代理接口，收拢新数据的接口逻辑。
- 如果数据存在于老数据表中，但是不在灰度名单内，此时使用目标类（回滚时可这么操作），走原来的接口方法，即老逻辑，这是不会影响到系统功能。
- 如果数据存在于老数据表中，但是在灰度名单内，说明这条数据已经迁移完成待验证，此时可以使用代理类（灰度时可这么操作）走新的接口逻辑。
▐ 多条数据查询
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。
▐ 数据更新
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。
▐ 数据插入
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。
实践
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。
▐ 代理分发逻辑
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：
- 先判断总开关，总开关开启说明迁移完成，此时全部通过代理类走新的接口逻辑和数据源。
- 判断灰度开关，如果在灰度过程中包含了灰度的门店，那么就通过代理类走新的接口；否则走原接口的老逻辑，实现接口的切换。
- 新数据转发到代理类，对新的逻辑和数据进行收口，防止增量数据的产生。
- 批量查询接口需要转发到代理类，因为涉及到对新、老数据进行去重、合并的过程。
/** * 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
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; } } }
▐ 仓储层代理
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。
- 单条数据查询
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
- 如果不需要走代理接口（即数据源是老的并且未被灰度），则继续走目标接口
- 如果需要走代理接口（即数据源是新的或者老数据迁移后在灰度列表内），则调用代理接口方法，在代理接口方法中会对仓储层逻辑进行进一步的转发，由ProxyManager统一进行收口。在单条数据的查询逻辑里，只需要调用代理仓储层服务查询新数据源就可以了，逻辑比较简单。
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); } }
- 多条数据查询+去重
多条数据的去重逻辑是一样，去重规则如下：
- 新表、老表都不存在，数据剔除，不反回结果。
- 新表没有，使用老表数据的信息。
- 老表没有，使用新表数据的信息。
- 老表、新表都存在数据（迁移完成），此时判断总控是否打开，以及数据是否在灰度名单，满足其一使用新表数据；否则使用老表数据
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
- 查询老数据，业务定义，用supply函数封装查询逻辑
- 查询新数据，业务定义，用supply函数封装查询逻辑
- 合并去重，抽象出统一的合并工具
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()); } }
- 增量数据
代码省略，直接执行代理仓储层的插入方法即可
- 更新数据
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; }
实践
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。
