我們在進行灰度發布時，往往需要轉發一部分流量到新上線的服務上，進行小規模的驗證，隨著功能的不斷完善，我們也會逐漸增加轉發的流量，這就需要按比例去切分流量，那么如何實現流量切分呢？
我們很容易想到通過生成隨機數方式進行實現，通過判斷生成隨機數是否落在指定區間內，從而決定是否進行流量的轉發，這種方式雖然實現很簡單，但是它有兩點弊端：

• 每次都要生成新的隨機數，這是有性能損耗的，尤其是并發量高的場景下更為明顯；
• 隨機數的生成往往不夠均勻，比如有A、B兩個服務，流量比例3:7，如果使用隨機數方式，如果運氣不好的話有可能請求100次全落在B服務上。

那有沒有性能開銷又小，又能精準切分流量的方式呢？當然是有的。實現思路如下：

確定比例，并根據比例得到一個基數base，例如比例是3:7，那么基數就是10；
生成長度為基數base的數組source，并填充數據0、1、2、3、4、5…； 打亂數組source中元素順序；
創建全局計數器queryCount，每次有請求時加1（確保原子性）；
計算計數器queryCount與base取余后的值rate，并得到數組中對應位置的值source[rate]；
判斷source[rate]落在哪個區間。

看文字可能覺得理解起來有些別扭，這里貼上完整代碼：

import (  "fmt"  "math/rand"  "sync/atomic")
type TrafficControl struct {  source     []int  queryCount uint32  base       int  ratio      int
}
func NewTrafficControl(base int, ratio int) *TrafficControl {  source := make([]int, base)  for i := 0; i < base; i++ {    source[i] = i  }rand.Shuffle(base, func(i, j int) {    source[i], source[j] = source[j], source[i]  })return &TrafficControl{    source: source,    base:   base,    ratio:  ratio,  }
}func (t *TrafficControl) Allow() bool {  rate := t.source[int(atomic.AddUint32(&t.queryCount, 1))%t.base]  if rate < t.ratio {    return true  } else {    return false  }
}

接下來我們檢測下這段代碼是否真的能精準切分流量：

func main() {  trafficCtl := NewTrafficControl(10, 6)  cnt := 100  serviceAQueryCnt := 0  serviceBQueryCnt := 0  for cnt > 0 {    if trafficCtl.Allow() {      serviceAQueryCnt++    } else {      serviceBQueryCnt++    }    cnt--  }fmt.Printf("service A query count: %v, service B query count %v", serviceAQueryCnt, serviceBQueryCnt)
}

執行結果如下：

service A query count: 60, service B query count 40

其實思路很簡單：通過請求數與基數取余，確保在一定范圍內總能按比例 實現流量切分；通過打亂數組確保流量分布盡可能均勻