一、頂層目標
- 業務連續性：任何單元故障不影響整體
- 彈性伸縮：根據業務流量橫向擴展
- 靈活灰度：任何發布都可逐步平滑上線
- 成本可控：單元化帶來的資源冗余最小
二、核心理念
| 設計目標 | 核心理念 |
|---|---|
| 單元化 | 垂直拆分，分而治之，地域/業務維度隔離 |
| 灰度化 | 流量切分，功能開關，逐步發布 |
三、設計步驟
Step 1.頂層架構分層設計
1. 接入層（Gateway/API Gateway）
- 支持單元路由與灰度路由
- 負載均衡 + 灰度規則（按用戶ID、流量比例、header）
- 示例：Nginx + Lua + Redis配置中心；Spring Cloud Gateway + Nacos
2. 服務層（Application Services）
- 微服務化
- 無狀態化（偏于橫向擴展于灰度發布）
- 服務注冊中心（Nacos/Consul）支持單元隔離namespace
3. 數據層（DB / Cace / Message Broker）
- 數據庫按單元分庫
- 緩存隔離（Redis cluster 多DB或多實例）
- 消息隊列按單元分Topic或集群
Step 2.單元化設計
1. 單元劃分維度
- 地域（華北、華東…）
- 業務域（用戶服務單元、支付服務單元…）
- 租戶（A客戶單元、B客戶單元…）
2. 接入路由設計
- 接入層配置單元映射規則
- 用戶ID Hash -> 單元選擇
- 保障同一用戶請求命中同一單元（session、緩存一致性）
3. 配置管理
- 注冊中心 namespace / group 隔離
- 配置中心 （Apollo / Nacos）配置多集群隔離
4. 監控與告警
- 單元級別指標監控
- 故障隔離及快速切換
Step 3. 灰度化設計
1. 灰度路由策略
- 流量比例
- 用戶維度（白名單、灰名單、特定用戶ID）
- 請求維度（header、版本號、來源IP）
2. 灰度功能開關
- Feature Toggle（Apollo/LaunchDarkly）
- 配置中心實時生效
3. 發布流程
- Dev → Test → Pre-Prod → Prod
- Prod 環境：先灰度 5%，穩定后 30%，最終全量
4. 回滾策略
- 灰度回滾可按比例回退
- 數據庫變更向后兼容，避免阻斷回滾
Step 4. 數據設計
1.分庫分表策略
- 按單元拆庫，避免跨庫事務
- Shard Key 選擇與雪花ID設計
2.數據一致性
- 單元內部強一致
- 跨單元最終一致（Eventual Consistency / CDC / 事件總線）
Step 5. 組織與Devops支撐
1. 團隊單元化
- 按單元或者業務域分配團隊，形成自治團隊
2. CICD
- 支持單元級別部署
- 發布流水線內置灰度配置
四、架構原則
| 原則 | 含義 |
|---|---|
| 無狀態化 | 應用服務器保持無狀態，狀態放入數據庫、緩存、對象存儲 |
| 配置中心化 | 灰度與單元配置集中管理，實時生效 |
| 注冊中心多namespace隔離 | 防止跨單元流量污染 |
| 最小閉環 | 單元需具備獨立完成閉環業務能力 |
| 最小影響面灰度 | 灰度發布從最小用戶群開始 |
五、示例：銀行支付系統場景
? 目標：北京、上海、深圳三地單元化部署，支持跨地域用戶灰度上線。
| 組件 | 單元化設計 | 灰度化設計 |
|---|---|---|
| 網關 | Nginx + Lua + Redis單元路由配置 | 灰度流量按 header / cookie |
| 微服務 | Spring Boot + Nacos 多namespace | 持續部署，Feature Toggle |
| 數據庫 | MySQL 分庫分表（按用戶ID hash） | 表結構向后兼容 |
| 緩存 | Redis Cluster 按單元獨立 | 無 |
| 消息隊列 | RocketMQ topic 按單元分組 | SQL 92 filter |
| CI/CD | Jenkins + K8s namespace | pipeline支持灰度參數 |
六、總結
頂層設計閉環：
業務拆分 → 單元劃分 → 路由規則 → 配置隔離 → 發布灰度 → 監控治理
關鍵思維：
任何架構設計，先問**“對業務目標和用戶體驗有什么價值”**。
單元化解決 故障隔離與可擴展性，灰度化解決 發布風險與快速回滾。
