好的，各位尊敬的听众，未来的云端架构师们，大家好！我是你们的老朋友，云海遨游者，今天咱们来聊聊 Google Cloud Platform (GCP) App Engine 里一个非常实用又充满艺术感的技巧——流量分割与版本回滚。
想象一下，你是一位技艺精湛的调酒师，手里握着各种不同年份、不同风味的佳酿（App Engine 的不同版本），而顾客（用户）络绎不绝，你如何才能调制出既能满足顾客需求，又能不断尝试新品，还能在关键时刻力挽狂澜的完美鸡尾酒（应用体验）呢？ 这就需要我们掌握流量分割与版本回滚的精髓。
第一幕：隆重登场——App Engine 的版本概念
首先，我们得明白 App Engine 的版本是什么。 简单来说，App Engine 的版本就相当于你代码的一个快照，一个独立的部署单元。 每次你更新代码并部署到 App Engine，就会产生一个新的版本。 这些版本可以同时存在，并且各自运行自己的代码。
你可以把每个版本想象成一艘独立的宇宙飞船🚀，它们各自执行着自己的任务，但都围绕着你的应用（母星）运行。
第二幕：流量分割——让用户尝鲜，让版本竞赛
流量分割，顾名思义，就是将用户的请求按照一定的比例分配到不同的版本上。 它的作用可大了，简直是云端应用的金钟罩、铁布衫！
- A/B 测试的利器： 你想测试新功能的吸引力吗？ 没问题！ 将 10% 的流量导向新版本，看看用户反应如何。 如果用户纷纷点赞👍，那就加大流量比例； 如果用户哀嚎遍野 😱，那就赶紧回滚！
- 灰度发布的福音： 新版本上线，总是让人提心吊胆。 通过流量分割，你可以先让一小部分用户体验新版本，观察是否有bug，收集反馈。 就像给新药做临床试验一样，确保万无一失。
- 版本升级的保障： 逐步增加新版本的流量比例，同时减少旧版本的流量比例，最终实现平滑过渡。 整个过程就像一场优雅的舞蹈💃，既保证了用户体验，又避免了服务中断。
流量分割的几种方式：
App Engine 提供了几种灵活的流量分割方式，让你根据实际情况选择：
- 基于 IP 地址： 根据用户的 IP 地址进行分割。 这种方式适合将特定地区的用户导向特定版本。 例如，你可以让美国🇺🇸的用户先体验英文版的新功能。
- 基于 Cookie： 根据用户的 Cookie 进行分割。 这种方式适合将特定用户群导向特定版本。 例如，你可以让 VIP 用户先体验高级功能。
- 随机分割： 按照指定的百分比随机分配流量。 这是最常用的方式，简单粗暴，效果直接。
用表格说话：流量分割的参数配置
| 参数 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| service | 你的 App Engine 服务名称。 | default |
| traffic_split | 指定流量分割方式，可选值：by-ip、by-cookie、random。 |
random |
| version | 版本名称。 | v1, v2 |
| percentage | 分配给该版本的流量百分比，取值范围 0-100。 | 20, 80 |
配置流量分割，代码示例来啦！
这里以 gcloud 命令行工具为例，演示如何配置基于随机分割的流量：
gcloud app services update default --split-by random --splits v1=20,v2=80这条命令的意思是：将 default 服务的流量，20% 分配给 v1 版本，80% 分配给 v2 版本。
第三幕：版本回滚——悬崖勒马，化险为夷
即使你再小心谨慎，也难免会遇到新版本出现问题的情况。 这时候，版本回滚就成了你的救命稻草。
版本回滚，顾名思义，就是将流量重新导向到之前的稳定版本。 它可以让你快速修复问题，避免更大的损失。 想象一下，你的应用突然遭遇了 Bug 怪兽 👾 的袭击，用户体验直线下降。 这时候，你就可以启动版本回滚，将流量导向到之前的版本，让 Bug 怪兽无处可逃！
回滚的姿势要帅！
回滚并不是简单地删除新版本，而是将流量重新导向到之前的版本。 这样可以保证用户体验的连续性，避免服务中断。
回滚操作，手到擒来！
使用 gcloud 命令行工具，回滚操作非常简单：
gcloud app services update default --split-by random --splits v1=100,v2=0这条命令的意思是：将 default 服务的流量，100% 分配给 v1 版本，0% 分配给 v2 版本。 也就是说，将所有流量都回滚到 v1 版本。
第四幕：流量分割与版本回滚的进阶技巧
掌握了基本操作，我们再来聊聊一些进阶技巧，让你的流量分割与版本回滚更加游刃有余。
- 自动化回滚： 可以使用监控工具（例如 Cloud Monitoring）来检测新版本的性能指标（例如错误率、响应时间）。 如果性能指标超过预设的阈值，就自动触发回滚操作。 这样可以实现无人值守的回滚，大大提高效率。
- 金丝雀发布： 金丝雀发布是一种更加精细的灰度发布方式。 你可以先将极小一部分流量（例如 1%）导向新版本，观察一段时间，如果没有问题，再逐步增加流量比例。 就像放出一只金丝雀 🐦 到矿井里，如果金丝雀安然无恙，就说明矿井是安全的。
- 蓝绿部署： 蓝绿部署是一种更加激进的发布方式。 你同时维护两个完全相同的环境（蓝色环境和绿色环境）。 新版本部署到绿色环境，然后将流量从蓝色环境切换到绿色环境。 如果绿色环境出现问题，可以立即将流量切换回蓝色环境。 这种方式可以实现零停机发布，但需要更高的成本。
- 结合 Cloud Build 和 Cloud Deploy： 可以将流量分割与版本回滚集成到 CI/CD 流程中。 使用 Cloud Build 自动构建和测试代码，使用 Cloud Deploy 自动部署和管理版本，并根据测试结果自动调整流量分割比例或触发回滚操作。 这样可以实现自动化、高效的持续交付。
第五幕：实战演练——一个电商网站的流量分割与版本回滚
假设你负责一个电商网站的开发。 为了提升用户体验，你计划推出一个新的商品推荐算法。
- 灰度发布： 首先，你将 5% 的流量导向到使用新算法的版本。
- 数据监控： 使用 Cloud Monitoring 监控新版本的点击率、转化率、订单量等指标。
- A/B 测试： 对比新版本和旧版本的性能指标，评估新算法的效果。
- 逐步增加流量： 如果新算法的效果明显优于旧算法，就逐步增加新版本的流量比例，直到 100%。
- 紧急回滚： 如果新版本出现bug，导致用户无法正常下单，就立即回滚到之前的稳定版本。
第六幕：避坑指南——流量分割与版本回滚的注意事项
- 监控是关键： 无论你使用哪种流量分割方式，都要密切关注新版本的性能指标。 只有通过数据分析，才能做出正确的决策。
- 回滚要果断： 如果新版本出现问题，不要犹豫，立即回滚。 时间就是金钱，用户体验至上。
- 版本命名要规范： 为了方便管理和回滚，建议采用统一的版本命名规范。 例如，可以使用
v1.0.0、v1.0.1这样的语义化版本号。 - 测试要充分： 在发布新版本之前，一定要进行充分的测试，包括单元测试、集成测试、端到端测试。 尽量在测试环境中发现问题，避免影响线上用户。
- 文档要完善： 详细记录每次流量分割和版本回滚的操作，方便追溯问题和总结经验。
第七幕：总结陈词——流量分割与版本回滚的价值
流量分割与版本回滚是 App Engine 中非常重要的功能。 它们可以帮助你：
- 降低发布风险，保证应用稳定运行。
- 快速迭代，不断推出新功能。
- 提升用户体验，提高用户满意度。
- 优化资源利用率，降低运营成本。
总而言之，流量分割与版本回滚就像一位经验丰富的舵手，在云端应用的海洋中，带领你的应用乘风破浪，勇往直前！
第八幕：互动环节——Q&A
现在是互动环节，大家有什么问题可以提出来，我会尽力解答。 欢迎大家踊跃提问，让我们一起探讨流量分割与版本回滚的奥秘！ 让我们一起在云端的世界里，创造更多的奇迹！ 👏🎉
希望今天的分享对大家有所帮助。 谢谢大家！ 😊