金丝雀发布与 Feature Flag 协同流程

本文目录#

• 目标
• 流程设计
• 技术实现
• 数据与告警
• 自检清单
• 参考资料

目标#

通过金丝雀发布逐步放量新版本，同时利用 Feature Flag 控制开关，实现快速回滚与 A/B 实验，提升发布安全性与可观测性。

流程设计#

1. 准备阶段：
   • 定义实验指标（成功率、延迟、错误预算消耗）；
   • 确定放量计划（1%、5%、20%、50%、100%）。
2. 发布执行：
   • 部署金丝雀实例，使用服务发现/网关分流；
   • 打开 Feature Flag 仅对金丝雀生效；
   • 监控关键指标与日志。
3. 放量与回滚策略：
   • 指标健康 → 提升流量并扩大 Feature Flag 覆盖；
   • 指标异常 → 关闭 Flag、回滚版本、触发复盘。
4. 全量发布：完成放量后，将 Feature Flag 设置为默认开启，可逐步删除旧代码。

技术实现#

• 路由：Istio/Envoy、Spring Cloud Gateway、Nginx；
• Feature Flag 平台：LaunchDarkly、Unleash、FF4J；
• 配置：使用 GitOps 管理发布配置，支持回滚；
• 监控：Prometheus + Grafana、Datadog，关联金丝雀标签。

数据与告警#

• 关键 SLI：错误率、P95 延迟、资源使用；
• 日志：kibana/ELK 按版本或 flag 维度过滤；
• 告警策略：指标越过阈值立即回滚，错误预算消耗预警。

自检清单#

• 是否定义清晰的放量策略与成功标准？
• 是否建立 Feature Flag 生命周期管理（上线、灰度、清理）？
• 是否确保日志、指标、追踪包含版本/flag 标签？

参考资料#

• Google SRE Workbook - Canarying Releases：https://sre.google/workbook/canarying-releases/
• LaunchDarkly Feature Flag 指南：https://launchdarkly.com/blog/feature-flag-best-practices/
• Istio 金丝雀发布示例：https://istio.io/latest/docs/tasks/traffic-management/traffic-shifting/

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