一、顶层目标
- 业务连续性：任何单元故障不影响整体
- 弹性伸缩：根据业务流量横向扩展
- 灵活灰度：任何发布都可逐步平滑上线
- 成本可控：单元化带来的资源冗余最小
二、核心理念
| 设计目标 | 核心理念 |
|---|---|
| 单元化 | 垂直拆分，分而治之，地域/业务维度隔离 |
| 灰度化 | 流量切分，功能开关，逐步发布 |
三、设计步骤
Step 1.顶层架构分层设计
1. 接入层（Gateway/API Gateway）
- 支持单元路由与灰度路由
- 负载均衡 + 灰度规则（按用户ID、流量比例、header）
- 示例：Nginx + Lua + Redis配置中心；Spring Cloud Gateway + Nacos
2. 服务层（Application Services）
- 微服务化
- 无状态化（偏于横向扩展于灰度发布）
- 服务注册中心（Nacos/Consul）支持单元隔离namespace
3. 数据层（DB / Cace / Message Broker）
- 数据库按单元分库
- 缓存隔离（Redis cluster 多DB或多实例）
- 消息队列按单元分Topic或集群
Step 2.单元化设计
1. 单元划分维度
- 地域（华北、华东…）
- 业务域（用户服务单元、支付服务单元…）
- 租户（A客户单元、B客户单元…）
2. 接入路由设计
- 接入层配置单元映射规则
- 用户ID Hash -> 单元选择
- 保障同一用户请求命中同一单元（session、缓存一致性）
3. 配置管理
- 注册中心 namespace / group 隔离
- 配置中心 （Apollo / Nacos）配置多集群隔离
4. 监控与告警
- 单元级别指标监控
- 故障隔离及快速切换
Step 3. 灰度化设计
1. 灰度路由策略
- 流量比例
- 用户维度（白名单、灰名单、特定用户ID）
- 请求维度（header、版本号、来源IP）
2. 灰度功能开关
- Feature Toggle（Apollo/LaunchDarkly）
- 配置中心实时生效
3. 发布流程
- Dev → Test → Pre-Prod → Prod
- Prod 环境：先灰度 5%，稳定后 30%，最终全量
4. 回滚策略
- 灰度回滚可按比例回退
- 数据库变更向后兼容，避免阻断回滚
Step 4. 数据设计
1.分库分表策略
- 按单元拆库，避免跨库事务
- Shard Key 选择与雪花ID设计
2.数据一致性
- 单元内部强一致
- 跨单元最终一致（Eventual Consistency / CDC / 事件总线）
Step 5. 组织与Devops支撑
1. 团队单元化
- 按单元或者业务域分配团队，形成自治团队
2. CICD
- 支持单元级别部署
- 发布流水线内置灰度配置
四、架构原则
| 原则 | 含义 |
|---|---|
| 无状态化 | 应用服务器保持无状态，状态放入数据库、缓存、对象存储 |
| 配置中心化 | 灰度与单元配置集中管理，实时生效 |
| 注册中心多namespace隔离 | 防止跨单元流量污染 |
| 最小闭环 | 单元需具备独立完成闭环业务能力 |
| 最小影响面灰度 | 灰度发布从最小用户群开始 |
五、示例：银行支付系统场景
✅ 目标：北京、上海、深圳三地单元化部署，支持跨地域用户灰度上线。
| 组件 | 单元化设计 | 灰度化设计 |
|---|---|---|
| 网关 | Nginx + Lua + Redis单元路由配置 | 灰度流量按 header / cookie |
| 微服务 | Spring Boot + Nacos 多namespace | 持续部署，Feature Toggle |
| 数据库 | MySQL 分库分表（按用户ID hash） | 表结构向后兼容 |
| 缓存 | Redis Cluster 按单元独立 | 无 |
| 消息队列 | RocketMQ topic 按单元分组 | SQL 92 filter |
| CI/CD | Jenkins + K8s namespace | pipeline支持灰度参数 |
六、总结
顶层设计闭环：
业务拆分 → 单元划分 → 路由规则 → 配置隔离 → 发布灰度 → 监控治理
关键思维：
任何架构设计，先问**“对业务目标和用户体验有什么价值”**。
单元化解决 故障隔离与可扩展性，灰度化解决 发布风险与快速回滚。
