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Feature Flag灰度算法

如何判断算法好不好

  • 保证离散：确保灰度的范围是离散的，例如如果灰度对象是用户，那么每个年份的用户都可以灰度到最好；针对不同的flag，每次灰度的范围也应该离散，例如flag A和flag B的灰度范围应该不一样；
  • 保证一致：在灰度信息不变的情况下，针对同样的业务id每次的灰度结果都能保持一致；

场景分析

灰度的场景有以下两种：

  • 场景一：从整体上保障既定比例的流量灰度即可，针对同个业务id的请求（例如同个userId），不保证一定都是灰度或者都是不灰度；
    • 后端存储优化，需要控制1%的流量先使用新的接口；
    • ……
  • 场景二：需要保障同一个业务id每次的灰度结果是一致的，即针对同样的业务id，要么全灰度、要么全不灰度
    • A/B测试；
    • 用户端新增功能，需要小部分用户先体验，不可能有时候出现新功能，有时候不出现。应该确保灰度的用户都出现新功能；
    • ……

算法实现

基于以上场景，算法如下：

  • 随机算法(针对场景一)

    • 生成100以内的随机数;
    ThreadLocalRandom.current().nextInt(100)
    • 根据生成的随机数进行判断，小于灰度比例则开启灰度，否则不开启。

  • 一致性算法(针对场景二)

    • 根据flagName计算种子(确保每次的灰度，可以灰度到不同的群体)；
    • 根据bizId+flagName计算hash（小于100），保证同个业务id每次的执行结果都一致；
    • 根据生成的随机数进行判断，小于灰度比例则开启灰度，否则不开启。
    /**
 * 根据业务id和flagName计算hash值
 *
 * @param bizId 业务id
 * @return 返回计算后小于等于100的哈希值
 */
protected long seededHash(String bizId) {
    // FNV算法，根据flagName生成种子，确保不同的flag可以灰度到不同范围的群体
    long seed = FNV.fnv1a_32(getFlagName());
    long h = seed % 100L;

    byte[] bytes = bizId.getBytes();
    for (int i = 0; i < bytes.length; i++) {
    int t = 0xFF & bytes[i];
    // 为什么乘以31？因此31在JVM内部做过优化，通过位异5位-1完成，比较高效
    h = (h * 31L + t) % 100L;
    }

    return h;
}