基于用户和ip的灰度发布方案

为了能够更好的解决系统新版本上线无法验证的风险，我们通常需要在升级的时候进行灰度发布，下面调研了一个上线灰度发布的流程。

下面先看一张图，然后再用一段文字描述整个发布的逻辑。

背景

最近在搭建一个Spring Cloud的项目，在搭建途中，遇到了一些问题，这里记录一下。
在搭建AuthorizationServer的时候，就遇到了问题，我的授权模式是用的password模式，然后是集成了JWT生成access_token。

基本上我是参照这个项目搭建的，https://gitee.com/log4j/pig 。不过因为只是参考，所以我还做了一些改动，而且我们Spring Cloud的版本也不一样，我是F版的。

背景

今天同事说在Hystrix的执行方法里打印日志的时候，Sleuth的traceId丢失了，产生了新的traceId，我第一反应是难道是因为Hystrix采用的是线程隔离模式，所以导致sleuth在线程切换的时候丢失了traceId吗？但是我记得Sleuth是针对是Hystrix处理过的，具体的处理的类就是SleuthHystrixConcurrencyStrategy。Spring Cloud Sleuth专门对Hystrix处理过线程切换上下文传递的问题。

Zuul 修改URI

背景

最近项目中有一个需求，因为系统要进行重构，所以在重构期间网关需要判断URL请求的是老系统还是新系统。如果请求的是老系统那么就需要根据URL和参数在网关层对进行转换，也就是要修改成新系统的URL，并转发到新系统上去。如果请求的是新系统，那么则不做处理，进行相应的鉴权操作。

倒排索引

如何使文本被搜索到是搜索引擎很重要的一部分，倒排索引是很适合搜索的。

因为它的结构：

1. 包含这个关键词的document list
2. 包含这个关键词的所有document的数量：IDFinverse document frequency.
3. 这个关键词在每个document中出现的次数：TFterm frequency.
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此为龙果学院课程学习笔记，记录以后翻看

索引管理

手动创建索引

之前都是直接插入document，ES为我们自动创建索引。其实在大部分情况下，我们是需要自己先手动创建mapping的，就像数据库建表一样，你可能需要设置primary shard的数量，字段的分词器，具体的数据类型等等。

此为龙果学院课程学习笔记，记录以后翻看

前面讲了简单的搜索、分词和映射，这篇文章讲ES的搜索API

search API

Search API的基本语法：

这是一个空查询，空查询将返回所有索引库（indices)中的所有文档：

1
2

GET /_search
{}

此为龙果学院课程学习笔记，记录以后翻看

前面讲了Document的增删改查和集群原理，接下来就是ES的重头戏了，搜索。

_search结果解析

当发出一个搜索请求的时候，会拿到很多结果，下面说一下搜索结果里的各种数据，都代表了什么含义。

此为龙果学院课程学习笔记，记录以后翻看

Document元数据

_index元数据

1. 代表一个document存放在哪个index中。
2. 类似的数据放在一个索引，非类似的数据放不同索引：product index（包含了所有的商品），sales index（包含了所有的商品销售数据），inventory index（包含了所有库存相关的数据）。如果你把比如product，sales，human resource（employee），全都放在一个大的index里面，比如company index，就不合适。
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下载

直奔主题，官网下载redis最新版本（2018年07月19日）

http://download.redis.io/releases/redis-4.0.10.tar.gz

环境准备

安装tcl

1

yum install tcl