1?? 背景與目標

2?? 多云架構全景圖

2.1 邏輯視圖

2.2 核心組件與鏈接

3?? 灰度策略設計

3.1 流量比例

3.2 分流規則

• Header 標識：x-dex-version: canary
• 權重計算：Cloudflare Workers KV 實時讀取 Prometheus 指標，自動調整。
• 回滾閾值：錯誤率 $gt; 1% 或 P99 延遲 $gt; 20 ms 立即切流。

4?? 6 天實戰時間線

4.1 D0：預熱 & 基線測量

?? 09:00 SLO 基線

• 訂單簿深度：821 394 對
• API 99-line：37 ms
• CPU：63 %
• 日志：無 Error 級別

4.2 D1：金絲雀 5%

?? 10:30 發布腳本

#!/usr/bin/env bash
# canary.sh
set -euo pipefail
kubectl patch deploy match-engine \
  -p '{"spec":{"template":{"metadata":{"annotations":{"date":"'$(date +%s)'"}}}}}' \
  --context=gcp-prod

• 錯誤率：0.02 %
• 延遲：11 ms ↓（GCP 區域更近用戶）

4.3 D2-D3：擴展至 30%

?? 多云互聯：使用 Cloudflare Argo Tunnel 打通私網，延遲僅 0.8 ms。

4.4 D4：Azure 冷備切入

?? 發現：Azure 節點啟動時，磁盤初始化耗時 180 s，通過預拉鏡像 + DaemonSet 提前 warm-up，縮短到 12 s。

4.5 D5：100% 流量 & 清理

??? 舊 AWS 節點優雅下線：

kubectl drain ip-10-0-1-23.ec2.internal \
  --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data

最終指標：

5?? API 性能對比

5.1 延遲分布

6?? 踩坑與修復

7?? 可復用的腳本與模板

7.1 Terraform 多集群模板

module "gke_cluster" {
  source  = "terraform-google-modules/kubernetes-engine/google//modules/beta-public-cluster"
  version = "~$gt; 29.0"

  name               = "dex-engine-gcp"
  project_id         = var.gcp_project
  region             = "us-central1"
  network            = "vpc-shared"
  subnetwork         = "subnet-us-central1"
  ip_range_pods      = "pods-range"
  ip_range_services  = "services-range"
}

7.2 灰度發布 GitHub Action

name: canary-deploy
on:
  workflow_dispatch:
jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Setup Kubectl
        uses: azure/setup-kubectl@v3
      - name: Patch Canary
        run: ./canary.sh

總結

本文系統回顧了一次去中心化交易所撮合引擎在多云環境下進行灰度發布的完整流程，從前期架構設計、流量切分策略，到逐步擴容、故障排查與回滾機制，再到性能優化與可復用腳本的沉淀，最終實現了零停機的平滑遷移，并為后續的去中心化與低延遲改進奠定了實踐基礎。