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旧服务下线技术方案

一、方案目标与原则

核心目标

1. 安全停止旧服务，确保业务无感知、数据无丢失
2. 彻底回收旧服务占用的资源（服务器、数据库、缓存、域名等）
3. 沉淀可复用的服务下线流程，降低后续操作风险

实施原则

1. 业务优先：任何操作不得影响核心业务连续性，优先保障用户体验
2. 数据驱动：基于监控数据确认服务已无实际流量后再执行下线
3. 渐进式执行：从"流量切走→功能冻结→资源回收"分阶段推进，避免一步到位
4. 全链路协同：联动依赖方（调用方、运维、业务）同步操作，确保信息对称

二、下线前准备（T-30天至T-7天）

1. 服务信息梳理

需全面摸清旧服务的"家底"，避免遗漏关键依赖：

• 基础信息：服务名称、部署架构（单机/集群）、部署环境（生产/测试）、负责人
• 接口信息：所有对外提供的接口（HTTP/gRPC/消息队列）、协议类型、调用量峰值/均值
• 依赖关系：
  • 上游调用方：通过网关日志、服务注册中心、链路追踪系统（如Jaeger/Zipkin）梳理所有调用来源（含定时任务、第三方系统）
  • 下游依赖：数据库（表名、读写比例）、缓存（Redis键前缀）、消息队列（topic）、其他服务接口
• 数据存储：数据存储位置（DB/ES/对象存储）、数据生命周期（是否需归档）、备份策略

2. 影响范围评估

• 业务影响：明确依赖旧服务的业务场景（核心/非核心）、用户群体（C端/B端）、影响等级（P0-P3）
• 技术影响：评估下线后可能的风险点（如调用方未切换导致的502错误、数据链路中断导致的统计异常）
• 合规影响：若涉及用户数据，需确认是否符合数据留存法规（如金融数据需留存5年），避免违规删除

3. 替代方案确认

• 若旧服务功能已被新服务替代：
  • 验证新服务是否100%覆盖旧服务功能（含边缘场景）
  • 确认新服务性能（响应时间、吞吐量）、稳定性（错误率、可用性）达标
  • 完成调用方从旧服务到新服务的切换方案（如域名切换、配置中心动态路由）
• 若旧服务功能被废弃：
  • 确认业务方已同意停止该功能，且无用户依赖
  • 清理依赖该功能的前端页面、API文档等

4. 相关方同步与确认

需拉通所有关联角色，达成一致后再推进：

• 业务方：确认下线时间窗口、功能替代方案、用户通知方式（如需）
• 调用方团队：同步下线计划，明确调用方切换截止时间
• 运维团队：确认资源回收清单、备份策略、回滚方案
• 管理层：重大服务下线需获得业务/技术负责人审批

三、灰度下线阶段（T-7天至T-1天）

1. 流量逐步切换

通过"限流→拦截→禁写"三步控制流量，确保调用方平滑迁移：

• 第一步：限流（T-7天）
  在网关层或服务入口设置限流规则，逐步降低旧服务的最大QPS（如每天降低20%），倒逼调用方加速切换。
  示例（Nginx限流配置）：

  limit_req zone=old_service burst=100 nodelay;  # 每天调整burst值，逐步降低
  

• 第二步：流量拦截（T-3天）
  对仍在调用旧服务的请求返回"服务下线通知"（如HTTP 410 Gone），并在响应头中携带新服务地址（X-New-Service-Url）。
  同时通过日志监控剩余调用方，主动推动其切换（如邮件/群通知）。

• 第三步：禁写操作（T-1天）
  关闭旧服务的写接口（如数据库写入、缓存更新），仅保留读接口（避免新数据写入后无法同步到新服务），确保数据一致性。

2. 监控与验证

需建立实时监控看板，确认流量逐步归零：

• 核心指标：
  • 接口调用量（目标：连续24小时为0）
  • 错误率（目标：无新增错误，排除已拦截的410请求）
  • 下游依赖调用量（如DB查询、Redis操作，需同步归零）
• 特殊场景验证：
  • 定时任务：检查是否有周期性调用（如每日凌晨的批处理），需联系负责人停用
  • 第三方系统：确认外部合作方已切换到新服务（可能需商务协调）

四、正式下线执行（T日）

1. 服务停止

按"先非核心环境，后生产环境"的顺序停止服务：

• 测试/预发环境：直接停止进程，删除容器/实例（如kubectl delete deployment old-service）
• 生产环境：
  1. 最后确认监控：调用量、下游依赖均为0，无未完成的长事务（如分布式事务）
  2. 优雅停机：发送SIGTERM信号，等待进程处理完剩余请求后退出（避免强制kill导致数据不一致）
  3. 验证停止：通过ps/kubectl get pods确认进程/容器已终止

2. 数据处理

根据数据留存要求，对旧服务数据进行分类处理：

• 需归档数据：如用户历史记录、业务日志，通过ETL工具迁移至归档存储（如对象存储、冷备数据库），并记录归档路径
• 可删除数据：临时缓存、测试数据，通过脚本批量删除（如redis-cli keys "old-service:*" | xargs redis-cli del）
• 数据备份：下线前执行最后一次全量备份，备份文件保留至少3个月（用于应急查询）

3. 资源回收

彻底清理旧服务占用的所有资源，避免浪费：

• 计算资源：服务器/虚拟机/容器实例、K8s Deployment/StatefulSet、镜像仓库镜像
• 网络资源：域名/子域名（如old-api.example.com）、负载均衡器、安全组规则
• 存储资源：数据库实例/表、Redis集群/实例、消息队列topic/consumer group、ES索引
• 配置资源：配置中心配置（如Nacos/Apollo）、注册中心服务名、CI/CD流水线

五、下线后验证（T+1天至T+7天）

1. 业务验证

• 确认依赖旧服务的业务场景正常（通过新服务或替代方案）
• 检查核心指标（如转化率、下单量）是否与下线前一致，无异常波动

2. 残留检查

• 资源检查：通过云平台控制台/脚本确认所有资源已回收（如aws ec2 describe-instances --filters "Name=tag:Service,Values=old-service"）
• 日志检查：搜索全量日志（如ELK），确认无新的调用请求（关键词：旧服务IP/域名/接口名）
• 代码检查：删除代码仓库中旧服务的代码（如git rm -rf old-service/），避免误部署

3. 回滚机制（应急场景）

若下线后出现严重问题（如发现未处理的核心调用），需在1小时内完成回滚：

1. 恢复服务：重新部署旧服务（使用备份的镜像/代码），启动实例
2. 恢复流量：在网关层重新路由流量至旧服务
3. 恢复数据：若已删除数据，从备份中恢复
4. 根因分析：同步排查遗漏的调用方，制定二次下线计划

六、风险与应对措施

风险类型	具体风险	应对措施
流量残留	存在未发现的调用方（如内部定时任务）	下线前通过全链路追踪扫描所有调用来源；预留1周观察期
数据丢失	误删需留存的数据	数据删除前执行备份；删除操作需双人复核
业务中断	新服务未完全替代旧服务功能	下线前进行全量功能测试；保留旧服务代码3个月
资源回收不彻底	遗漏部分资源（如隐藏的安全组规则）	制定资源回收清单，逐项检查并标记完成状态

七、文档归档与复盘

1. 文档归档：

   • 整理下线全流程记录（含时间点、操作人、关键决策）
   • 归档服务信息（接口文档、架构图）、数据归档路径、资源回收清单
   • 存储位置：团队知识库（如Confluence）

2. 复盘总结：

   • 组织相关方召开复盘会，总结经验教训（如"未发现的调用方如何提前识别"）
   • 优化服务下线流程（如补充"定时任务排查清单"）

八、时间规划示例

阶段	时间窗口	关键任务
准备阶段	T-30天至T-7天	依赖梳理、影响评估、相关方确认
灰度下线阶段	T-7天至T-1天	流量逐步切换、监控剩余调用方
正式下线	T日	停止服务、处理数据、回收资源
验证阶段	T+1天至T+7天	业务验证、残留检查、问题修复
复盘归档	T+10天	文档归档、流程优化

通过以上流程，可在保障业务安全的前提下，系统化完成旧服务下线，同时避免资源浪费和潜在风险。核心是"充分准备、渐进执行、全面验证"，确保每一步都有数据支撑和回滚预案。