稳定性建设的三板斧：可观察、可回滚、可灰度，这要求在系统设计之初就要考虑这些稳定性的需求，针对于RPC和Http的灰度方案，很多在网关层面或者是在路由层面就能很好的支持，在实际的应用架构中，经常性的使用MQ进行系统之间的消息传递和异步化的解耦，因此仅实现RPC层面的灰度，还不能称之为系统具有可灰度的能力，那么在MQ层面又将如何做到可灰度呢？
如何实现Rocketmq灰度？
从整个Rocketmq技术架构来看，分为消费者端和生产者端，要实现Rocketmq的灰度方案，那就需要实现生产者和消费者针对于消息的灰度，并且能在整个链路中贯穿下去。
生产者如何实现消息的灰度？
主要从这两方面考虑：
1、如果当前请求是灰度请求，那么所对应的消息应该标识为灰度消息
2、如果当前的实例是灰度实例，那么所对应的消息应该标识为灰度消息
Rocketmq要实现消息灰度的打标比较简单，目前有两种方案：基于Tag和基于user-property，但是Tag很多情况下是具有业务语义，因此在这里推荐使用基于user-property的方案。
而Rocketmq在消息发送提供SendMessageHook钩子，可以在此钩子增加灰度标识，这样生产端的灰度标识就完成了。
消费端如何实现灰度消费？
消费端要实现灰度消费较为生产者要复杂些，目前有基于客户端的过滤和基于服务端的实现方案。
基于客户端实现方式:
在消费端最简单的方式针对灰度和正式使用两套不同的Consumer Group ，在基于客户端的FilterMessgeHook增加灰度过滤逻辑，那么就可实现灰度环境过滤了正式环境的消息，而正式环境过滤灰度环境的消息，比较简单的实现了消费端的灰度过滤。
但存在问题
灰度和正式环境均投递了全量的消息，将过滤的压力集中在客户端，哪怕是灰度环境实际消息量很小，也要被迫的接收全量的消息过滤，对于灰度的客户端流量是一个不小的考量，另外服务端也要针对于不同的环境进行两次的消息分发动作，该方案虽然实现简单，但无论从客户端来看，还是从服务端来看，性能损耗比较大。
基于服务端实现方式：主要是基于Tag的过滤和基于SQL92过滤。
从整个Rocketmq的消费订阅模型来看，是按照主题和消费者分组，在结合订阅关系进行消息投递
1、基于Tag的服务端过滤
Tag 过滤的实现中，RocketMQ 消费者向 server 端订阅的时候，会传递订阅信息到服务端。订阅信息为 SubscribtionData，其中包含四个字段：
topictagSetexpressionType=tag：表达式的类型，这里是 tag 过滤，所以值为tagclient version：此次订阅的版本号Client 会不断向 server 端发送心跳，默认情况下 30 秒一次。过程中 SubscribtionData 可以动态变化，如果对tagSet或表达式的类型进行过更改，则会增加 client version 的值。服务端收到心跳之后，发现心跳里的 SubscribtionData 版本号改变，意味着订阅规则也有所变化，此时会更新客户端的订阅逻辑，决定服务端过滤变化的推送。
Server 端处理服务端的灰度过滤逻辑：
public boolean isMatchedByConsumeQueue(Long tagsCode, ConsumeQueueExt.CqExtUnit cqExtUnit) { if (null == tagsCode || null == subscriptionData) { return true; } if (subscriptionData.isClassFilterMode()) { return true; } return subscriptionData.getSubString().equals(SubscriptionData.SUB_ALL) || subscriptionData.getCodeSet().contains(tagsCode.intValue()); }RocketMQ 中有一个 MessageFilter 类，首先会进行 consumer queue 进行比对，如果匹配成功，则进行 tagscode 的比对。两次比对都匹配才会将消息推送到 client 消费者端。
2、基于SQL92消息过滤方式
如果灰度信息保存在 user-property 字段，可以通过 SQL 92 的方式进行过滤，服务端 ConsumerFilterManager 保存了每一个 topic 对应的FilterDataMapByTopic，而 FilterDataMapByTopic 里保存了不同 consumer group 对应的消费逻辑ConsumerFilterData，ConsumerFilterData 里包含了 consumer group、topic、表达式以及 client version，因此可以借此来过滤。
public ConsumerFilterData { private String consumerGroup; private String topic; private String expression; private String expressionType; private transient Expression compiledExpression; private long bornTime; private long deadTime = 0; private BloomFilterData bloomFilterData; private long clientVersion;}SQL 92 是一种可以写复杂表达式的过滤规则，比如消息中user-property中的version为gray的消息，我们可以写成(version is gray)
以上方式可以避免了灰度环境拉取所有消息，能够有效减轻灰度环境消费者的负担。同时，服务端不会将所有消息都推送两遍，大大降低了服务端压力。
写在最后当然要实现Rocketmq的灰度方案思路还有很多，有基于Rocketmq消费队列的模型的方案（可以参考文章：https://segmentfault.com/a/1190000042651505?sort=votes），也有基于影子Topic形式实现方式，类似于死信队列的实现原理。
并且要实现Rocketmq灰度，不仅仅只是考虑MQ层面的事情，还需要考虑整个灰度链路上面的灰度可传递性，比如如果消息生产者是一个独立的线程池，那么灰度标记如何进行传递？比如如果灰度发布回滚了，那么灰度消息如何消费等等，要考虑问题还很多，需要一个一个的去解决，才能真正意义上实现消息的可灰度。
