3. 灰度发布架构设计：整体架构图、灰度网关层、规则引擎层、数据存储层、监控告警层

风控数据质量规则的灰度发布并非单一模块的变更，而是一套分层解耦、流量可控、可观测的架构体系。本节从四层架构出发，阐述每一层的职责、关键组件与交互关系，确保规则从“小流量验证”到“全量上线”的路径清晰、可回滚、可审计。

3.1 整体架构图

灰度发布架构采用“流量接入 → 规则路由 → 数据持久 → 观测反馈”的线性分层模型。各层通过标准接口通信，降低耦合度，便于独立扩缩容与灰度策略调整。

3.2 灰度网关层

灰度网关层是流量的“第一道关卡”，负责识别请求来源、注入灰度标签、按策略分发流量。该层通常部署在业务接入层与规则引擎之间，对业务无侵入。

{
  "gray_version": "v2.3.1",
  "rule_set_id": "rs_20250301",
  "traffic_percent": 5,
  "expire_at": "2025-03-15T23:59:59Z"
}

3.3 规则引擎层

规则引擎层是灰度发布的核心计算单元。它接收网关层转发的请求，根据灰度标签加载对应版本的规则集，执行数据质量校验，并输出评分与明细。

• 规则版本管理： 每个规则集维护多个版本（基线版、灰度版），支持热加载与版本回滚。
• 灰度策略执行： 根据标签中的 gray_version 选择规则版本；若标签缺失或过期，自动降级至基线版。
• 质量评分引擎： 对每条数据记录计算完整性、准确性、一致性、时效性等维度得分，输出 quality_score。
• 结果标记： 在输出结果中增加 gray_trace 字段，记录本次执行使用的规则版本与灰度策略，便于下游分析。

3.4 数据存储层

数据存储层负责持久化规则配置、灰度快照、执行结果明细，为后续的监控分析、问题回溯、灰度效果评估提供数据基础。

3.5 监控告警层

监控告警层是灰度发布的“眼睛”和“手”，负责实时采集各层指标、检测异常、触发告警，并通过看板展示灰度进展与质量对比。

监控告警层的关键指标分为三类：

• 流量指标： 灰度流量占比、基线/灰度请求量对比、灰度标签缺失率。
• 质量指标： 灰度规则通过率、质量评分分布、规则执行耗时 P99。
• 异常指标： 规则执行错误数、灰度集群超时率、数据存储写入失败率。

# Prometheus 告警规则片段
- alert: GrayQualityDrop
  expr: |
    (rate(gray_rule_pass_count[2m]) / rate(gray_rule_total_count[2m]))
    - (rate(baseline_rule_pass_count[2m]) / rate(baseline_rule_total_count[2m]))
    < -0.05
  for: 2m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "灰度规则通过率低于基线 5%"
    description: "灰度版本 {{ $labels.gray_version }} 通过率下降，请立即检查。"