fix: P0-1 RateLimiter并发写安全 + P0-2工单操作错误码区分 + P1 rows.Close修复
P0-1 (limits.go): Allow()方法改为全程使用写锁保护counters map读写，避免RLock写入时的data race P0-2 (ticket_workflow.go+ticket_handler.go): Assign/Resolve/Close操作先查询ticket存在性和状态，返回明确的CS_TICKET_4001/CS_TKT_4002/CS_TICKET_4092/CS_TICKET_4093错误码，handler根据错误前缀路由HTTP状态码 P1-1 (ticket_store.go): 移除GetStats中3处手动rows.Close()，只保留defer Close()
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152
prd/GRAY_RELEASE_ROLLBACK_RUNBOOK.md
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152
prd/GRAY_RELEASE_ROLLBACK_RUNBOOK.md
Normal file
@@ -0,0 +1,152 @@
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# 灰度发布与回滚 Runbook
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> 版本：v1.0 | 状态：初稿（待 TechLead 补充部署部分）
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> 关联：PRODUCTION_EXECUTION_PLAN.md、PRODUCTION_PHASE1_STATUS.md
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## 1. 灰度发布策略
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### 1.1 灰度阶段定义
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| 阶段 | 流量比例 | 持续时间 | 通过条件 |
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|------|----------|----------|----------|
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| 灰度 5% | 5% 新版本 / 95% 老版本 | 1-2 天 | 错误率 < 1%，无 P0/P1 问题 |
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| 灰度 20% | 20% 新版本 / 80% 老版本 | 2-3 天 | 错误率 < 0.5%，SLA 指标达标 |
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| 灰度 100% | 100% 新版本 | - | 灰度 20% 稳定 48h 后全量 |
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### 1.2 灰度切换方式
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**当前实现状态**：生产一期**灰度发布能力未落地**，尚无配置化灰度开关。
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**临时方案**：通过 Kubernetes `Deployment` 副本数控制：
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- 灰度 5%：新版本 1 副本，老版本 19 副本
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- 灰度 20%：新版本 4 副本，老版本 16 副本
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- 全量：新版本 20 副本，老版本 0 副本
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**正式方案（待实现）**：
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- 引入 feature flag 服务（LD / Apollo）
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- 按用户 ID、渠道、地区等维度灰度
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- 支持热开关，无需重启
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## 2. 灰度发布检查单
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### 2.1 发布前检查
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- [ ] 所有 P0/P1 缺陷已关闭
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- [ ] 上一节 8 个 PM 文档已全部建立
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- [ ] 审计日志可查询、可追溯
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- [ ] PostgreSQL migration 已执行，数据完整
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- [ ] 运营后台可看到工单列表/统计
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- [ ] health/readiness 检查通过
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### 2.2 发布后检查（每阶段完成后）
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- [ ] Webhook 可用率 ≥ 99.5%（当前无 metrics，**需补齐 P1**）
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- [ ] 错误率 < 0.5%（同上）
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- [ ] 转人工率 ≤ 15%
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- [ ] 工单创建/分配/解决链路可正常工作
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- [ ] 审计日志正常写入
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- [ ] 无新增 P0/P1 问题
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## 3. 回滚触发条件
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### 3.1 必须立即回滚的条件
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满足以下任意条件，立即启动回滚，无需审批：
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| 条件 | 说明 |
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|------|------|
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| Webhook 可用率 < 95% | 大量请求失败 |
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| P0 安全漏洞被触发 | 如签名校验被绕过 |
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| PostgreSQL 数据损坏 | 审计/工单写入失败 |
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| 100% 请求返回 5xx | 服务完全不可用 |
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| 错误率 > 5% | 持续 5min 以上 |
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### 3.2 建议回滚的条件
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满足以下条件时，技术负责人评估是否回滚：
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| 条件 | 说明 |
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|------|------|
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| 错误率 > 2% 持续 10min | 异常但未达必须回滚阈值 |
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| 特定渠道全部失败 | 如 Telegram webhook 全部报错 |
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| SLA 指标连续劣化 | 响应时间 P95 > 10s |
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### 3.3 不需要回滚的条件
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- 边缘渠道偶发超时（< 0.5%）
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- 非核心功能（如 knowledge base 搜索偶发无结果）
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- 新版本 warning 日志增加（不影响功能）
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## 4. 回滚操作流程
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### 4.1 当前状态
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生产一期**自动回滚机制未落地**，依赖人工执行。
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### 4.2 手动回滚步骤（当前临时方案）
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```bash
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# 1. 确认当前版本和历史版本
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kubectl rollout history deployment/ai-customer-service
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# 2. 查看当前版本状态
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kubectl get pods -l app=customer-service
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# 3. 回滚到上一版本
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kubectl rollout undo deployment/ai-customer-service
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# 4. 确认回滚成功
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kubectl rollout status deployment/ai-customer-service
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# 5. 确认旧版本 pod 运行正常
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kubectl get pods -l app=customer-service
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```
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### 4.3 回滚后检查
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- [ ] `/actuator/health` 返回 `{"status":"up"}`
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- [ ] `/actuator/ready` 返回 `{"status":"up"}`
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- [ ] 手动测试 webhook 消息接收
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- [ ] 确认审计日志正常写入
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- [ ] 确认工单 API 正常工作
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## 5. 故障恢复后的重新发布
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当回滚后问题修复，需重新走灰度流程：
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1. 问题根因分析完成
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2. 修复方案经过代码 review
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3. 在 staging/预发布环境验证
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4. 从灰度 5% 重新开始，不允许跳阶段
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## 6. 灰度期间监控（待实现）
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| 指标 | 当前状态 | 目标 |
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|------|----------|------|
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| Webhook 成功率 | 未监控 | P1 缺口 |
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| API 错误率 | 未监控 | P1 缺口 |
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| PostgreSQL 查询延迟 | 未监控 | P1 缺口 |
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| 工单未关闭积压 | 未监控 | P1 缺口 |
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| 签名校验失败率 | 未监控 | P1 缺口 |
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> **说明**：metrics/tracing/SLO 属于 P1 缺口，灰度前必须补齐，否则无法客观评估灰度质量。
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## 7. 当前版本状态
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- **本文档版本**：v1.0
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- **生效日期**：2026-04-30
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- **下次审查**：灰度/回滚机制正式落地后
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