【Go微服务书城系统】：用户中心+图书服务+订单服务三模块拆分与gRPC通信详解

第一章：Go微服务书城系统的整体架构设计与技术选型

本系统采用清晰分层的云原生微服务架构，以业务域为边界划分服务边界，涵盖用户中心、图书管理、订单服务、搜索服务与通知服务五大核心模块。各服务通过 gRPC 进行高效内部通信，RESTful API 仅暴露给前端网关（基于 Kong 实现），确保内外流量隔离与协议标准化。

核心技术栈选型依据

• 语言与运行时：选用 Go 1.22+，兼顾高并发处理能力、低内存占用与快速启动特性，契合微服务轻量、弹性伸缩需求；
• 服务注册与发现：采用 Consul，提供健康检查、KV 存储与多数据中心支持，服务启动时自动注册：

  // 示例：服务注册代码片段（consul-go 客户端）
  client, _ := consul.NewClient(consul.DefaultConfig())
  reg := &consul.AgentServiceRegistration{
    ID:      "book-service-01",
    Name:    "book-service",
    Address: "10.0.1.100",
    Port:    8081,
    Check: &consul.AgentServiceCheck{
        HTTP:     "http://10.0.1.100:8081/health",
        Timeout:  "5s",
        Interval: "10s",
    },
  }
  client.Agent().ServiceRegister(reg) // 启动时调用

• 数据持久化：图书目录与用户资料使用 PostgreSQL（强一致性事务），商品库存与订单快照采用 Redis Cluster 缓存+最终一致性补偿；
• 消息异步解耦：订单创建后通过 NATS JetStream 发布事件，驱动库存扣减与通知生成，避免同步阻塞。

架构分层示意

层级	组件示例	职责说明
接入层	Kong 网关、TLS 终止	路由、鉴权、限流、日志聚合
服务层	user-svc、order-svc、search-svc	领域逻辑封装、gRPC 接口暴露
基础设施层	Consul、NATS、PostgreSQL、Redis	服务治理、消息传递、数据存储

所有服务容器化部署于 Kubernetes 集群，通过 Helm Chart 统一管理发布生命周期，并集成 OpenTelemetry 实现全链路追踪与指标采集。

第二章：用户中心服务的模块化实现与gRPC接口设计

2.1 用户注册与认证的JWT实现原理与Go代码实践

JWT（JSON Web Token）由Header、Payload、Signature三部分组成，通过HS256对称签名保障传输安全。在Go中，github.com/golang-jwt/jwt/v5是主流实现。

核心流程概览

graph TD
    A[用户提交注册表单] --> B[服务端校验并创建User]
    B --> C[生成JWT：sub=uid, exp=24h]
    C --> D[返回token至客户端]
    D --> E[后续请求携带Bearer Token]

签发Token示例

func issueToken(userID uint) (string, error) {
    token := jwt.NewWithClaims(jwt.SigningMethodHS256, jwt.MapClaims{
        "sub": userID,
        "exp": time.Now().Add(24 * time.Hour).Unix(),
        "iat": time.Now().Unix(),
    })
    return token.SignedString([]byte(os.Getenv("JWT_SECRET"))) // 使用环境变量密钥
}

逻辑说明：sub标识用户主体，exp设定过期时间（Unix时间戳），SignedString使用HS256算法+密钥生成完整JWT字符串。

安全关键参数对照表

参数	推荐值	说明
SigningMethod	HS256	生产环境建议改用RS256配合密钥对
exp	≤ 24h	防止长期有效Token泄露风险
iss	api.example.com	增强Token来源可信度

2.2 用户信息CRUD的Protobuf定义与gRPC Server端开发

Protobuf消息与服务定义

定义 user.proto，包含 User 消息及 UserService 接口：

syntax = "proto3";
package user;

message User {
  int64 id = 1;
  string name = 2;
  string email = 3;
  bool active = 4;
}

message GetUserRequest { int64 id = 1; }
message CreateUserRequest { User user = 1; }
message UpdateUserRequest { User user = 1; }
message DeleteUserRequest { int64 id = 1; }
message Empty {}

service UserService {
  rpc GetUser(GetUserRequest) returns (User);
  rpc CreateUser(CreateUserRequest) returns (User);
  rpc UpdateUser(UpdateUserRequest) returns (User);
  rpc DeleteUser(DeleteUserRequest) returns (Empty);
}

逻辑分析：id 使用 int64 避免32位溢出；Empty 作为无返回值占位符，符合gRPC空响应规范；所有RPC方法均为 unary（一元），确保语义清晰、调试友好。

Go Server骨架实现

基于 protoc-gen-go-grpc 生成的接口，实现 UserServiceServer：

type userServiceServer struct {
  user.UnimplementedUserServiceServer
  store map[int64]*user.User // 内存存储（仅示例）
}

func (s *userServiceServer) GetUser(ctx context.Context, req *user.GetUserRequest) (*user.User, error) {
  u, ok := s.store[req.Id]
  if !ok {
    return nil, status.Error(codes.NotFound, "user not found")
  }
  return u, nil
}

参数说明：ctx 支持超时与取消；req.Id 直接映射到键查找；错误使用 status.Error 符合 gRPC 错误码标准（如 codes.NotFound）。

关键字段语义对照表

Protobuf 字段	类型	含义说明
id	int64	全局唯一用户标识，主键
email	string	唯一性由业务层校验，非proto约束
active	bool	控制账户启用状态，影响登录鉴权

数据流简图

graph TD
  A[gRPC Client] -->|GetUserRequest| B[UserServiceServer]
  B --> C{Lookup in store}
  C -->|Found| D[Return User]
  C -->|Not Found| E[Return NOT_FOUND]

2.3 基于Redis的分布式会话管理与并发安全实践

在微服务架构中，传统单机Session无法跨节点共享。Redis凭借高性能、原子操作与过期策略，成为分布式会话的理想存储。

会话写入与自动续期

import redis
r = redis.Redis(decode_responses=True)

def set_session(sid: str, data: dict, expire_sec: int = 1800):
    r.hset(f"session:{sid}", mapping=data)           # 哈希结构存储多字段
    r.expire(f"session:{sid}", expire_sec)          # 独立设置TTL，避免数据残留
    r.setex(f"session:touch:{sid}", 60, "1")        # 轻量心跳标记，用于异步刷新逻辑

hset支持结构化存储（如user_id, role, last_active）；expire确保会话强时效性；setex辅助实现“用户活跃即续期”策略。

并发读写保护机制

场景	方案	说明
会话创建竞争	SET session:id ... NX EX	利用NX+EX原子保证唯一性
敏感操作（如登出）	Lua脚本+EVAL	防止DEL与GET间状态撕裂

会话一致性流程

graph TD
    A[请求到达网关] --> B{是否携带sid？}
    B -->|否| C[生成新sid并SetNx]
    B -->|是| D[Redis GET session:sid]
    D --> E[校验有效性 & 触发touch]
    E --> F[返回响应并异步刷新TTL]

2.4 用户中心服务的可观测性集成：OpenTelemetry埋点与日志结构化

用户中心服务作为身份认证与权限管理的核心，需在高并发场景下保障可观测性。我们采用 OpenTelemetry SDK 统一采集指标、链路与日志，并通过 otel-log-correlation 实现三者上下文透传。

日志结构化配置

使用 Logback + opentelemetry-appender-logback 实现 JSON 格式输出：

<appender name="OTEL" class="io.opentelemetry.instrumentation.logback.appender.LogbackAppender">
  <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LoggingEventCompositeJsonEncoder">
    <providers>
      <timestamp/>
      <pattern><pattern>{"level":"%level","service":"user-center","trace_id":"%X{trace_id:-}","span_id":"%X{span_id:-}","event":"%msg"}</pattern></pattern>
    </providers>
  </encoder>
</appender>

此配置将 trace_id 和 span_id 注入 MDC（Mapped Diagnostic Context），确保每条日志携带分布式追踪上下文；%X{} 语法安全读取 MDC 值，缺失时默认为空字符串，避免 NPE。

关键埋点位置

• 用户登录成功事件（含认证方式、响应延迟）
• JWT 签发与解析异常
• Redis 缓存穿透防护触发点

OpenTelemetry 资源属性表

属性名	值示例	说明
service.name	user-center	服务标识，用于后端聚合
telemetry.sdk.language	java	SDK 语言类型
deployment.environment	prod-canary	灰度环境标签

graph TD
  A[用户请求] --> B[Spring MVC 拦截器注入 TraceContext]
  B --> C[LoginService 执行业务逻辑]
  C --> D[OTel Instrumentation 自动捕获 DB/Redis 调用]
  D --> E[Logback Appender 输出结构化日志]
  E --> F[Jaeger + Loki + Prometheus 联动分析]

2.5 用户中心服务的单元测试与gRPC健康检查协议落地

单元测试覆盖核心用户操作

使用 go test 驱动，重点验证 CreateUser 和 GetUserById 的边界行为：空邮箱、重复ID、数据库超时等场景。

func TestCreateUser_InvalidEmail(t *testing.T) {
    svc := NewUserService(&mockDB{})
    _, err := svc.CreateUser(context.Background(), &pb.CreateUserRequest{
        Email: "", // 必填字段为空
    })
    assert.ErrorContains(t, err, "email is required")
}

逻辑分析：该测试注入非法输入，验证服务层前置校验逻辑是否生效；mockDB{} 避免真实依赖，ErrorContains 精确匹配错误消息子串，提升断言鲁棒性。

gRPC健康检查集成

实现 health.HealthServer 接口，响应 /healthz 端点：

状态码	响应体	触发条件
200	{ "status": "SERVING" }	数据库连接正常、缓存可用
503	{ "status": "NOT_SERVING" }	Redis ping 超时

健康检查执行流程

graph TD
    A[HealthCheck RPC] --> B{DB Ping OK?}
    B -->|Yes| C{Cache Ping OK?}
    B -->|No| D[Return NOT_SERVING]
    C -->|Yes| E[Return SERVING]
    C -->|No| D

第三章：图书服务的领域建模与高性能gRPC通信优化

3.1 图书领域模型设计与DDD分层架构在Go中的落地

在Go中实现DDD需严格隔离关注点。核心领域层仅依赖抽象，不引入基础设施细节。

领域实体定义

type Book struct {
    ID     string `json:"id"`     // 全局唯一标识（如ULID），由应用层生成
    ISBN   string `json:"isbn"`   // 不可变业务主键，校验逻辑内聚于Aggregate
    Title  string `json:"title"`  // 值对象语义，变更触发领域事件
    Author string `json:"author"`
}

该结构无数据库标签、无ORM依赖，ISBN字段的合法性校验应封装在Book.Register()工厂方法中，确保不变性。

分层职责对照表

层级	职责	Go包示例
domain	实体、值对象、领域服务	domain/book.go
application	用例编排、事务边界	app/book_ucase.go
infrastructure	Repository实现、DB适配器	infra/postgres/book_repo.go

领域事件流

graph TD
    A[CreateBookCommand] --> B[Book.Create]
    B --> C{ISBN Valid?}
    C -->|Yes| D[BookCreatedEvent]
    C -->|No| E[ErrInvalidISBN]

3.2 多级缓存策略（内存+Redis）与gRPC流式响应实践

在高并发场景下，单层缓存易引发穿透与雪崩。采用本地内存（Caffeine）+ 分布式 Redis构成两级缓存：内存层抗热点读，Redis层保一致性。

缓存读取流程

public Product getProduct(Long id) {
    // 1. 先查本地缓存（毫秒级，无网络开销）
    Product local = caffeineCache.getIfPresent(id);
    if (local != null) return local;

    // 2. 再查Redis（带逻辑过期，防击穿）
    String key = "product:" + id;
    String json = redisTemplate.opsForValue().get(key);
    if (json != null) {
        Product p = JSON.parseObject(json, Product.class);
        caffeineCache.put(id, p); // 回填本地缓存
        return p;
    }
    return loadFromDBAndCache(id); // 穿透防护：空值/布隆过滤器
}

逻辑分析：caffeineCache.getIfPresent() 零延迟命中；redisTemplate.get() 含序列化开销，但支持跨实例共享；回填本地缓存避免重复 Redis 查询；loadFromDBAndCache() 应集成空值缓存与随机 TTL 防雪崩。

gRPC 流式响应示例

service ProductService {
  rpc StreamProducts(ProductQuery) returns (stream Product); // server-streaming
}

层级	命中率	延迟	适用场景
Caffeine	>92%		热点商品详情
Redis	~8%	2–8 ms	冷热交替数据
DB		50+ ms	缓存未命中兜底

数据同步机制

使用 Canal 监听 MySQL binlog，变更时发布 ProductUpdatedEvent 到 Kafka，各服务消费后：

• 清除对应 Caffeine key
• 更新 Redis 中的哈希字段（HSET product:1001 name "iPhone" price "7999"）
• 触发缓存预热（异步加载关联SKU）

graph TD
    A[MySQL Binlog] --> B[Canal]
    B --> C[Kafka Topic]
    C --> D[Cache Sync Service]
    D --> E[Caffeine invalidate]
    D --> F[Redis SET/HSET]

3.3 图书搜索功能的Elasticsearch集成与gRPC网关适配

数据同步机制

图书元数据通过 CDC（Change Data Capture）监听 MySQL binlog，经 Kafka 持久化后由 Logstash 写入 Elasticsearch。索引采用 books_v2 别名，支持零停机滚动重建。

gRPC 查询适配层

定义 SearchBooksRequest 包含 query, page, size, filters 字段，服务端将其转换为 Elasticsearch DSL：

// search.proto
message SearchBooksRequest {
  string query = 1;           // 全文检索关键词（title/author/isbn）
  int32 page = 2 [default = 0];
  int32 size = 3 [default = 10];
  map<string, string> filters = 4; // e.g., "pub_year": "2023"
}

查询转换逻辑

gRPC 服务将请求映射为布尔查询：

// 构建ES DSL
dsl := map[string]interface{}{
  "query": map[string]interface{}{
    "bool": map[string]interface{}{
      "must": []interface{}{
        map[string]interface{}{"multi_match": map[string]interface{}{
          "query": req.Query,
          "fields": []string{"title^3", "author^2", "isbn"},
        }},
      },
      "filter": buildFilters(req.Filters), // 如 term: {pub_year: "2023"}
    },
  },
  "from": req.Page * req.Size,
  "size": req.Size,
}

参数说明：^3 表示字段权重；from/size 实现分页；filter 子句不参与相关性评分，提升性能。

性能对比（单位：ms）

场景	MySQL LIKE	ES match_phrase	ES bool + filter
热点词（“设计模式”）	1280	42	29
多条件组合（2023+Java）	—	67	21

graph TD
  A[gRPC Client] --> B[BookSearchService]
  B --> C{Query Type}
  C -->|Fulltext| D[Elasticsearch multi_match]
  C -->|Filtered| E[ES bool + term filters]
  D & E --> F[Highlight + Score Sort]
  F --> G[Map to Book proto]

第四章：订单服务的事务一致性保障与跨服务协同机制

4.1 分布式事务场景分析与Saga模式在Go中的轻量级实现

在微服务架构中，跨服务的资金扣减、库存锁定与订单创建需强最终一致性。传统两阶段提交（2PC）因协调器单点及阻塞问题难以落地，而Saga通过一连串本地事务+补偿操作解耦依赖。

核心挑战

• 事务链路长，失败后需幂等回滚
• 补偿逻辑与正向逻辑语义对称
• 网络分区下状态不一致风险

Saga执行模型（graph TD）

graph TD
    A[Order Created] --> B[Reserve Inventory]
    B --> C[Deduct Balance]
    C --> D[Notify Logistics]
    D -.->|Failure| E[Cancel Logistics]
    E --> F[Refund Balance]
    F --> G[Release Inventory]

Go轻量实现关键结构

type SagaStep struct {
    Action  func() error     // 正向操作，如：db.Exec("UPDATE stock...")
    Compensate func() error // 补偿操作，如：db.Exec("UPDATE stock SET qty = qty + ?")
    Name    string         // 用于日志追踪与重试定位
}

Action 与 Compensate 均需满足幂等性；Name 支持失败时按名称跳转补偿链，避免全链重放。

组件	职责	是否可省略
SagaOrchestrator	编排步骤、记录执行状态	否
JournalStore	持久化已执行步骤（如Redis）	是（内存版适用于低SLA场景）
RetryPolicy	指数退避重试补偿动作	否

4.2 订单状态机建模与gRPC双向流驱动的状态同步

状态机核心建模

订单生命周期抽象为确定性有限状态机：CREATED → PAID → SHIPPED → DELIVERED → COMPLETED，禁止跳转（如 CREATED → DELIVERED）和环回。非法迁移由状态机引擎在 Transition() 方法中抛出 InvalidStateTransitionError。

gRPC 双向流同步机制

客户端与订单服务建立持久化 stream OrderStatusUpdate 连接，双方实时推送状态变更事件。

service OrderService {
  rpc SyncOrderStatus(stream OrderStatusEvent) returns (stream OrderStatusEvent);
}

message OrderStatusEvent {
  string order_id = 1;
  OrderStatus status = 2;     // enum: CREATED, PAID, ...
  int64 version = 3;         // 乐观并发控制版本号
  string updated_by = 4;     // 触发方标识（如 'payment-service'）
}

此定义启用服务端与多个下游（库存、物流、通知）并行协商状态。version 字段保障幂等更新；updated_by 支持溯源审计。

状态同步流程

graph TD
  A[客户端发起 SyncOrderStatus] --> B[服务端校验状态迁移合法性]
  B --> C{校验通过？}
  C -->|是| D[持久化新状态 + version++]
  C -->|否| E[返回 INVALID_TRANSITION 错误]
  D --> F[广播 OrderStatusEvent 给所有订阅流]

关键设计权衡

• ✅ 双向流降低轮询延迟，实现亚秒级最终一致性
• ⚠️ 需配合幂等重试与断线重连（含 last_seen_version 恢复）
• ❌ 不适用于强事务场景（如需 ACID 跨域扣减）

4.3 库存预占与超时回滚的原子操作封装与context超时控制

库存预占需在分布式事务中保障“要么全成功、要么全回滚”，且必须严防长事务阻塞。核心在于将预占逻辑与超时控制内聚于单次 context.WithTimeout 调用中。

原子性封装设计

func ReserveStock(ctx context.Context, skuID string, qty int) error {
    // 100ms 超时，由调用方统一控制生命周期
    ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 100*time.Millisecond)
    defer cancel()

    tx, err := db.BeginTx(ctx, nil)
    if err != nil {
        return fmt.Errorf("begin tx failed: %w", err) // ctx.Err() 可能为 deadline exceeded
    }
    // ... 执行 UPDATE stock SET locked = locked + ? WHERE sku_id = ? AND available >= ?
    // ... 若失败或超时，tx.Rollback() 自动触发
}

逻辑分析：context.WithTimeout 将数据库事务、Redis锁、HTTP下游调用全部纳入同一超时域；defer cancel() 防止 goroutine 泄漏；db.BeginTx(ctx, nil) 使底层驱动感知上下文取消信号，实现跨组件原子中断。

超时策略对比

场景	传统 sleep/retry	context.WithTimeout	优势
DB 连接阻塞	❌ 不响应	✅ 立即中断	避免连接池耗尽
Redis SETNX 超时	❌ 依赖命令级 TTL	✅ 驱动层自动放弃	降低幻读风险

graph TD
    A[调用 ReserveStock] --> B{ctx 是否已超时？}
    B -->|是| C[立即返回 context.DeadlineExceeded]
    B -->|否| D[启动 DB + Redis 原子预占]
    D --> E{全部成功？}
    E -->|是| F[提交事务]
    E -->|否/超时| G[自动 Rollback]

4.4 订单服务与用户/图书服务的gRPC拦截器链设计与链路追踪注入

为实现跨服务调用的可观测性，订单服务在与用户服务、图书服务通信时，统一启用 gRPC 客户端拦截器链。

拦截器职责分工

• TracingInterceptor：注入 trace_id 和 span_id 到 metadata
• AuthForwardingInterceptor：透传用户认证上下文（如 x-user-id）
• TimeoutInterceptor：为不同接口设置差异化超时（用户查询 5s，库存扣减 2s）

链路追踪注入示例（Go）

func TracingInterceptor(ctx context.Context, method string, req, reply interface{},
    cc *grpc.ClientConn, invoker grpc.UnaryInvoker, opts ...grpc.CallOption) error {
    span := trace.SpanFromContext(ctx)
    md, _ := metadata.FromOutgoingContext(ctx)
    md = md.Copy()
    md.Set("trace-id", span.SpanContext().TraceID.String())
    md.Set("span-id", span.SpanContext().SpanID.String())
    return invoker(metadata.NewOutgoingContext(ctx, md), method, req, reply, cc, opts...)
}

该拦截器从当前 ctx 提取 OpenTelemetry Span，并将 trace 标识写入 gRPC Metadata，确保下游服务可延续链路。

拦截器执行顺序（Mermaid）

graph TD
    A[原始请求] --> B[TracingInterceptor]
    B --> C[AuthForwardingInterceptor]
    C --> D[TimeoutInterceptor]
    D --> E[实际RPC调用]

拦截器类型	注入字段	是否必需
TracingInterceptor	trace-id, span-id	✅
AuthForwarding	x-user-id	✅
TimeoutInterceptor	grpc-timeout	⚠️（按需）

第五章：系统集成部署、性能压测与演进路线总结

生产环境集成拓扑实践

在金融级实时风控平台落地过程中，系统采用混合云架构完成集成部署：核心规则引擎与模型服务运行于私有OpenStack集群（Kubernetes v1.26），外部API网关、用户行为采集SDK及第三方征信接口通过双向mTLS接入。关键链路配置如下：

组件	部署位置	通信协议	流量控制策略
实时决策服务	私有云K8s集群（3节点StatefulSet）	gRPC over TLS 1.3	Envoy限流（QPS≤800/实例，突发容量120%）
用户埋点上报服务	公有云边缘节点（阿里云ENS）	HTTP/2 + JWT鉴权	Nginx GeoIP分流+后端Kafka分区键哈希
征信数据同步模块	专线DMZ区（华为USG6650防火墙隔离）	SFTP+PGP加密	每日02:00定时拉取，CRC32校验失败自动重试3次

压测场景与瓶颈定位

使用JMeter 5.5构建四级压测矩阵，模拟真实业务高峰流量。在单集群5节点（16C32G）规格下，执行持续30分钟的阶梯式压力注入：

# 基于Prometheus指标触发自适应扩缩容的压测脚本片段
curl -X POST "http://prometheus:9090/api/v1/query" \
  --data-urlencode 'query=rate(http_server_requests_seconds_count{status=~"5.."}[5m]) > 0.5' \
  --data-urlencode 'time=2024-06-15T14:22:00Z'

压测发现两个关键瓶颈：① 规则引擎中Groovy脚本解析耗时占P99延迟的67%，通过预编译+缓存AST树优化后下降至21%；② Kafka消费者组rebalance频发，将session.timeout.ms从45s调优至90s并启用静态成员资格后，平均rebalance间隔从8.2分钟延长至157分钟。

架构演进双轨路径

当前系统正并行推进两条技术演进主线：

• 稳定性强化轨：已上线全链路灰度发布能力，基于Istio VirtualService实现按用户设备指纹（MD5(device_id+os_version)）的1%流量切分，新版本规则包上线前强制通过2000+条历史异常样本回归验证；
• 智能增强轨：在测试环境完成Flink CEP引擎与在线学习模块对接，当检测到连续5分钟内“同一IP发起≥15次跨省登录”事件模式时，自动触发轻量级XGBoost模型进行风险评分，并将结果写入Redis Stream供决策服务实时消费。

监控告警闭环机制

生产环境部署了三级监控响应体系：基础指标（CPU/Mem/Disk）由Zabbix轮询采集并触发企业微信告警；业务维度指标（如“决策超时率>3%”）通过Grafana Alerting联动OpsGenie实现值班工程师自动指派；SLO违规事件（如“P99决策延迟>800ms持续5分钟”）触发自动化诊断流水线——该流水线调用eBPF工具bcc/biolatency分析IO延迟分布，同时抓取JVM Flight Recorder快照进行GC反模式识别，诊断报告自动生成并推送至Confluence知识库。

flowchart LR
    A[压测流量注入] --> B{P95延迟<600ms?}
    B -->|Yes| C[生成性能基线报告]
    B -->|No| D[启动根因分析引擎]
    D --> E[eBPF内核态追踪]
    D --> F[JFR内存快照分析]
    E --> G[输出IO阻塞热点]
    F --> H[识别GC停顿诱因]
    G & H --> I[生成TOP3优化建议]

灰度发布验证清单

每次版本迭代均执行12项硬性验证动作，包括但不限于：数据库连接池活跃连接数波动幅度≤±15%、gRPC服务端stream超时错误率归零、Prometheus中process_open_fds指标未出现阶梯式上升、Envoy访问日志中upstream_rq_time直方图99分位无右偏移、Kafka消费者lag值在灰度窗口期内保持