深度解析：大规模 API 迁移的高层架构

Source: Dev.to

我最近参加了在 API Days Paris 举办的关于大型欧洲出行平台的 AI 验证 API 迁移的演讲。演讲者重点介绍了 AI 如何帮助验证旧 API 与新 API 之间的语义等价——围绕 MCP 模式、生成代码和迭代学习的精彩内容。

作为一名解决方案架构师，我想从另一个角度进行探讨：在如此规模下实现安全迁移的高层架构。本文将深入基础设施模式、设计决策以及使大规模 API 迁移成为可能的架构组件，帮助你在处理数亿笔交易且对停机或数据丢失零容忍的情况下完成迁移。

迁移挑战

当前状态： 单体 API，经过实战检验，耦合紧密
目标状态： 基于编排的 API，微服务架构
需求： 零停机，零数据丢失，零回归
规模： 每年数亿次请求
约束： 不能一次性“大爆炸”切换

该如何构建架构？

高层架构

如此规模的迁移需要多个架构层协同工作：

graph TD
    A[Client Layer (Millions of Users)] --> B[API Gateway<br/>(Traffic Routing)]
    B --> C[Legacy API (Monolithic)]
    B --> D[New API (Orchestration)]
    C --> E[Legacy Business Logic]
    D --> F[Microservices<br/>- Booking<br/>- Pricing<br/>- Inventory]

1. API 网关层

核心职责： 在不改动客户端的前提下实现流量拆分。

渐进式流量路由

Phase 1: 0% new (Shadow testing)
Phase 2: 5% new (Initial canary)
Phase 3: 20% new (Expanded rollout)
Phase 4: 50% new (Major transition)
Phase 5: 100% new (Complete migration)

关键能力

• 特性开关 用于即时回滚

graph LR
    G[API Gateway] --> L[Legacy API]
    G -->|Mirror| N[New API (Silent)]
    N --> V[Validation Pipeline]

工作原理

• 客户端始终收到来自旧 API 的响应。
• 请求会被镜像到新 API，客户端永远看不到该响应。
• 两个响应都会送入验证管道。
• 差异会被记录，但不会影响客户端。

收益

• 真实的生产流量模式
• 对用户零风险
• 发现测试中遗漏的边缘案例
• 为实际切换前建立信心

3. 验证管道架构

AI 验证正是在这里发挥作用：

graph TD
    LR[Legacy Response] --> SN[Schema Normalization]
    NR[New Response] --> SN
    SN --> SC[Semantic Comparison Engine<br/>(AI‑Generated Test Code)]
    SC --> SEV[Severity Classification]
    SEV --> MON[Monitoring & Alerting]

关键洞见： 验证代码仅由 AI 生成一次，随后以确定性方式运行。这避免了实时 AI 比较的成本和延迟。

4. 数据转换层

不同的 API 合约意味着不同的数据结构。

旧版格式

{
  "ticket_id": "TKT-123",
  "passenger": {
    "first_name": "John",
    "last_name": "Doe"
  },
  "pricing": {
    "total": 94.50
  }
}

新版格式

{
  "id": "TKT-123",
  "passenger_info": {
    "name": {
      "given": "John",
      "family": "Doe"
    }
  },
  "payment": {
    "amount": {
      "total": 94.50
    }
  }
}

挑战与解决方案

• 字段映射规则 – 将旧字段映射到新字段。
• 类型转换 – 如字符串日期 → ISO 时间戳。
• 空值处理 – 管理缺失字段和不同的默认值。
• 语义验证 – 确保功能等价，而不仅仅是结构相等。

模型上下文协议（MCP）在这里非常有价值；它允许在不将整个负载加载到内存的情况下查询特定的 JSON 路径。

5. 分阶段迁移策略

绞杀树（strangler‑fig）模式的实际运用：

PHASE 1: Shadow Mode (Weeks 1‑4)
  • 0% live traffic to new API
  • All traffic mirrored for validation
  • Goal: Identify and fix discrepancies

PHASE 2: Canary (Weeks 5‑8)
  • 5% live traffic to new API
  • Monitor error rates, latency, validation
  • Goal: Prove stability with real users

PHASE 3: Progressive Rollout (Weeks 9‑16)
  • 20% → 50% → 80% → 100%
  • Gradual increase based on metrics
  • Goal: Complete migration

PHASE 4: Legacy Decommission (Week 17+)
  • New API handles 100% traffic
  • Legacy services retired after final verification

结论

• 分层方法（网关 → 镜像 → 验证 → 转换）在每一步都将风险隔离。
• 特性开关驱动的路由提供对流量的即时控制。
• 镜像测试在不影响用户的前提下提供生产级信心。
• AI 生成的验证在保持运行时开销低的同时确保语义等价。
• 分阶段 rollout（绞杀树）为大规模、对延迟敏感的工作负载提供安全、可观察的迁移路径。