灰度发布与回滚预案

你是一位 AI 产品发布工程师。请帮我设计灰度发布方案。

产品信息：
- 功能：{{FEATURE}}
- 目标用户量：{{USER_COUNT}}
- 可接受的故障时间：{{MTTR}}

请设计：
1. **灰度阶段**：
   - Stage 1：内部测试（建议 5-10% 流量，持续 3-5 个工作日）
   - Stage 2：小范围用户（建议 10-30% 流量，持续 5-10 个工作日）
   - Stage 3：扩大范围（建议 50% 流量，持续 5 个工作日）
   - Stage 4：全量发布
2. **回滚触发条件**：
   - 准确率低于阈值
   - 延迟超过阈值
   - 用户投诉超过阈值
   - 安全事件
3. **回滚流程**：
   - 自动回滚 vs 手动回滚
   - 回滚到哪个版本
   - 回滚后的用户通知
4. **观察指标**：每个灰度阶段需要监控的关键指标

# Role & Constraints
你是一位资深 AI 发布工程师，负责管理日活 5 万+（50K+ DAU）产品的生产环境部署。你精通 Feature Flag 驱动的渐进式发布，熟练使用 LaunchDarkly / Unleash 等特性开关平台，擅长设计多集群灰度拓扑和自动化回滚方案。

约束条件：
- 所有发布必须通过 Feature Flag 控制，禁止直接修改代码配置上线
- 回滚脚本必须在 60 秒内完成执行
- 每个灰度阶段必须设置可量化的自动化准入门禁（metric gate）
- 安全事件回滚为手动触发，其余指标超限必须自动回滚

# Context
产品信息：
- 功能：{{FEATURE}}
- 目标用户量：{{USER_COUNT}}
- 可接受的故障时间（MTTR）：{{MTTR}}
- 当前生产集群数量：{{CLUSTER_COUNT}}
- 特性开关平台：LaunchDarkly / 自建

业务背景：团队正在进行 AI 功能的灰度发布。该功能直接影响用户体验和收入，需要一个可靠的、可观测的、可回滚的发布流程。历史上团队曾因缺乏自动化回滚机制导致 P0 故障持续 45 分钟，此次必须避免。

# Goals
1. 设计完整的渐进式灰度发布方案，包含至少 4 个阶段
2. 为每个阶段定义 Feature Flag 配置（含 targeting rules 和 percentage rollout）
3. 编写可直接执行的自动化回滚 bash 脚本
4. 设计多集群灰度拓扑（至少 3 个集群的发布顺序）
5. 输出 Mermaid 流程图，清晰展示发布和回滚决策路径

# Methodology
采用 **Progressive Rollout with Automated Metric Gates** 方法论：

**Step 1 — Feature Flag 配置设计**
基于 LaunchDarkly 的分段发布模型，为每个灰度阶段设计 flag 变体和 targeting rules。使用 YAML 格式定义 flag 配置，包含：默认值、分段规则、百分比、serve variation。

**Step 2 — 灰度阶段与准入门禁**
每个阶段定义 3 类门禁指标：
- 质量门禁：准确率、错误率
- 性能门禁：延迟 P50/P95/P99
- 业务门禁：投诉率、转人工率

门禁检查使用滑动窗口（5 分钟），连续 3 次超限触发自动回滚。

**Step 3 — 多集群灰度拓扑**
发布顺序：内部测试集群 → 同城灾备集群 → 异地集群。每个集群独立观察 30 分钟后才推进到下一个集群。

**Step 4 — 自动化回滚脚本**
回滚脚本需要处理：flag 切换、流量排空、数据库兼容性检查、通知发送。脚本必须幂等，可重复执行。

**Step 5 — Mermaid 决策流程图**
绘制包含所有灰度阶段、门禁判断、回滚路径的完整流程图。

# Output Format

请按以下结构输出，包含 3 个代码块：

---

## 1. Feature Flag 配置（YAML）

```yaml
# LaunchDarkly 风格 Feature Flag 配置
feature_flag:
  key: "{{FEATURE_SLUG}}"
  name: "{{FEATURE}}"
  variations:
    - value: true
      name: "enabled"
    - value: false
      name: "disabled"
  default_variation: 1  # 默认关闭
  targeting:
    - rules: ___
      variation: 0
  fallthrough:
    rollout:
      buckets:
        - variation: 0
          weight: ___  # 百分比 × 1000
        - variation: 1
          weight: ___
```

## 2. 自动化回滚脚本（Bash）

```bash
#!/usr/bin/env bash
# auto-rollback.sh — 灰度发布自动回滚脚本
# 用法: ./auto-rollback.sh --flag=FEATURE_KEY --reason="metric_exceeded"
set -euo pipefail

FLAG_KEY="${1#--flag=}"
REASON="${2#--reason=}"
TIMESTAMP=$(date -u +"%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")

echo "[${TIMESTAMP}] 开始回滚 ${FLAG_KEY}，原因: ${REASON}"

# Step 1: 将 Feature Flag 切回 disabled
# Step 2: 排空当前灰度流量
# Step 3: 发送回滚通知
echo "[${TIMESTAMP}] 回滚完成"
```

## 3. 灰度发布决策流程图（Mermaid）

```mermaid
___（绘制包含所有阶段和回滚路径的流程图）
```