功能灰度发布放量和 AB 试验同时 2025年9月4日
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可以同时，但要把“发布放量（灰度）”和“AB 实验”分层解耦，否则很容易出现样本污染、时序偏差、指标被放量节奏干扰等问题。下面给你一套落地做法（从策略到实现细节），直接照着搭就行。

结论先给

  • 优先级：发布放量 > AB 实验。 先决定谁能看到新功能，再在这批人里做实验分桶。
  • 样本范围：AB 的对照/实验两组都应来自“放量可见的同一人群”。 这样控制两组在环境与版本上一致。

  • 节奏：要么“先稳后测”，要么“嵌套测”。

    • 稳妥型：先用小流量灰度稳定，再在稳定区间做 AB。
    • 快速型：在当前放量范围内嵌套 AB（见下文“嵌套式”）。

推荐的两种模式

A. 分阶段（稳妥）

  1. Canary/小流量灰度（如 1%→5%）：只看稳定性、性能与关键风控指标，不做效果评估。
  2. 阶段性冻结放量（比如停在 10% 2\~3 天）：在这 10% 内做 AB（50/50 或 90/10 取决于统计功效）。
  3. 实验得出结论后继续放量（按结果决定是否扩大开关默认值/参数）。

**优点：**干扰因素最少，结论更干净。
**缺点：**整体上线速度稍慢。

B. 同步进行（嵌套式）

  • 在当前rollout 范围内（如已放到 20%），对这 20% 再做 AB（比如 50%/50%）。
  • 实验只在这 20% 内产生曝光与采样，不要跨到未放量的 80%。

**优点：**快。
风险点：放量比例变化会带来时间变动的混杂因素（新老用户构成不同、学习/新鲜度效应）。见下文的防范措施。

核心实现要点（工程与数据）

1) 双层开关与一致性分桶（Sticky Bucketing）

  • 层 1：放量灰度开关

    • 逻辑：in_ramp = hash(uid, "feature_ramp") % 100 < rollout_pct
    • 只决定“是否有资格进入实验/看到功能”的外层门禁。

  • 层 2：AB 实验开关

    • 逻辑（仅对 in_ramp == true 的用户执行）：
      bucket = hash(uid, "exp:123") % 100
      treatment = bucket < exp_treatment_pct
    • 对照组与实验组都在同一代码版本/同一放量人群内，仅参数/开关不同。

注意：hash 需稳定且带命名空间盐值（如 feature 名/实验 ID），避免不同实验相互干扰。

2) 优先级与兜底

  • 优先级：Kill-switch（紧急关闭） > 灰度放量 > AB 实验 > 个性化/GR 检查。
  • 一处评估（服务端），各端“粘性缓存”一段时间，但服务端仍然是权威（避免端上漂移）。
  • 移动端要考虑离线与延迟：评估结果带有效期，过期后重拉。

3) 指标与日志

  • 三类曝光日志都要打：

    • ramp_exposed（进入灰度圈）
    • experiment_assigned（分到 A/B 哪组）
    • feature_used（真正被功能触达/使用）
  • 做**ITT（意向到处理）与ATC（实际触达）**两套视图：前者反映策略价值，后者反映功能真实效益。

4) 与其他实验的互斥/并行

  • 建立实验互斥组（同一页面/同一关键指标、互相影响大的实验不要并行）。
  • 若必须并行，用域名空间或层级 allocator保证不同实验独立哈希与总配额上限（例如同页实验总共不超过 50% 流量）。

同步进行时的统计风险与对策

风险 1：放量比例变动导致时间混杂

  • 对策 A：在实验的“测量窗口”内冻结 rollout_pct（强烈推荐）。

  • **对策 B：**若必须边放边测：

    • 记录首曝时间与**“放量批次”标签**，做分层或协变量校正（如 CUPED / 回归控制）。
    • 使用分布对齐（把对照/实验两组在首曝周次、地域、设备等维度对齐）。

风险 2：样本污染（跨版本/跨参数）

  • 对策：分桶粘性；参数更新时更改版本号并入日志，过滤“跨版本切换期”的样本或做版本分层。

风险 3：连续监控带来的假阳性

  • 对策：采用序贯检验（SPRT）或组序贯/贝叶斯框架；预先定义停表规则和最小可检测效应（MDE）。

风险 4：功效不足

  • 对策：先做样本量计算（根据基线、MDE、α/β）；不够就延长时间或提高放量/实验比例。

参考落地模板（伪代码）

// 评估入口（服务端）
def evaluateFeature(uid):
    if isEmergencyOff("featureX"): 
        return OFF

    // 灰度放量层
    in_ramp = hash(uid, "featureX_ramp") % 100 < rollout_pct  // e.g., 20
    if not in_ramp:
        return OFF   // 不在实验总体母体内

    // 实验层（只在 in_ramp 内）
    bucket = hash(uid, "exp:featureX_v1") % 100
    if bucket < 50:         // 50% 实验
        variant = "treatment"
        enabled = true
    else:
        variant = "control"
        enabled = false     // 同一版本，参数关闭
    logExposure(uid, ramp=in_ramp, exp="featureX_v1", variant=variant)
    return enabled

运维与流程建议

  • 发布面板：独立展示放量与实验的两条曲线与两套看板（护栏指标如崩溃率、延迟、错误率；业务指标如转化/留存）。

  • 变更规范：

    • 任何扩大 rollout_pct 的操作，需标注“是否处于实验测量窗口”，默认禁止在窗口内改。
    • 实验开始/结束、参数版本号变更、紧急回滚都要自动写审计日志。
  • 回滚策略：任一护栏指标越界→先关实验（保持灰度），若仍不恢复→关灰度（回到 0%）。

什么时候不建议同时做？

  • 新功能对稳定性风险高（内核改动、资源消耗大）。
  • 关键峰值期（大促/版本大迁移），更适合先稳后测。

一句话指南

同时做可以，但务必“外层灰度、内层 AB；冻结放量测量窗口；日志打全；分桶粘性；护栏优先”。

如果你愿意，我可以给你一份可直接接入的流量分配器代码（Go/Java/Node/Swift/Kotlin）和看板指标模板。