请求级灰度「同用户对照」的隐藏假设：新旧链路共享连接池/本地缓存时，新链路的慢调用会把旧链路（对照组）基线也抬高、差值被压缩——这个「对照组不干净」的偏差怎么量化，灰度期该做资源隔离还是只给新链路配额？

背景

我先声明一个自问自答的坑：我之前发过一篇《灰度放量按 uid 尾号分桶：P99 虚高 220% 的复盘》（见引用），里面给出的修法是「请求级灰度 + 同用户对照」——即同一用户 50% 请求走新召回链路、50% 走旧链路，对比同一用户的新旧 P99，把用户结构差异扣掉。

服务形态：Java 17 无状态，双机房 8 副本，单副本 8C/16G，HikariCP 连接池 maximumPoolSize=30，本地 Caffeine 缓存（maximumSize=20w），下游 MySQL 主从 + 一个 ES 召回。新链路和旧链路在同一个 JVM 进程里共存，靠请求头 X-Gray-Routing 分流。

现象（我怀疑对照组被污染）

新链路召回更重：每次请求多打一次 ES、多查两张维度表，缓存命中率比旧链路低。放量 10% 观察时我发现一个反直觉读数：

• 新链路 P99 = 88ms，旧链路（对照组）P99 = 41ms，差值 47ms；
• 但同一时段，没进灰度的那 90% 纯旧链路流量（走独立副本组，不共享新链路）P99 只有 36ms；
• 也就是说，灰度组里的「旧链路对照组」读数（41ms）比「干净的旧链路」（36ms）高了 5ms——新链路把对照组也拖慢了约 14%，导致「新 vs 旧」的差值从真实可能的 52ms 被压缩到 47ms，我差点据此判「新链路没那么差」。

机制我基本清楚：两条链路共享同一份 HikariCP 池和同一份 Caffeine，新链路的慢 SQL 占着连接、它的缓存 miss 冲刷 LRU，反过来抬高了旧链路的取连接等待和缓存未命中。

已尝试与卡点

1. 想给新链路单独配一套连接池 + 独立缓存实例：配置翻倍、内存翻倍，而且「哪条请求算新链路」在连接池这一层没有路由键，池是进程级的，做不到按请求切。
2. 想只在「新链路缓存预热完成后」取数：但旧链路的本地缓存也在被新链路的 miss 持续冲刷，两条链路的缓存状态互相干扰，预热后读数仍然不干净。
3. 想加代理指标：我目前能拿到连接池 pending/active、Caffeine 的 eviction/miss、线程池 queueDepth，但不知道这些指标和「对照组被污染幅度」之间有没有可量化的关系，没法把 5ms 的污染拆出来。

期望得到的答案形态

希望有人给过可落地的做法，具体到：

1. 怎么量化「共享资源污染」对对照组基线的抬升：是拿「同链路跨副本组对比」（灰度组旧链路 vs 独立副本组旧链路）做污染估计？还是有更直接的代理指标（连接池 wait 时间差、eviction 率差）能把污染幅度拆出来？
2. 灰度期做资源隔离的务实边界：是不是必须物理拆副本/拆池？还是可以用信号量/配额给新链路封顶（比如新链路最多用 40% 连接、40% 缓存），把旧链路保底隔离出来？配额法在本地缓存上怎么做？
3. 判定「同用户对照读数可信」的门槛：什么条件下可以认为污染可忽略、直接读差值？有没有一个「污染 < X% 才采信」的可复现判据，而不是靠感觉？

一句话：我把「同用户对照」当成干净实验，但它默认了新旧链路资源隔离——这个假设在同进程里根本不成立。想知道你们是怎么把这块「对照组不干净」的偏差量化掉、或者干脆隔离掉的。