生产环境发布管理

简介: 本文介绍大型团队中多环境自动化发布流程,涵盖DEV、TEST、PRE、PROD各环境职责,结合CI/CD平台实现分支管理、一键部署与日志追踪,提升发布效率与系统稳定性。

前言

在一个大型团队中,生产发布是一件复杂的事情,从dev(前后端联调)-->test(测试集成&压力测试)-->pre(灰度测试)-->prod(生产环境)的多环境推进,以及生产环境的热更新、回滚等问题一直在困扰着各个公司,今天我将基于公司的自动化部署平台为大家讲解下我们是如何做到多环境部署。

每个环境做什么

在明确发布之前,我们需要明确一下每个环境的主要职责和角色:

DEV:也叫开发环境

  • 事项:前后端接口联调,修复代码基础缺陷
  • 角色:前端-后端

TEST:也叫测试环境

  • 事项:测试集成测试、压力测试,开发修复bug
  • 角色:开发(前端后端)、测试

PRE:也叫灰度环境

  • 事项:生产环境冒烟测试,切5个左右真实生产数据,回归流程是否有问题
  • 角色:开发(前端后端)、测试

PROD:也叫生产环境

  • 事项:发布代码,做真实环境验证,有问题第一时间修复(sql止血订正或代码回滚)
  • 角色:开发(前端后端)、测试、运维

大型公司如何管控代码发布

随着自动化部署CI/CD(DevOPS)成熟,目前大型公司都开始搭建自动化部署平台,形如下图:

图1 (自动化部署平台应用主页)

当用户进入应用主页后,会发现有不同的发布环境,每一个环境对应一台服务器、一个访问域名、一组中间件环境(即dev、test等环境的nacos-mysql等都是分环境部署的)。

图2 (自动化部署平台多环境)

同时自动化部署平台会自动整合公司的gitlab,将分支展现在发布平台,以便用户可以界面化操作和部署

图3 (自动化部署平台分支管理)

当用户需要创建分支时,不再需要像传统的那样去git创建,或者idea创建,而是可以直接在当前发布平台创建(底层是一样的,都是创建一个新的git分支)

图4 (自动化部署平台分支创建)

当用户需要发布时,只需要进入对应的环境(这里我们以test为例),勾选所需要发布的分支,即可实现自动化部署。下图可以看到test环境同时部署分支约20个。

图5 (自动化部署平台提交发布)

需要注意的是:假设我们需要对A分支进行发布,只需要勾选A分支,底层Jenkins会自动完成jar包构建,并执行底层的Docker run指令完成容器部署,这里部署的jar包每个环境都是隔离的。

即dev的jar跟test无关,每次都是新构建自己的。即使是test,点击两次发布也是构建了两个jar,只不过第二次的会覆盖第一次。这点各位需要明晰。

当测试提出我们有bug时,对应的开发人员就需要在idea中,A分支上完成代码修复并push,然后在自动化部署平台重新勾选分支,然后提交部署,完成一次重新发布,循环此过程,直至缺陷被修复。

如何排查日志

当测试提出某个环境有bug时,如果是传统Linux直接部署,我们会登录到指定的服务器用cat、grep、vim等指令进入日志文件,然后找到错误的堆栈信息。如果有结合Arthas的(Arthas排查错误)可以启动Arthas查看错误信息。但是现在一般都是会借助于Skywalking或ELK进行日志查看

图6 (自动化部署平台日志排查)

在上图中我们就可以看到:一个GET请求,请求路径是:/dict/default/staff,然后一个远程服务调用,使用的dubbo,最后查询mysql数据库,这样就完成一个完整的日志链路追踪。

如何回答相关问题

1.你们公司如何部署发布

方案一:Linux原生部署

我们公司的部署呢,还是比较原始的,就是直接部署在原生的Linux系统,我们平时dev发布就在idea构建好一个jar包,然后用XShell上传上去,用指令:nohup java -jar tj-learning.jar启动。测试环境和生产也是一样的操作

方案二:基于Jenkins的自动化部署平台

我们公司的部署都已经非常成熟了,有一套自动部署平台,底层是Jenkins+K8S实现自动化部署发布,我们只需要在dev、test、prod等环境勾选需要发布的分支就行,它全帮我们做好了自动部署。

2.你们公司怎么排查错误

方案一:Linux原生环境

我们公司的部署呢,还是比较原始的,就是直接部署在原生的Linux系统,所以排查日志也需要自己去找到error.log,然后手动找到报错的堆栈信息,分析出原因。比如有个NPE(NullPointException-空指针异常),就会显示具体哪行报错,我们就会分析、修复。

方案二:基于Docker的原生平台

我们公司目前的部署就是原生的Docker,通过docker logs命令人肉排查

方案三:基于Skywalking的日志检索平台(CI/CD平台)

对于日志排查,我们公司是有Skywalking的,只需要测试给我对应的traceId,我输入进去就可以看到完整的调用链路和报错的堆栈信息,然后就可以分析报错原因并修复了

相关文章
|
9月前
|
存储 算法 BI
xxljob本地运行
本文介绍XXL-JOB分布式任务调度框架的本地部署与使用流程,涵盖源码获取、服务端数据库初始化、配置修改、服务启动及客户端注册执行器等步骤,并演示如何配置调度任务、选择路由策略及测试执行效果,帮助快速上手使用。
 xxljob本地运行
|
9月前
|
人工智能 Serverless API
一键部署Stable Diffusion教程
本教程指导用户通过阿里云函数计算一键部署Stable Diffusion,支持多种绘图风格,提供免费额度体验。包含详细步骤与注意事项,助力快速搭建AI绘画环境。
一键部署Stable Diffusion教程
|
9月前
|
缓存 开发工具 git
QLExpress使用及源码分析
基于阿里巴巴QLExpress规则引擎,通过实体构建、接口定义与脚本编写(如user.yaml),实现灵活的业务规则配置。支持AST语法树解析、上下文赋值与缓存机制,适用于动态表达式执行与规则计算场景。
|
9月前
|
Java 数据库连接 调度
xxljob执行源码分析
本文深入解析XXL-JOB分布式任务调度框架源码,涵盖架构设计、核心执行流程与关键线程池机制。内容包括任务触发、注册、失败重试、日志报告及时间轮调度原理,结合带中文注释的源码包与分析导图,全面剖析其高性能设计实现。
 xxljob执行源码分析
|
9月前
|
消息中间件 算法 网络协议
8.选举机制理解描述
本文深入解析ZooKeeper的Leader选举机制,涵盖启动期与运行期的选举流程、FastLeaderElection算法核心规则及实现细节,重点分析投票PK、逻辑时钟、状态变更等关键环节,揭示数据一致性保障原理。
|
9月前
|
监控 Java 调度
定时任务概述
定时任务是通过时间表达式调度执行的任务,适用于定时对账、超时取消等场景。实现方案包括单体架构中的轮询休眠、Timer、ScheduledExecutorService、Quartz及SpringTask;分布式架构下则面临重复执行、动态调整等问题,主流解决方案有XXL-JOB、Elastic-Job、Saturn和ScheduleX等。
|
9月前
|
存储 算法 API
2.持久化FileTxnLog
本文深入分析Zookeeper持久化核心类FileTxnLog源码,涵盖事务日志的写入、读取、校验与提交机制,重点解析append、commit、truncate等关键函数及日志文件管理策略。
|
9月前
|
存储 安全 小程序
1.认识OAuth2.0
OAuth2.0是一种开放授权协议,允许第三方应用在用户授权下安全访问其资源,无需获取用户账号密码。它通过令牌(token)机制实现权限控制,广泛用于第三方登录、服务间资源调用等场景,支持授权码、简化、密码和客户端四种模式,兼顾安全性与灵活性。
|
9月前
|
缓存 运维 监控
一场FullGC故障排查
本文记录了一次线上CPU使用率飙升至104%的问题排查过程。通过分析发现,问题根源为JVM频繁Full GC,而机器内存监控未明显异常,易造成误判。进一步使用JProfiler分析堆内存快照,定位到大对象(List<Map>)占用近900MB空间,导致老年代被打满。该对象源于将Excel数据以低效结构加载至内存且长时间驻留。解决方案包括“治本”——将数据移出JVM内存存入Redis,或“治标”——请求后及时清理冗余字段。最终总结了从监控识别、工具分析到代码定位的完整排查思路,强调应关注JVM层面指标,并合理设计内存使用结构。
一场FullGC故障排查
|
9月前
|
jenkins Java 持续交付
SpringBoot集成Jenkins
本文介绍在阿里云CentOS系统上安装配置Jenkins的完整流程,涵盖环境准备(JDK1.8)、Jenkins安装与启动、端口及用户配置、Git与Maven集成,并包含插件安装与初始设置步骤,助力实现持续集成部署。
 SpringBoot集成Jenkins

热门文章

最新文章