研发效能认证学员作品：持续集成与持续部署：软件高质量的关键丨IDCF

作者：李明君（现就职某金融机构）研发效能（DevOps）工程师（中级）认证

在当今数字化时代，软件开发已经成为几乎所有行业的核心。随着市场的快速变化和客户需求的不断演进，软件开发团队必须不断努力以确保其产品的交付速度和质量。在这个背景下，持续集成（Continuous Integration，CI）与持续部署（Continuous delivery，CD）作为一种关键的软件开发实践，正逐渐崭露头角并引领着软件开发的未来。

持续集成与持续部署是一种通过自动化构建、测试和部署流程，以及频繁的代码集成，旨在提高软件开发团队的效率和代码质量的实践。它不仅仅是一种工具或流程，更是一种文化和团队协作方式的体现。通过不断集成和验证新代码的变化，持续集成可以帮助团队及早发现和解决问题，降低了软件开发过程中的风险。

然而，要成功实施持续集成与持续部署并充分发挥其潜力，需要深入了解各种实际操作的方法、最佳实践以及未来的发展趋势。本论文旨在探讨如何提升持续集成能力以达到更高的研发效能。我们将深入研究关键的持续集成实践，并提供从实践角度的详细建议，同时通过实际经验分享，浅述成功的持续集成实施是如何改进软件交付过程的。

接下来，我们将主要着眼持续集成相关内容，辅以持续部署的部分理念，从版本控制和分支策略、代码质量检查、自动化构建和测试、持续集成工具、自动化部署，以及监控和反馈等多个方面探讨持续集成与持续部署的关键要素，为读者提供初步实践建议。此外，还将讨论未来的发展趋势和挑战，以帮助大家更好地理解和应对不断变化的软件开发需求。

版本控制和分支策略是变速器

版本控制和分支策略是项目动力输出的关键，可以看作一辆汽车的变速器，以满足不同项目条件对推进动力的需要，使项目尽量运作在有利的情况下，满足可能的研发进度和项目规模的不同要求。版本控制和分支策略的类型选择取决于项目的规模和复杂性，不能一概而论，要注重结合具体的项目场景进行定制化调整。以下方案是目前的主流实践方案。

1、主干开发：对于较小规模和快速交付的项目，主干开发是一种有效的方法。在这种方法中，所有开发人员都在主分支上工作，有较高的协同性，团队成员可以高效地完成相关功能开发和集成，再通过特性开关或特性标志来控制新功能的可见性。

2、特性分支开发：对于大型项目，通常采用特性分支来隔离不同的开发工作。每个特性或任务都在各自的特性分支上开发，然后合并到主干分支。这可以在一定程度上减少代码冲突的出现，但需要谨慎管理分支生命周期，以避免分支膨胀问题。特性分支应为短分支，仅保留主干分支为长分支。

基于主干开发、特性分支开发的基本思路，根据不同项目的特性，需要进行定制化的调整。例如：对于规模较大、存在多版本并行或交叉开发的情况下，可以在特性分支基础上引入release分支，用于提高集成效率、降低不同版本代码互相干扰的风险。若要根据项目的特性，能够支持灵活的版本控制策略，就需要采用分布式版本控制系统（如：Git）并建立良好的版本控制习惯。

无论我们选择或者基于以上的分支策略衍生定制何种分支管理策略，代码审查都是处置代码合并请求时必须保障实施的关键环节，以确保新代码的质量和一致性，帮助发现潜在的问题，并促进知识分享和团队合作。

高效、精准的代码质量检查是方向盘

在项目开发过程中，代码质量检查是检查程序设计、代码规范性以及保障开发质量的重要环节，是其重要性不亚于汽车的方向盘，并且如果将流水线集成静态代码分析工具和代码审查流程，将会使持续集成的效率得到提升。

1、选择适合的静态代码分析工具。选择适合项目的静态代码分析工具，如：SonarQube、ESLint、Checkstyle等。配置工具以根据项目的编码标准和最佳实践进行代码检查。

2、将代码检查融入持续集成流水线。在持续集成流水线中，集成代码质量检查，并确保每次提交都会触发代码检查作业，并生成报告，以便开发人员能够及时查看代码质量和问题，将问题修复工作前置在测试工作开展前。

3、引入自动化代码审查工具。需要实施自动化代码审查流程，团队成员通过GitHub、GitLab和Bitbucket等工具提供的内置代码审查功能，可以查看彼此的代码并提供反馈。善用相关工具，可以提高代码审查的效能。

自动化构建和测试是持续集成的底盘

自动化构建和测试就像汽车的底盘一样，越牢靠就越安全，行驶起来也就越有底气。他们是在版本控制和分支管理的关键节点，如在Push Request（PR）、Merge Request（MR）时，适时引入并触发集成了自动化构建和自动化测试的流水线，将大大提升集成效率，为持续集成提供了保障。夯实自动化构建和测试工作，这一环节主要包含以下几个要点。

1、根据项目的要求选择适当的构建工具。例如，Java项目通常使用Maven或Gradle等工具，而前端项目可能使用Webpack或Parcel等工具。确保构建工具能够满足项目的需求，并支持自动化构建流程。

2、配置构建脚本。编写构建脚本，定义构建过程中的各个阶段。这包括依赖项解析、编译、资源复制、打包等操作。确保脚本能够一键执行，以便构建可以轻松地集成到持续集成作业流中。

3、编写自动化测试用例。为代码编写自动化测试用例，覆盖各个方面的功能和边缘情况。使用测试框架如JUnit、Pytest、Selenium等来运行这些测试。确保测试用例足够全面，全量及增量代码覆盖率要足够高，并且可以在每次构建中配置在流水线中触发运行。

4、持续监控构建和自动化测试的度量指标。在持续集成服务器上设置构建和测试作业，并定期监控构建状态和测试结果。如果构建失败或自动化测试不通过，应及时采取行动，修复问题。

5、集成代码质量工具。将静态代码分析工具（如SonarQube、ESLint、PMD等）集成到构建流程中，以进行代码质量检查。根据项目实际情况预定义规则，随持续集成流水线自动扫描代码并生成报告，流水线也可通过采集报告的度量结果，设置质量门禁，将不符合质量门禁要求的执行计划进行终止和统计，以帮助团队识别潜在的问题，如：代码质量不佳、潜在的性能瓶颈等。

6、定期集成和构建。建立定期集成和构建的时间表。例如，每天或每周至少进行一次集成和构建。这有助于确保代码的连续集成，减少代码冲突的机会。

7、自动化合并和冲突解决。使用自动化工具来帮助合并代码和解决冲突。当多个开发人员同时修改同一文件时，自动合并工具可以帮助自动解决冲突或提供冲突解决建议。

合适的持续集成工具和有效的流水线是润滑油

持续集成工具和流水线就像汽车的润滑油，是降低项目建设阻力、提振效能的有力保障。要想达到较好的持续集成效果，就需要选择适合项目的持续集成工具，并且持续集成服务器的选择和配置是关键因素，将影响整个持续集成流程的效率，以下几点是对于持续集成工具和流水线设置的建议。

1、根据项目的要求选择适合的持续集成工具。例如，Jenkins是一个强大的开源工具，适用于各种不同类型的项目。云基础的解决方案如Travis CI和CircleCI也提供了方便的托管服务。

2、构建代理与并行化。对于大型项目，使用构建代理和并行构建来加速构建和测试过程，允许同时处理多个构建作业，以节省时间提高效能。此外，配置构建代理可以根据负载自动扩展，以适应不同的负载需求。

3、自定义构建作业流。根据项目需求和工作流程定制构建作业。这可能涉及到多个构建阶段，例如：拉取代码、构建、单元测试、静态代码扫描、其他自动化测试、合规制品自动晋级等。构建作业应该清晰地反映出实际的开发流程，来确保所有关键、必要的步骤都执行到位。

4、安全性和权限控制。确保持续集成服务器的安全性。限制访问权限，以防止未经授权的人员更改构建配置或访问敏感信息。此外，考虑使用凭证管理系统来存储和管理敏感凭证，如部署密钥和API令牌。

5、日志和度量报告：建立全面的日志和度量报告系统，以便监控和跟踪构建和测试结果。度量报告应该至少包括：构建成功率、构建时长、测试覆盖率、构建频率、问题平均修复时间、自动化测试执行时间等，并且应该易于团队成员查看，以便所有团队成员能够快速识别问题。

6、自动化部署集成：将持续集成与持续交付流程集成起来。一旦代码通过了构建和测试，并完成了制品自动晋级，就应该具备可以自动部署到测试环境或生产环境的能力。以达到加速交付，并减少人工干预。

自动化部署是持续交付的发动机

持续交付的能力达成，需要自动化部署这台发动机的持续发力，自动化部署也是串接起持续集成和持续交付的重要纽带。要想实现高效、高质量的自动化部署，需要着手改进以下几个方面。

1、优化环境配置管理。善用Docker等技术来管理应用程序的环境配置。将应用程序和其依赖项打包成容器，以确保在不同环境中的一致性。

2、完善自动化部署流水线。创建自动化的部署流水线，使用工具如Jenkins Pipeline或GitLab CI/CD来定义和执行部署流程，将构建的可执行文件或容器镜像自动部署到不同的环境，包括：开发、测试、准生产和生产环境。

3、加入自动回滚机制。部署作业流需要实施自动回滚机制，以应对部署过程中发现的特殊的问题。如果新版本出现了重大问题，系统应该能够自动回滚到之前的稳定版本，以降低对生产运营的影响。

监控、度量和反馈是项目质量的仪表盘

结合PDCA循环的理念，在项目持续集成和部署的工作中，不断地监控、度量和反馈是保障项目进度和质量的“仪表盘”，通过安装监控工具、度量大盘和完善反馈机制实现，一般可以通过以下三项工作开展。

1、接入应用性能监控。可以在开发、测试及生产环境引入相关监控工具，如：Skywalking、Prometheus、Grafana、New Relic等，来监控应用程序的性能指标，根据运营关注点，个性化定义关键性能指标，并设置阈值，如：交易响应时间、交易成功率、错误率等。

2、搭建持续集成、持续发布仪表板。为CI/CD流水线的执行创建仪表板，显示构建、自动化测试、自动化部署的状态和历史。这使得团队能够直观、及时、准确地查看构建和部署工作的健康状况。

3、开启自动化通知和报警。针对CI/CD流水线的执行及应用运行情况，配置自动化通知和报警机制，以便团队在构建失败、测试不通过、部署异常、生产运行异常时，通过电子邮件、Slack通知、短信等方式及时收到通知。

展望未来

提升持续集成和持续部署能力是一项关键任务，不仅可以显著提高研发效能和软件质量，未来也会出现更多更强大的自动化工具和平台，他们更强调安全性测试和漏洞扫描，提供更多的实时监控和分析能力。这将有助于我们更好地应对不断变化的软件开发需求，提供更高的研发效能和竞争优势。根据对这一领域目前发展情况的分析和揣测，我们将会面临一系列新的机会和挑战。

机会1：更广泛更深入的自动化。持续集成将继续朝着更高度的自动化发展。这可能包括更智能的构建和测试工具，能够自动识别和修复问题，以及更智能的自动化决策引擎，可以基于实时数据进行优化。

机会2：高度的云原生和容器化。随着云原生和容器化技术的普及，持续集成将更加与这些技术整合。容器化可以使应用程序更易于部署和扩展，而云原生技术可以支持更灵活的基础设施。

机会3：更关注安全性检查的集成。安全性将继续是一个关键问题。未来的持续集成流程将更紧密地集成安全性测试和漏洞扫描，以帮助团队及早发现和修复安全漏洞。

机会4：AI和自动化测试的能力加持。人工智能工具的引入将大大提升和改进自动化测试工具的能力，包括：智能的测试用例生成、异常检测和性能分析。

机会5：更高效的持续交付集成。持续集成和持续交付将进一步深度集成，形成一体化的DevOps流程，以实现更快速的交付和反馈循环。

然而，未来也可能会面临以下3点挑战。

挑战1：复杂性增加：随着项目的复杂性增加，持续集成流程可能变得更加复杂。团队需要找到甚至创造个性化的方法，来“因地制宜”地管理和维护大规模的构建和测试流程。

挑战2：安全性威胁：持续集成流程本身可能成为潜在的安全性威胁目标。因此，保护持续集成环境的安全将成为一个重要的挑战。

挑战3：文化和组织变革：持续集成不仅涉及工具和流程的改变，还需要文化和组织的变革。一些团队可能面临内部抵制和适应新实践的挑战，甚至会有成本增加的风险，如何破除这些隔阂和抵制是我们在进行项目管理时必须要攻克的难题。