持续交付指的是在短周期内完成软件产品，以保证软件保持在随时可以发布的状态。让每一个变更都经过一条自动化的检验流水线，来检查每一个变更的质量，通过就进入下一个阶段。其不是一种工具，而是一种实践！
持续交付的共识和管理机制如下：
- 不要阻塞开发人员，这是实现持续交付的本质理念
- 为每个团队指定构建负责人或者发布工程师：优化交付流水线，提升交付效率
- 项目状态应该对参与整个过程（包括构建、部署、测试和发布）的所有人都是可见的
- 做好风险管理
- 迭代增量式交付是有效风险管理的关键
- 手工测试环境、试运行环境和生产环境总是需要严格的访问控制
- 让风险识别成为每日例会的一部分
- 做好审计
- 手工测试环境、试运行环境和生产环境总是需要严格的访问控制：指定谁能够访问“特权”环境。
- 要求每次部署都要进行审计，以确切知道到底修改了哪些内容。
- 文档自动化、自文档
接下来先说明实现持续交付的一些基础设施和准备工作，然后从本地开发和自动化构建/部署流水线两方面说明持续交付的具体实现。
1基础设施和准备工作
基础设施和环境管理
让所有测试环境（包括持续集成环境）都要与生产环境相似：
- 开发人员要把运维人员当做重要用户
- 切忌吞噬错误信息
- 使用运维团队熟悉的技术：开发人员最早负责创建部署脚本，后面移交给运维团队负责维护
- 把创建和维护基础设施需要的所有内容都进行版本控制
- 以自动化方式进行配置和部署！
- 像对待生产环境一样对待测试环境！
- 容器化技术实现不可变基础设施
配置管理
版本控制、依赖管理、软件配置管理：
- 各个环境的手工配置 -> 自动化配置
- 对所有内容进行版本控制
- 指定依赖库的确切版本，不要用快照或者模式匹配版本
- 配置文件与二进制文件分离
测试策略
- 创建全面的自动化测试套件：单元测试、组件测试、验收测试，每一种测试的代码覆盖率都高于80%以上
- 每次修改都能运行一次自动化测试集合
- 分层测试
数据管理
- 把创建和迁移数据库全部变成自动化过程，是部署流程的一个组成部分
- 让测试自己创建它们所需的状态，并确保每个测试都独立于其他测试
- 对数据库进行版本管理，使用DbDeploy这样的工具管理数据迁移过程的自动化。
- 在大多数据情况下，不要在测试中使用生产数据集的副本。?
- 数据库回滚和无停机发布
- 蓝绿部署
- 大多数修改应该是增加操作（比如向数据库中增加新表或字段），尽可能不修改已存在的结构
- 测试数据
- 测试的独立性、原子性
- 其他类型的测试，一定不要使用生产数据库的一个dump，除非有特殊情况
- 部署流水线中的数据管理
- 提交测试：快速运行，避免复杂的数据准备
- 验收测试：后续阶段可以复用
- 容量测试：为测试提供足够的输入数据，可以看做验收测试的重复利用
主干开发
主干开发的分支模式实现持续交付最好的模式，但为了在主干模式下保持应用可发布，需要做到：
- 每次创建分支，都要认识到它带来的成本
- 频繁提交代码合并到主干
- 新功能隐藏：功能开关统一管理达到特性隐藏的目的（Togglz？）
- 增量开发：将所有的变更都变成一系列的增量式小修改，而且每次小的修改都是可发布的。
- 抽象模拟分支（无法使用增量开发）：修缮者模式，使用门面模式隔离待改造代码。
- 使用组件，根据不同部分修改的频率对应用程序进行解耦。
2本地开发
让开发者不受阻塞、不受不必要的干扰 -> 持续开发
- 确保自动化测试、构建部署脚本都能够在开发机上运行
- 本地自动化测试：预测试提交pretested commit/个人构建personal build/试飞构建preflight build【保证本地开发所有验证方式与流水线上的验证方式一致，提高开发人员在本地发现问题的能力】
- 提交前在本地运行所有的提交测试，等提交测试通过后再继续工作
- 在可控的环境上部署开发的应用程序
- 修复破坏应用程序的任意修改是最高优先级的任务，构建失败后不要提交新代码
六步提交法
规范开发习惯。主动提前集成；小步提交、完整代码、不影响已有功能；关注代码规范、动静态扫描问题：
- 检出最近成功的代码
- 修改代码
- 第一次个人构建
- 第二次个人构建：拉取主干代码集成后本地测试
- 提交代码到主干
- 提交构建
提交不影响已有功能！！
- 增量迭代开发
- 抽象模拟分支
- 特性隐藏
规范化、自动化核心步骤
提高开发环境的效率：环境获取的服务化、自助化；环境的一体化、一致性：
1、本地开发环境
- 共享机器池
- Git提交日志插入截图：Share Bucket Google Drive
- 远程开发机器/Web IDE
- 依赖的服务
- 维护一个单独的环境，让开发环境接入
- 服务虚拟化工具来模拟依赖的服务，Mountbank、WireMock
2、联调环境：提供机器池，确保有两套空闲环境，自助化提供给开发者使用
规范化、自动化本地检查：
- 语法检查、规范检查、单元测试：Maven/Gradle插件
3、建设并自动化代码入库前的检查流程
- 持续集成前的必要工作
- 代码审查
代码审查
人工代码检查：
- 统一并明确代码审查标准
- 统一并明确日志提交规范
- 传达团队的代码规则、质量基准
- LGTM（Looks good to me）
方式：
- 代码入库前的设计时检查：在设计阶段进行代码审查
- 代码入库前门禁检查，需要考虑灵活性，提供绕过机制
- 代码入库后检查
- 工具辅助的线下异步审查：依赖于Gitlab、Gerrit、Code Climate Engines，一对一审查
- 面对面审查：架构问题、结对编程
- 代码增量审查/代码全量审查
- 团队审查：适合专项讨论
- 代码审查计入工作量和绩效考评
代码提交规范：
- 原子提交
- 提交日志规范
原则：
- 互相尊重
- 基于讨论
相关资料可见：https://github.com/google/eng-practices/blob/master/review/index.md
快速反馈、增量开发
边开发边验证
- 提高运行静态检查和测试的方便性、灵活性：Maven/Gradle插件
- 提供沙盒环境方便验证和测试
- 容器
- 小范围的增量构建和验证？
- 测试数据：直接使用生产环境、生产数据的导出并脱敏
- 实时检验工具：IDE实时检验、Liveload
3自动化构建/部署流水线
部署流水线就是对软件交付流程的建模。
实现部署流水线的一些共识如下：
- 流水线建设原则
- 测试尽量完整，保证产品质量->完备的测试机制
- 运行速度够快->尽早反馈、提高交付速度
- 使用的所有环境尽量和生产环境一致->复现问题
- 所有相关角色提供构建状态可视化：持续交付流水线大屏显示
- 存储构建结果报告
- 只要有环节失败，就停止整个流水线！
- 制品库是特殊的版本控制系统，不需要保存所有版本。
- 为部署流水线的每个阶段创建脚本：脚本是系统中的一等公民
- 增量式实现流水线：如果流程中有手工操作部分，就在流水线中为它创建一个占位符。
接下来从流水线的各个阶段分别说明。
提交阶段
从技术角度上断言整个系统是可以工作的。
- 编译、单元测试、组装打包、代码分析
- 少于五分钟，一定不要超过十分钟
- 提交测试：单元测试、组件测试
- 只有在某个错误让提交阶段的其他任务无法执行时，才停下来否则就直至提交阶段全部运行完后，汇总所有的错误和失败报告
- 此阶段的结果：结果报告、二进制包、元数据
自动化验收测试
验证一个用户故事或需求的验收条件是否被满足。针对业务！
- 配置环境、部署二进制文件、冒烟测试、验收测试
- 令验收测试失败的构建版本不能被部署
- 先部署再测试，重用部署脚本。
- 类生产环境运行验收测试：大部分是功能验收测试，关注功能正确性
- 开发人员能够在自己的开发环境中运行自动化验收测试
- 测试的关注点在系统的行为，而非数据本身。所以抵制使用生产数据的备份做为验收测试
- 验收测试的性能不是主要考虑问题，重点在测试的全面性。
- 正确地做验收测试：不要幼稚地对照着验收测试条件，盲目地把所有东西都自动化。
- 验收测试可以看作所有后续测试阶段（包括容量测试）的某种模板：从部署准备开始，然后核实环境和应用程序都已被正确配置和部署，最后执行测试。
后续测试
- 手工测试：探索性测试、易用性测试
- 非功能测试：性能、安全、可维护、可扩展
部署发布
此阶段的触发不需要自动，测试或者运维人员可以做到自服务即可。
- 对不同环境采用同一部署方式：使用同样的脚本向所有环境部署，包括开发机器
- 一键式部署是对环境进行修改的唯一途径。
- 部署测试：对部署进行冒烟测试，验证部署是否成功，证明其部署的可靠性
- 确保部署流程是幂等的
- 只有通过了自动化构建、测试和部署的那些修改才能发布！
- 明确每个环境的部署和发布都是由谁负责
- 发布计划：第一次发布，产出一些文档、自动化脚本或其他形式的流程步骤
- 首次部署：首个迭代的主要目标之一就是在迭代结束时，让部署流水线的前几个阶段可以运行，实现部署流水线的“抽水泵”。
- 部署流水线的提交阶段。
- 一个用于部署的类生产环境。
- 通过一个自动化过程获取在提交阶段中生成的二进制包，并将其部署到这个类生产环境中。
- 一个简单的冒烟测试，用于验证本次部署是正确的，并且应用程序正在运行。
- 对发布过程进行建模并让构建晋级
- 为了达到发布质量，一个构建版本要通过哪些测试阶段
- 每个阶段需要设置什么样的晋级门槛或需要什么样的签字许可。
- 对于每个晋级门槛来说，谁有权批准让某个构建通过该阶段。
- 将每次已通过验收测试的变更版本部署在试运行环境中
- 紧急修复：紧急修复版本也要走完标准的部署流水线，与其他代码变更没什么区别。
- 结对做！
- 有时候回滚比部署新的修复版本更划算。
- 持续部署：每当有版本通过自动化测试之后，就将其部署到生产环境中。【需要依赖强大的自动化测试机制】
度量
每次提交后都产生关于这些度量的报告和可视化效果并保存起来。
- 周期时间（cycle time），从决定要做某个特性开始，直到把这个特性交付给用户的这段时间
- 自动化测试覆盖率
- 代码库特征
- 缺陷数量
- 交付速度
- 提交版本库次数
- 构建次数
- 构建失败次数
- 构建所花时间
4其他
DevOps
DevOps是这些年很流行的一个概念，其目的就是打通研发和运维环节，以达到全员目标一致，保障软件高效交付。
- 职能团队提供平台和工具，让全栈工程师能够自己处理端到端的工作，实现DevOps。
- 全栈开发：工程师不再只是对某一个单一职能负责，而是对最终产品负责。
信息溯源
打通研发流程中流动的多种标识信息，以方便相关人员快速获取需要的信息，提高工作效率。包括任务工单、代码提交号、版本号、代码审查ID、测试用例ID、Bug ID。
- 制品与源代码版本管理：放置在制品包中的元数据，体现源代码版本号。
- 源代码与需求/Bug的版本关联：提交代码时需要在注释里注明需求ID、测试用例ID等。
