当前位置: 首页 > news >正文

Java学习第一百一十部分——CI/CD

目录

一、前言简介

二、基本信息

三、优势价值

四、核心流程

五、技术栈(工具矩阵)

六、最佳实践

七、与DevOps关系

八、挑战对策

 九、使用建议

十、总结归纳


 

一、前言简介

       CI/CD 的本质是:通过自动化流水线,实现代码从提交到交付的快速可靠发布。拆解说明如下:

  • CI(持续集成):自动构建 + 测试 → 保障代码质量

  • CD(持续部署/交付):自动发布 → 缩短交付周期

  • 核心价值:高频迭代、零人工错误、随时可发布。

二、基本信息

1. CI(持续集成,Continuous Integration)

  • 定义:开发者频繁(每日多次)将代码变更合并到共享主干(如 Git 主分支),并自动触发构建和测试的实践。

  • 核心目标:  

  ✅ 快速发现集成错误
  ✅ 减少代码冲突风险
  ✅ 保障代码库始终可部署

2. CD(持续交付/持续部署)

  • 持续交付(Continuous Delivery):  自动化将通过测试的代码部署到类生产环境,随时可手动发布至生产环境。

  • 持续部署(Continuous Deployment):  在持续交付基础上,自动将代码发布到生产环境(无需人工干预)。

  • 关系图示:  

 

三、优势价值

传统交付痛点CI/CD 解决方案
🐢 手动部署耗时易错⚡ 全流程自动化,分钟级发布
🔥 集成地狱(大量冲突)🔄 高频集成,冲突早发现早解决
🧪 测试滞后,缺陷堆积🚨 每次提交即时测试,快速反馈
🚫 生产发布风险高📊 渐进式发布(金丝雀/蓝绿)降风险
💤 迭代周期长(月/季度)🏎️ 按需发布(日/周),加速市场响应

四、核心流程

流程图

关键环节说明

阶段操作说明
🏗️ 构建编译代码 → 生成可执行文件(JAR/Docker 镜像)
🧪 测试自动化执行:单元测试 → 集成测试 → 端到端测试
🛡️ 扫描代码漏洞检测(SonarQube) + 依赖风险扫描(OWASP)
🚀 部署环境流:开发 → 测试 → 预生产 → 生产
🎯 发布策略• 🔵 蓝绿:新旧版本共存,流量切换
• 🐤 金丝雀:小流量验证→逐步扩量
• 🔁 滚动:分批替换实例
👁️ 监控实时追踪性能指标,异常时自动回滚

五、技术栈(工具矩阵)

类别代表工具
CI 服务器Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, CircleCI
构建工具Maven (Java), Gradle (Java), npm (JS), Make
测试框架JUnit, Selenium, PyTest, Jest
部署引擎Ansible, Kubernetes, Terraform, Helm
镜像管理Docker Hub, Harbor, AWS ECR
监控告警Prometheus, Grafana, ELK Stack, New Relic

六、最佳实践

  • 基础设施即代码(IaC):  用代码定义环境(Terraform/CloudFormation),确保环境一致性。

  • 不可变基础设施:  每次部署创建新实例(如 Docker 镜像),而非修改旧环境。

  • 流水线即代码(Pipeline as Code):  将 CI/CD 流程写入文件(如 `Jenkinsfile`、`.gitlab-ci.yml`),版本化管理。

  • 分层测试策略:  

     title 测试金字塔

     “单元测试” : 70

     “集成测试” : 20

     “端到端测试” : 10

  • 安全左移:  在流水线早期嵌入安全扫描(SAST/DAST),避免后期修复成本飙升。

七、与DevOps关系

  • DevOps 是文化:打破开发与运维的壁垒,强调协作与自动化。  

  • CI/CD 是实践:通过自动化流水线落地 DevOps 理念的核心工具链。  

  • 共生效果:  

  🔄 快速反馈循环 → 加速迭代  
  🤖 减少人工操作 → 降低错误率  
  📈 度量驱动优化 → 持续改进(如追踪部署频率/变更失败率)  

八、挑战对策

挑战解决方案
遗留系统改造困难逐步容器化,优先为新项目引入 CI/CD
测试覆盖率不足增量补充测试,结合 Mock 服务
多环境配置差异统一配置中心(如 Consul/ZooKeeper)
文化阻力(拒绝自动化)小范围试点成功案例,内部推广

 九、使用建议

  • 若已部署 Jenkins,可尝试创建首个 [Pipeline](Pipeline)  

  • 结合 Kubernetes 实践云原生 CI/CD(如 Argo CD + Jenkins)  

十、总结归纳

  • CI/CD 本质是自动化流水线,将代码从提交到生产的全过程标准化、自动化、可视化。  

  • 终极目标:在保障质量的前提下,**无限缩短交付周期**,实现「随时可发布」的能力。  

 

http://www.lryc.cn/news/611726.html

相关文章:

  • 【完整源码+数据集+部署教程】爬行动物异常检测系统源码和数据集:改进yolo11-GhostDynamicConv
  • 一个php 连sqlserver 目标计算机积极拒绝,无法连接问题的解决
  • CVE-2021-30661、CVE-2021-30665、CVE-2021-30666
  • 浅谈对linux进程池的理解
  • back_inserter 详解
  • 快手小店客服自动化回复
  • 基于 Jenkins Pipeline 实现 DITA 文档自动化构建与发布(开源方案)
  • 基于模式识别的订单簿大单自动化处理系统
  • 【Redis】hash哈希,List列表
  • 在Jetson AGX Orin上将docker目录挂载到大容量硬盘目录
  • 【C语言】文件操作全解析
  • c++ template in .h and .cpp
  • 快速删除 `node_modules`
  • 2025面试题(10)
  • Shader开发(八)创建第一个三角形
  • 微信小程序多媒体功能实现
  • 微信小程序初次运行项目失败
  • 深入理解SpringMVC DispatcherServlet源码及全流程原理
  • 开发教育全链路管理系统 + 微信小程序,为各类教育主体注入数字化动力!
  • [LVGL] 配置lv_conf.h | 条件编译 | 显示屏lv_display
  • 微信小程序中使用TensorFlowJS从环境搭建到模型训练及推理模型得到预测结果
  • Python驱动的无人机多光谱-点云融合技术在生态三维建模与碳储量/生物量/LULC估算中的全流程实战
  • 无人机航拍数据集|第5期 无人机高压输电线铁塔鸟巢目标检测YOLO数据集601张yolov11/yolov8/yolov5可训练
  • 大疆无人机连接Jetson主板
  • 【CUDA】C2 矩阵计算
  • conda 环境配置国内镜像加速(2025)
  • Conda虚拟环境安装包
  • DNS 服务器
  • 服务器巡检项目
  • Dart语言“跨界”指南:从JavaScript到Kotlin,如何用多语言思维快速上手