目录
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。