理想的DevOp流程怎么做？看看Slack的代码部署实践

部署需要在速度和可靠性之间达到谨慎平衡。在Slack，我们重视快速迭代、快速反馈循环，以及对客户反馈的响应速度。我们拥有数百名工程师，他们都在努力提高工作效率。在公司成长的同时也保持这些价值观，就意味着我们的部署系统需要不断完善。为了适应工作量，我们必须加大可视性和可靠性的投入。本文将概述我们的部署流程以及一些使我们达到目标的主要项目。

部署过程

Slack的每一个PR都需要代码review和所有的测试通过。一旦满足这些条件，工程师就可以将他们的代码合并到master中。但是，合并后的代码只在北美工作时间内部署，以确保我们有足够的人员来应对任何意外问题。

我们每天会进行大约12次计划内部署。在每次部署过程中，我们会指定一名工程师作为部署指挥官，负责将新的build推出到生产环境中。这是个多步骤的过程，确保构建缓慢推到线上，这样我们可以在错误影响到所有人之前发现错误。如果错误激增，这些构建可以回滚，如果我们在发布后发现问题，可以很容易地进行热修复。

创建一个发布分支

每个版本开始时都会有一个新的发布分支，这是我们的Git历史记录中的一个点，我们可以在这个点上标记发布，同时我们也可以在这里对在发布过程中发现的问题进行修复。

部署到staging版

下一步是将构建部署到Staging服务器上，并运行自动冒烟测试。staging是一个不接受公共流量的生产环境。我们在staging环境中进行额外的手动测试，因为与只在开发环境中进行测试相比，它能更大程度保证代码更改能正常工作。

部署到狗粮环境和金丝雀环境

向生产领域的推广首先从狗粮环境开始，这是一套服务于我们内部Slack工作区的主机。由于我们自己也是非常活跃的Slack用户，所以狗粮环境部署能帮我们发现很多问题。一旦我们确信核心功能没有变化，就会将构建部署到金丝雀环境上，大约有2%的生产流量路由到该环境。

基于百分比的推广到生产中

如果各种指标保持稳定，并且没有警报，我们将继续以百分比为基础的方式向生产环境推广。我们以10%、25%、25%、50%、75%和100%的增量来分解部署，以便慢慢地将生产流量暴露在新的构建中，同时给我们时间来调查是否有任何尖峰或异常。

如果在部署过程中出了问题怎么办？
修改代码总是会带来风险，但我们通过让训练有素的部署指挥员，观察各种指标并与推送代码的工程师进行协作。

万一有问题，我们的目标是尽早发现问题。我们会调查问题，找出导致问题的PR，还原它，在还原的过程中需要精挑细选，然后进行新的构建。然而有时我们无法找到问题。在这种情况下，恢复服务至关重要，这时我们会立即回滚到之前的版本中，然后再开始调查问题的原因。

基石

快速部署
上面描述的工作流程在事后看来可能很明显，但我们的部署系统经历了多次迭代，才能达到这个目标。

当公司规模很小的时候，我们的整个应用程序可以在10个Amazon EC2实例上运行，而部署只是快速rsync到所有服务器。在推到生产环境之前，只有一个过程：staging环境。构建完成后，在staging系统上进行验证，然后直接rsync到所有的生产服务器。这个系统很容易理解，任何工程师都可以随时部署自己的代码。

但随着客户数量的增加，运行应用程序所需的基础设施数量也在增加。很快，基于推送的部署模式就无法应对。每增加一台服务器，就会增加部署时间。即使像并行rsyncs这样的策略也有其局限性。

最终，我们通过切换到完全并行的拉模式系统解决了这个问题。当Consul key更改的信号发出后，每台服务器都会并发地拉当前构建，而不是使用同步脚本将新的构建推送到服务器上。这使我们能够在继续扩大规模的同时保持高速的部署速度。

原子部署
另一个为分层部署铺平道路的项目是原子部署。

在原子化部署之前，每次部署都会引起一系列的错误，因为将新文件复制到生产服务器上的过程并不是原子化的。这就导致了一个小时间窗口，在该窗口中，新函数的调用点会出现。当这些调用站点被调用时，它们会返回内部错误，表现为API请求失败和网页无法展示。

围绕这个问题的团队通过使用热目录和冷目录解决了这个问题。热目录将为生产流量提供服务，而冷目录正在准备中。在部署期间，新的代码会被复制到未使用的冷目录。然后，一旦服务器的活动进程被耗尽，我们就会瞬间切换目录。

重视可靠性

在2018年，我们遇到了一个问题，就是尽可能快的部署速度伤害了我们产品的稳定性。我们有一个非常强的部署系统，然而围绕着部署的流程必须要进化。随着我们成为一家更大的公司，在全球范围内为越来越多的关键任务协作提供动力，可靠性成为了我们的核心。

对可靠性的需求促使我们对部署系统进行了全面的改造，从而形成了前面描述的基于百分比的部署系统。在幕后，我们继续使用快速部署和原子部署，但我们改变了部署方式。整个系统按层级更改，再加上更好的监控和工具，让我们有能力在BUG影响到所有用户之前就发现并减轻BUG。

然而这也不是最终形态，我们还在通过更好的工具和自动化来不断改进这个系统。敬请关注未来更多关于这些方面的文章。

原文

https://slack.engineering/deploys-at-slack-cd0d28c61701

参考阅读：

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