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项目本地跑的好,线上 Bug 少不了!

鱼皮 程序员鱼皮 2024-01-21

大家好,我是鱼皮。在开发上线项目的过程中,我们经常会遇到一种让人头疼的情况。那就是开发好的项目功能明明在本地运行和测试都没问题,但一旦上线运行,就出现各种问题,导致上线后还要回滚代码到正常的版本。

最近我们公司新来了一些开发同学,昨天他们第一次上线功能,就出现了我说的这种情况。

我还安慰他们呢 “没事,这都是正常的,我们都经历过。”

因为导致这种情况的原因实在是太多了,比如环境、依赖、配置、编码粗心、开发流程不规范等等,缺乏经验的情况下,想第一次就正常上线成功,还是挺难的。

但是正所谓 “吃一堑长一智”,出了问题就要想办法预防和解决,所以我写下这篇文章,给大家分享导致本地项目上线后出问题的经典原因和解决方案,希望能帮大家后续开发上线项目时,少踩一些坑。

大家看看下面这些情况,说的是不是你!搞不好都能全中!(反正我朋友都干过哈哈)

代码上线事故原因大赏

1、本地代码误发线上

这个问题本质上是由于粗心导致的,很多同学为了自己本地开发方便,可能写了一些模拟数据、特殊逻辑(比如不判断用户权限),但是最后上线前不检查,就直接把特殊逻辑发到线上了,导致各种各样 “哭笑不得” 的问题。

这里有 2 种预防方式:

1)使用 CR(Code Review)机制,在自己的代码发布前,由同事或上级来检查代码,从而提前发现一些问题。

2)不要写仅本地可用的代码、尽量不写和环境有关的特殊逻辑,保证自己写的每行代码都是可发布上线的

虽然这个问题可以预防,但是无法根治,因为人本身就是最大的 Bug,一个再牛的人也可能会犯一些小错误。

2、环境差异

很多时候,同一套代码换一个环境可能就跑不通了。比如操作系统、网络连通、依赖服务、依赖版本、防火墙安全设置等等的差异。

举个典型的例子,本地的数据库新增了字段,测试通过了;结果上线前忘了在线上数据库同步新增字段,就导致数据库相关功能崩掉。

要解决这个问题,最好的办法就是尽量保证本地环境和线上环境一致,比如使用 Docker 容器等虚拟化技术来模拟线上环境运行。或者在正式上线前,通过测试环境、预发布环境来测试部署,降低环境差异的风险。

此外还有个建议,对于核心项目,团队内最好能整理出一个规范的部署文档、明确定义项目运行的环境,保证团队成员都能提前知晓这些信息并正确配置环境。

3、配置差异

由于本地和线上的环境可能存在差异,我们适用于本地的项目配置文件不一定适用于线上。

比如 Java 项目的 application.yml 文件,一般会定义项目启动的端口、依赖的数据库服务配置、cookie 配置等。如果在配置文件中指定项目在 8080 端口启动,你自己的电脑上运行可能没问题,但为啥发到线上就运行不起来或无法访问呢?

大概率是因为线上服务器的 8080 端口已经被其他人占用了;或者没有给该端口开启防火墙,导致无法访问。

为了解决这个问题,通常我们会分别为本地和线上指定不同的配置,比如区分 application-dev.ymlapplication-prod.yml  等,不同的环境加载不同的配置文件。

还可以使用一些可视化的配置管理工具(比如 Apollo、Nacos),让管理员统一在工具上发布不同环境的配置,并通过工具校验配置并记录变更,减少人工导致的配置差错。

4、资源路径差异

如果你的项目中引用了本地文件(比如 C 盘的 xxx.txt),那么上线后大概率会报错。因为线上的服务器并没有该路径、或者在该路径下没有文件。

为了解决这个问题,建议大家尽量使用相对路径去加载资源;或者使用集中的分布式文件系统、对象存储服务等,给每个资源一个统一确定的标识(比如网址),保证各机器上都能用相同的路径找到该资源。

5、API 接口差异

这个问题更多地是出现在前端。一般情况下,前端本地调试时请求的是后端的开发服务,而上线后请求的是线上服务。不仅请求的路径不同的,还可能出现跨域问题,导致接口请求失败、无法登录等问题。

所以尽量保证开发和线上接口的路径规范一致,对于跨域问题可以使用 Nginx 网关的反向代理功能统一解决。

另外,在企业开发中,一般开发环境和线上环境的网络是隔离的。如果你的代码依赖一些第三方接口,一定要注意接口的网络连通性、接口的性能差异等问题,提前做好相关的测试。不要等到上线后才发现,我 c,接口怎么调不通啊?!

还有一种情况,在使用有回调功能的第三方服务(比如公众号开发)时经常会出现,那就是忘记了修改第三方服务的回调地址。而且这种错误不好排查,因为你能请求通别人的服务,只不过别人的服务通知不到你罢了。所以要格外留意这种情况。

6、用量差异

这是所有上线出 Bug 的情况中,我个人认为最高级的了,而且很难绝对避免。

由于本地、测试等非线上环境,通常比线上真实业务的数据量、调用量、负载压力小很多,所以很多问题不到线上很难发现。

比如你开发自测时,可能用单线程跑的好好的,结果一上线,有 10  个线程同时请求,服务就挂了、或者数据就不一致了。

还有你在开发自测时,可能系统压力很小,数据库、Redis 都跑的很开心。结果一上线,百万个用户一人存个数据,你的数据存储服务就都爆满了。

为了防止这些用量差异带来的问题,我们开发测试过程中不能只是简单地测试功能是否可用,还要使用 JMeter 等专业的压力测试工具,来验证系统的性能、稳定性和可用性。

再扩展一点,即使项目刚上线的时候没问题,也不代表一直没问题。比如外卖系统,一般中午饭点是流量的高峰,可能在这个时候系统扛不住了会崩掉,但其他时候都是正常的。所以对于用户量和规模较大的项目,我们要结合具体的业务和用户使用情况来分析,并采用不同的策略(比如流量的削峰填谷)来优化系统。

另外,大公司有的时候还会搞故障演练,就是故意模拟给你的系统制造故障,看看它多久能恢复。这样真出了事也能很快地处理,不至于被说 “降本增笑” 了。



OK,以上就是本期分享,不知道上面的坑大家踩过几个呢?

下次你认识的人或同事如果出现了上面的问题,请务必把这篇文章转给他看!

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