持續(xù)交付實(shí)戰(zhàn)

第 一部分 基礎(chǔ)
第　1 章 持續(xù)交付：是什么和怎么做　2
1．1　什么是持續(xù)交付　2
1．2　為什么軟件發(fā)布如此復(fù)雜　2
1．2．1　持續(xù)集成帶來希望　2
1．2．2　過程緩慢且有風(fēng)險(xiǎn)　3
1．2．3　變快是有可能的　3
1．3　持續(xù)交付的價(jià)值　3
1．3．1　規(guī)律性　3
1．3．2　可追溯性　4
1．3．3　退化　4
1．4　持續(xù)交付的優(yōu)勢(shì)　4
1．4．1　持續(xù)交付可加快上市速度　5
1．4．2　示例　5
1．4．3　實(shí)現(xiàn)特性并將其發(fā)布到生產(chǎn)環(huán)境　5
1．4．4　下一個(gè)特性　5
1．4．5　持續(xù)交付能帶來競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)　5
1．4．6　如果沒有持續(xù)交付　6
1．4．7　持續(xù)交付和精益創(chuàng)業(yè)　6
1．4．8　對(duì)開發(fā)過程的影響　6
1．4．9　最小化風(fēng)險(xiǎn)　7
1．4．10　更快的反饋和精益　9
1．5　持續(xù)交付流水線的生成及其結(jié)構(gòu)　10
1．6　小結(jié)　12
第　2 章 提供基礎(chǔ)設(shè)施　13
2．1　概述　13
2．2　安裝腳本　14
2．3　Chef　16
2．3．1　對(duì)比Chef與Puppet　17
2．3．2　其他備選方案　18
2．3．3　技術(shù)基礎(chǔ)　18
2．3．4　Chef Solo　23
2．3．5　Chef Solo總結(jié)　24
2．3．6　Knife和Chef Server　24
2．3．7　Chef Server總結(jié)　27
2．4　Vagrant　28
2．4．1　Chef和Vagrant實(shí)例　29
2．4．2　Vagrant總結(jié)　30
2．5　Docker　30
2．5．1　Docker解決方案　31
2．5．2　創(chuàng)建Docker容器　32
2．5．3　使用Docker運(yùn)行示例應(yīng)用程序　35
2．5．4　Docker和Vagrant　36
2．5．5　Docker Machine　38
2．5．6　Docker的復(fù)雜配置　39
2．5．7　Docker Compose　41
2．6　不可變的服務(wù)器　43
2．6．1　冪等性的缺點(diǎn)　43
2．6．2　不可變服務(wù)器和Docker　43
2．7　基礎(chǔ)設(shè)施即代碼　44
2．8　平臺(tái)即服務(wù)　45
2．9　數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的處理　47
2．9．1　模式的處理　47
2．9．2　測(cè)試和主數(shù)據(jù)　48
2．10　小結(jié)　49
第二部分　持續(xù)交付流水線
第　3 章 構(gòu)建自動(dòng)化和持續(xù)集成　52
3．1　概述　52
3．2　構(gòu)建自動(dòng)化和構(gòu)建工具　52
3．2．1　Java世界中的構(gòu)建工具　53
3．2．2　Ant　54
3．2．3　Maven　54
3．2．4　Gradle　58
3．2．5　其他構(gòu)建工具　60
3．2．6　選擇合適的工具　60
3．3　單元測(cè)試　61
3．3．1　編寫好的單元測(cè)試　62
3．3．2　測(cè)試驅(qū)動(dòng)開發(fā)　64
3．3．3　整潔的代碼和軟件工藝　65
3．4　持續(xù)集成　65
3．4．1　Jenkins　66
3．4．2　持續(xù)集成基礎(chǔ)設(shè)施　70
3．4．3　結(jié)論　71
3．5　度量代碼質(zhì)量　73
3．6　工件管理　76
3．6．1　集成到構(gòu)建中　78
3．6．2　倉(cāng)庫(kù)的高級(jí)特性　79
3．7　小結(jié)　80
第　4 章 驗(yàn)收測(cè)試　81
4．1　概述　81
4．2　測(cè)試金字塔　82
4．3　什么是驗(yàn)收測(cè)試　84
4．3．1　自動(dòng)化驗(yàn)收測(cè)試　84
4．3．2　不僅僅是提升效率　84
4．3．3　手動(dòng)測(cè)試　85
4．3．4　客戶　85
4．3．5　對(duì)比驗(yàn)收測(cè)試與單元測(cè)試　86
4．3．6　測(cè)試環(huán)境　86
4．4　基于圖形用戶界面的驗(yàn)收測(cè)試　87
4．4．1　圖形用戶界面測(cè)試的問題　87
4．4．2　針對(duì)脆弱的圖形用戶界面測(cè)試的抽象　87
4．4．3　使用Selenium實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化　88
4．4．4　WebDriver API　88
4．4．5　無須Web瀏覽器的測(cè)試：HtmlUnit　88
4．4．6　Selenium WebDriver API　88
4．4．7　Selenium IDE　88
4．4．8　自動(dòng)化圖形用戶界面測(cè)試的問題　90
4．4．9　執(zhí)行圖形用戶界面測(cè)試　90
4．4．10　將測(cè)試導(dǎo)出為代碼　90
4．4．11　手動(dòng)修改測(cè)試用例　90
4．4．12　測(cè)試數(shù)據(jù)　91
4．4．13　Page對(duì)象　91
4．5　圖形用戶界面測(cè)試的替代工具　91
4．5．1　PhantomJS　92
4．5．2　Windmill　92
4．6　文本化驗(yàn)收測(cè)試　93
4．6．1　行為驅(qū)動(dòng)開發(fā)　93
4．6．2　不同的適配器　95
4．7　其他可選框架　96
4．8　驗(yàn)收測(cè)試策略　97
4．8．1　合適的工具　97
4．8．2　快速反饋　97
4．8．3　測(cè)試覆蓋率　98
4．9　小結(jié)　98
第　5 章 容量測(cè)試　99
5．1　概述　99
5．2　如何進(jìn)行容量測(cè)試　99
5．2．1　容量測(cè)試的目標(biāo)　100
5．2．2　數(shù)據(jù)量與環(huán)境　100
5．2．3　只在實(shí)現(xiàn)結(jié)束時(shí)才進(jìn)行性能測(cè)試嗎　100
5．2．4　容量測(cè)試 = 風(fēng)險(xiǎn)管理　100
5．2．5　用戶模擬　101
5．2．6　記錄性能需求　101
5．2．7　用于容量測(cè)試的硬件　101
5．2．8　云和虛擬化　102
5．2．9　通過持續(xù)測(cè)試使風(fēng)險(xiǎn)最小化　102
5．2．10　容量測(cè)試是否明智　102
5．3　實(shí)現(xiàn)容量測(cè)試　103
5．4　使用Gatling實(shí)現(xiàn)容量測(cè)試　104
5．5　Gatling的替代工具　108
5．5．1　Grinder　108
5．5．2　Apache JMeter　108
5．5．3　Tsung　109
5．5．4　商業(yè)解決方案　109
5．6　小結(jié)　109
第　6 章 探索式測(cè)試　110
6．1　概述　110
6．2　為什么要進(jìn)行探索式測(cè)試　110
6．2．1　有時(shí)手動(dòng)測(cè)試會(huì)更好　110
6．2．2　由客戶測(cè)試　111
6．2．3　非功能性需求的手動(dòng)測(cè)試　111
6．3　該怎么做　111
6．3．1　測(cè)試任務(wù)指南　112
6．3．2　自動(dòng)化的環(huán)境　112
6．3．3　以展示為依據(jù)　112
6．3．4　示例：電子商務(wù)應(yīng)用程序　112
6．3．5　Beta測(cè)試　112
6．3．6　基于會(huì)話的測(cè)試　113
6．4　小結(jié)　114
第　7 章 部署：在生產(chǎn)環(huán)境中發(fā)布版本　115
7．1　概述　115
7．2　發(fā)布和回滾　115
7．2．1　優(yōu)點(diǎn)　116
7．2．2　缺點(diǎn)　116
7．3　前滾　116
7．3．1　優(yōu)點(diǎn)　117
7．3．2　缺點(diǎn)　117
7．4　藍(lán)/綠部署　117
7．4．1　優(yōu)點(diǎn)　118
7．4．2　缺點(diǎn)　118
7．5　金絲雀發(fā)布　118
7．5．1　優(yōu)點(diǎn)　119
7．5．2　缺點(diǎn)　119
7．6　持續(xù)部署　120
7．6．1　優(yōu)點(diǎn)　120
7．6．2　缺點(diǎn)　121
7．7　虛擬化　121
7．8　Web應(yīng)用程序之外　122
7．9　小結(jié)　123
第　8 章 運(yùn)維　124
8．1　概述　124
8．2　運(yùn)維中的挑戰(zhàn)　124
8．3　日志文件　125
8．3．1　應(yīng)該記錄什么　126
8．3．2　處理日志文件的工具　127
8．3．3　示例應(yīng)用程序中的日志記錄　128
8．4　示例應(yīng)用程序的日志分析　129
8．4．1　用Kibana做分析　131
8．4．2　ELK——可擴(kuò)展性　132
8．5　用于日志的其他技術(shù)　134
8．6　高級(jí)日志技術(shù)　135
8．6．1　匿名化　135
8．6．2　性能　136
8．6．3　時(shí)間　136
8．6．4　運(yùn)維數(shù)據(jù)庫(kù)　136
8．7　監(jiān)控　136
8．8　Graphite指標(biāo)　137
8．9　示例應(yīng)用程序中的指標(biāo)　138
8．10　其他監(jiān)控解決方案　140
8．11　運(yùn)維應(yīng)用程序時(shí)的額外挑戰(zhàn)　141
8．11．1　腳本　141
8．11．2　客戶數(shù)據(jù)中心內(nèi)的應(yīng)用程序　141
8．12　小結(jié)　142
第三部分　持續(xù)交付的管理、組織和架構(gòu)
第　9 章 引入持續(xù)交付　144
9．1　概述　144
9．2　從一開始就引入持續(xù)交付　144
9．3　價(jià)值流映射　145
9．3．1　描述事件序列的價(jià)值流映射　145
9．3．2　優(yōu)化　145
9．4　其他優(yōu)化措施　146
9．4．1　質(zhì)量投資　146
9．4．2　成本　147
9．4．3　收益　147
9．4．4　不要在“紅色構(gòu)建”上檢入　147
9．4．5　立即停止　148
9．4．6　“五個(gè)為什么”　148
9．4．7　DevOps　149
9．5　小結(jié)　149
第　10 章 持續(xù)交付和DevOps　150
10．1　概述　150
10．2　什么是DevOps　150
10．2．1　問題　150
10．2．2　客戶視角　151
10．2．3　先鋒：亞馬遜　151
10．2．4　DevOps　151
10．3　持續(xù)交付和DevOps　152
10．3．1　DevOps：不只是持續(xù)交付　153
10．3．2　個(gè)體責(zé)任和自組織　153
10．3．3　技術(shù)決策　154
10．3．4　減少集中控制　154
10．3．5　技術(shù)多元化　154
10．3．6　團(tuán)隊(duì)間的交流　154
10．3．7　架構(gòu)　155
10．4　沒有DevOps的持續(xù)交付　156
10．5　小結(jié)　157
第　11 章 持續(xù)交付、DevOps和軟件架構(gòu)　158
11．1　概述　158
11．2　軟件架構(gòu)　158
11．3　針對(duì)持續(xù)交付優(yōu)化架構(gòu)　160
11．4　接口　161
11．4．1　伯斯塔爾法則　162
11．4．2　容錯(cuò)設(shè)計(jì)　162
11．4．3　狀態(tài)　163
11．5　數(shù)據(jù)庫(kù)　163
11．5．1　保持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)穩(wěn)定　163
11．5．2　數(shù)據(jù)庫(kù) = 組件　164
11．5．3　視圖和存儲(chǔ)過程　164
11．5．4　每個(gè)組件一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)　165
11．5．5　NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)　165
11．6　微服務(wù)　165
11．6．1　微服務(wù)與持續(xù)交付　165
11．6．2　借助微服務(wù)引入持續(xù)交付　166
11．6．3　微服務(wù)需要持續(xù)交付　166
11．6．4　組織　166
11．7　新特性的處理　167
11．7．1　特性分支　167
11．7．2　特性開關(guān)　167
11．7．3　優(yōu)點(diǎn)　167
11．7．4　特性開關(guān)的用例　168
11．7．5　缺點(diǎn)　168
11．8　小結(jié)　169
第　12 章 總結(jié)：收益是什么　170