vault backup: 2026-05-18 00:17:59
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,470 @@
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tags: [security, secrets-management, canary, rollback, deployment-strategy, feature-flag, database-migration]
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create time: 2026-05-18 14:30
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# 安全与发布策略
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## 概述
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本文档聚焦生产级部署中的两大决策点：**敏感信息管理**和**发布策略选择**。提供方案对比、实操检查清单以及零停机发布的数据库迁移策略。架构概览参见 [[../03-CICD与GitOps]]。
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## Secret 管理：分层决策树
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```mermaid
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flowchart TD
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START["开始选型"] --> SIZE["团队规模?"]
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||||
SIZE -- "< 20人" --> K8SSECRET["K8s 原生 Secret\n✅ 开箱即用"]
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||||
SIZE -- "≥ 20人" --> CLOUD["是否深度绑定云厂商?"]
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CLOUD -- "是 (AWS/GCP/Azure)" --> SECRETMGR["云厂商 Secret Manager\n✅ 集成度高，审计完善"]
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CLOUD -- "否 / 多云" --> ESOOROPS["需要 GitOps?"]
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ESOOROPS -- "是 (ArgoCD)" --> SOPS["SOPS + sealed-secrets\n✅ 加密文件可提交到 Git"]
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||||
ESOOROPS -- "否 / 已有 Vault" --> ESO["External Secrets Operator\n✅ Git 中不存任何密文"]
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style K8SSECRET fill:#e8f5e9
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||||
style SECRETMGR fill:#e3f2fd
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style SOPS fill:#fff3e0
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style ESO fill:#f3e5f5
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```
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### 方案速查表
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| 方案 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
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|------|---------|------|------|
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| **K8s 原生 Secret** | 小规模、内部团队 | 零额外成本，开箱即用 | 明文存储在 etcd，RBAC 控制有限 |
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||||
| **External Secrets Operator (ESO)** | 已有 Vault / AWS SSM | Git 中不存任何密文 | 需维护额外组件 |
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||||
| **SOPS + sealed-secrets** | ArgoCD 用户 | 加密文件可提交到 Git | 需管理公钥基础设施 |
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||||
| **AWS Secrets Manager / GCP Secret Manager** | 云厂商深度绑定 | 集成度高，审计完善 | 锁定特定云平台 |
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### ❌ 绝对不要做的事
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```yaml
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# 错误示范：明文写密码
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apiVersion: v1
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kind: ConfigMap
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metadata:
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name: app-config
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data:
|
||||
DB_PASSWORD: "my-secret-password" # 绝对不要这样做！
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```
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### ✅ 正确做法
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```yaml
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||||
# 使用 Secret（stringData 接收明文，API Server 自动 Base64）
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||||
apiVersion: v1
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||||
kind: Secret
|
||||
metadata:
|
||||
name: app-secrets
|
||||
namespace: production
|
||||
type: Opaque
|
||||
stringData:
|
||||
DB_PASSWORD: "${DB_PASSWORD}" # 通过 CI secrets 注入
|
||||
API_KEY: "${API_KEY}"
|
||||
---
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||||
# 在 Deployment 中引用
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||||
apiVersion: apps/v1
|
||||
kind: Deployment
|
||||
spec:
|
||||
template:
|
||||
spec:
|
||||
containers:
|
||||
- name: order-service
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||||
envFrom:
|
||||
- secretRef:
|
||||
name: app-secrets
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||||
```
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||||
> [!warning] 为什么不能把 Secret 明文放进 Git？
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||||
>
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||||
> 即使使用 GitOps（ArgoCD），也不建议将明文密码提交到仓库。一旦权限管控疏漏——比如某个离职员工的账号未被撤销——整个公司的数据库密码就暴露了。使用 ESO 或 sealed-secrets，**Git commit 历史中永远不会有明文密钥**。
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### Secret 进阶实践
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#### 1. RBAC：最小权限原则
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```yaml
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||||
# 限制只有特定 ServiceAccount 可以读取特定 Secret
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||||
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
|
||||
kind: RoleBinding
|
||||
metadata:
|
||||
name: order-service-read-secret
|
||||
namespace: production
|
||||
roleRef:
|
||||
apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
|
||||
kind: Role
|
||||
name: secret-reader # 仅限 Read，禁止 Create/Update/Delete
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||||
subjects:
|
||||
- kind: ServiceAccount
|
||||
name: order-service-sa # 仅该 SA 有权读取
|
||||
---
|
||||
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
|
||||
kind: Role
|
||||
metadata:
|
||||
name: secret-reader
|
||||
namespace: production
|
||||
rules:
|
||||
- apiGroups: [""]
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||||
resources: ["secrets"]
|
||||
resourceNames: ["app-secrets"] # 按名称限定，不可通读所有 Secret
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||||
verbs: ["get", "list"]
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||||
```
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||||
> [!tip] `resourceNames` 是什么？
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||||
> K8s RBAC 默认是资源级别的（你能读这个 namespace 下**所有** Secret）。加上 `resourceNames` 后变成**细粒度**控制——只能读指定的几个 Secret 名。这是防止越权访问的关键手段。
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#### 2. 开启 etcd 加密
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||||
K8s 的 Secret 在 etcd 中以 Base64 编码存储，而非加密。建议在集群层面启用 EncryptionConfiguration：
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||||
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||||
```yaml
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||||
# encryption-config.yaml
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||||
apiVersion: apiserver.config.k8s.io/v1
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||||
kind: EncryptionConfiguration
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||||
resources:
|
||||
- resources:
|
||||
- secrets
|
||||
providers:
|
||||
- aescbc: # 首选 AES-CBC 加密
|
||||
keys:
|
||||
- secret: $(ENCRYPTION_KEY) # 从环境变量注入，不要硬编码
|
||||
- identity: # fallback：旧数据用明文
|
||||
```
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||||
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||||
> [!note] 为什么要开启 etcd 加密？
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||||
> 如果不加密， anyone 能访问 etcd（比如 K8s admin 角色的人、云厂商控制台的操作员）就能直接读取所有 Secret 明文。启用后，etcd 中实际存储的是密文。⚠️ **加密必须一次性完成**——一旦写入数据，后续切换加密 provider 会导致旧数据丢失。
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||||
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||||
#### 3. 审计日志
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||||
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||||
确保 kube-apiserver 启用了审计策略，记录所有 Secret 的读写操作：
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||||
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||||
```yaml
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||||
# audit-policy.yaml
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||||
apiVersion: audit.k8s.io/v1
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||||
kind: Policy
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||||
rules:
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||||
- level: Metadata # Secret 只记录元数据，不记录内容
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||||
resources:
|
||||
- group: "" # core API group
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||||
resources: ["secrets"]
|
||||
verbs: ["get", "list", "watch"]
|
||||
- level: None
|
||||
resources: ["secrets"]
|
||||
verbs: ["update", "patch", "delete"] # 修改类操作也需记录
|
||||
```
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||||
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||||
## 数据库迁移策略
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||||
> [!question] 发布新版本时，代码先上还是数据库先改？
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||||
> 答案：**两边要同时准备好**——但「先扩后缩」是核心原则。
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||||
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||||
零停机发布的最大陷阱是**数据库 schema 变更**。如果代码 A 版本写了字段 X，而代码 B 版本还没发布，此时如果删掉字段 X，代码 A 就会崩溃。遵循以下原则：
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### 向前兼容原则
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||||
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||||
```mermaid
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||||
flowchart LR
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||||
subgraph Phase1["Phase 1: 加字段（向后兼容）"]
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||||
P1A[添加新字段（可为 NULL）] --> P1B[部署新代码（双写新旧字段）]
|
||||
end
|
||||
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||||
subgraph Phase2["Phase 2: 填存量数据"]
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||||
P2A[后台任务回填历史数据] --> P2B[验证数据一致性]
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph Phase3["Phase 3: 切换到新字段"]
|
||||
P3A[部署代码（仅读新字段）] --> P3B[删除旧字段]
|
||||
end
|
||||
|
||||
P1B --> P2A
|
||||
P2B --> P3A
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||||
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||||
style Phase1 fill:#e8f5e9
|
||||
style Phase2 fill:#fff3e0
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||||
style Phase3 fill:#fce4ec
|
||||
```
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||||
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||||
**三阶段详解：**
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||||
| 阶段 | 动作 | 兼容性保证 |
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|------|------|-----------|
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||||
| **Phase 1** | `ALTER TABLE` 新增列（NOT NULL 不行！设为可 NULL）+ 新代码同时写入新旧字段 | 旧代码继续读旧字段，正常运行 |
|
||||
| **Phase 2** | 用后台 Job 批量填充新字段的存量数据，直到全量一致 | 旧代码仍然正常，新代码已具备降级能力 |
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||||
| **Phase 3** | 部署仅读新字段的代码 → 确认无误后 `ALTER TABLE DROP` 旧字段 | 完全切换到新模式 |
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||||
|
||||
> [!example] 具体例子：给订单表增加 `status_v2` 枚举字段
|
||||
>
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||||
> **Phase 1 — 加列 + 双写：**
|
||||
> ```sql
|
||||
> ALTER TABLE orders ADD COLUMN status_v2 VARCHAR(20) NULL;
|
||||
> ```
|
||||
> ```go
|
||||
> // 新代码：写入两个字段
|
||||
> db.Exec("UPDATE orders SET status=?, status_v2=? WHERE id=?", oldStatus, newV2, orderId)
|
||||
> ```
|
||||
>
|
||||
> **Phase 2 — 回填存量：**
|
||||
> ```go
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||||
> func migrateLegacyStatus() {
|
||||
> batch := 1000
|
||||
> offset := 0
|
||||
> for {
|
||||
> rows, _ := db.Query("SELECT id, status FROM orders LIMIT $1 OFFSET $2", batch, offset)
|
||||
> // ... 转换 status -> status_v2 并 UPDATE ...
|
||||
> if rows.Count() < batch { break }
|
||||
> offset += batch
|
||||
> }
|
||||
> }
|
||||
> ```
|
||||
>
|
||||
> **Phase 3 — 切流 + 清理：**
|
||||
> ```go
|
||||
> // 新代码：只读写 status_v2
|
||||
> db.Query("SELECT * FROM orders WHERE status_v2='paid'")
|
||||
> // 确认全量稳定运行一周后执行：
|
||||
> ALTER TABLE orders DROP COLUMN status;
|
||||
> ```
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||||
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||||
### 关键注意事项
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||||
- **永远不要在同一个 deploy 中「删字段 + 上线读该字段的代码」** ——这必出事故
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||||
- `ALTER TABLE` 对大表是重操作：使用 `pt-online-schema-change`（MySQL）或 `gh-ost` 避免锁表
|
||||
- DML（增删改行）可以用分批 + delay 方式；DDL（改结构）一定要离线窗口或使用在线工具
|
||||
- 每次迁移前备份：`mysqldump` 或快照，回滚有退路
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||||
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||||
## 回滚策略与机制
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||||
> [!question] 发布后发现 Bug，怎么办？
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||||
> 最快的回滚不是「修代码再发布」，而是「切回上一个版本」。
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||||
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||||
### 回滚时机判断
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||||
|
||||
```mermaid
|
||||
flowchart TD
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||||
ALERT["告警触发 / 监控异常"] --> THRESHOLD{"指标超过阈值?"}
|
||||
|
||||
THRESHOLD -- "Error Rate > 目标值" --> AUTO_ROLLBACK["⚡ 自动回滚 Canary"]
|
||||
THRESHOLD -- "Latency p99 升高" --> MANUAL["人工评估是否需要回滚"]
|
||||
THRESHOLD -- "业务指标下降但不紧急" --> MONITOR["持续观察，暂不回滚"]
|
||||
|
||||
AUTO_ROLLBACK --> LOG["通知 Team + 记录事件"]
|
||||
MANUAL -- "决定回滚" --> LOG
|
||||
MANUAL -- "决定观察" --> MONITOR
|
||||
|
||||
LOG --> POSTMORTEM["事后复盘 Post-mortem"]
|
||||
|
||||
style AUTO_ROLLBACK fill:#ffebee
|
||||
style MANUAL fill:#fff3e0
|
||||
style MONITOR fill:#e8f5e9
|
||||
style POSTMORTEM fill:#e3f2fd
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Rolling Update 的回滚
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# kubectl rollout 是最基础的回滚手段
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||||
kubectl rollout status deployment/order-service # 查看当前状态
|
||||
kubectl rollout undo deployment/order-service # 回滚到上一版本
|
||||
kubectl rollout history deployment/order-service # 查看所有 revision
|
||||
kubectl rollout undo deployment/order-service --to-revision=3 # 回滚到指定版本
|
||||
|
||||
# 也可以直接用之前验证过的镜像重新 apply
|
||||
kubectl set image deployment/order-service order-service=myregistry/app:v1.2.3@sha256:...
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Blue-Green 的回滚
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||||
|
||||
Blue-Green 天然支持秒级回滚——只需把 Service 的 selector 切回蓝环境即可：
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||||
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||||
```yaml
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||||
# 当前绿环境在服务，切回蓝环境：
|
||||
apiVersion: v1
|
||||
kind: Service
|
||||
metadata:
|
||||
name: order-service
|
||||
spec:
|
||||
selector:
|
||||
app: order-service
|
||||
version: blue # ← 从 green 改成 blue
|
||||
ports:
|
||||
- port: 80
|
||||
targetPort: 8080
|
||||
```
|
||||
|
||||
> [!tip] 如何做到无缝切换？
|
||||
> 配合 **外部 DNS**（Route53 / CloudFlare）可以跨 Kubernetes Service 实现全局流量切换。Service Level Switching 毫秒级，DNS TTL 通常分钟级。关键是把流量入口层和服务层都做好双写。
|
||||
|
||||
### ArgoCD 一键回滚
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
# ArgoCD Application 定义
|
||||
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
|
||||
kind: Application
|
||||
metadata:
|
||||
name: order-service
|
||||
spec:
|
||||
project: default
|
||||
source:
|
||||
repoURL: https://github.com/team/k8s-manifests.git
|
||||
targetRevision: v1.2.3 # ← 改到这个 tag 即回滚
|
||||
path: overlays/production
|
||||
syncPolicy:
|
||||
automated:
|
||||
prune: true # 自动删除不在 Git 中的资源
|
||||
selfHeal: true # 检测到漂移自动修复
|
||||
```
|
||||
|
||||
ArgoCD 的回滚就是「改 Git 里的目标版本 + push」——这就是 GitOps 的魅力：**回滚也是提交**。
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||||
|
||||
## 特性开关（Feature Flag）
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||||
|
||||
> [!question] 有没有一种方法可以让新功能「已经部署到生产」但「对用户还不可见」？
|
||||
> 答案是 Feature Flag —— **代码提交 ≠ 功能上线**。
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||||
|
||||
### 典型使用模式
|
||||
|
||||
```go
|
||||
// feature_flags.go
|
||||
package flags
|
||||
|
||||
import "github.com/thomaspoison/go-feature-flag/provider/fileprovider"
|
||||
|
||||
func init() {
|
||||
ffclient.Init(ffconfig.Config{
|
||||
FilePath: "features.yaml", // 配置文件路径
|
||||
PollInterval: 30, // 每 30 秒刷新
|
||||
})
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 调用处
|
||||
if flags.Value("enable-new-checkout", false) {
|
||||
// 新功能逻辑
|
||||
return NewCheckoutFlow(ctx)
|
||||
}
|
||||
return LegacyCheckoutFlow(ctx) // 兜底：传统流程
|
||||
```
|
||||
|
||||
对应配置文件 `features.yaml`：
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
enable-new-checkout:
|
||||
percentage: 0 # 初始为 0%，对所有人关闭
|
||||
rollout: gradual # 渐进式放量
|
||||
rules:
|
||||
- attribute: env
|
||||
operator: equal
|
||||
value: production
|
||||
invert: false
|
||||
values: [50] # 灰度到 50% 的用户
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 何时使用 Feature Flag
|
||||
|
||||
| 场景 | 推荐度 | 理由 |
|
||||
|------|--------|------|
|
||||
| 复杂业务逻辑开关 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 无需重新部署即可上线下线功能 |
|
||||
| A/B 测试 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 按用户维度控制实验组/对照组 |
|
||||
| 简单配置项 | ⭐⭐ | 用 ConfigMap 就够了，Flag 太重 |
|
||||
| 临时 Debug | ⭐⭐⭐ | 用环境变量更直接 |
|
||||
|
||||
### Feature Flag vs Release Branch
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
flowchart LR
|
||||
trunk["主分支 main/master\n🟢 始终可构建"] --> CI["CI 自动化构建"]
|
||||
|
||||
subgraph flag["Feature Flag 方式"]
|
||||
F1["新功能开发完成"] --> F2["合并到 main\nFlag = OFF"] --> F3["发布到生产"] --> F4["调试后 Flag = ON"]
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph branch["Release Branch 方式"]
|
||||
B1["创建 release/v2.0 分支"] --> B2["隔离新功能"] --> B3["发布时合入 main"]
|
||||
end
|
||||
|
||||
CI --> F1
|
||||
CI --> B2
|
||||
|
||||
style trunk fill:#e8f5e9
|
||||
style flag fill:#f3e5f5
|
||||
style branch fill:#fff3e9
|
||||
```
|
||||
|
||||
核心差异：**Feature Flag 保持单一 main 分支，Release Branch 产生长期隔离分支**。现代 GitOps 实践更推荐 Flag，因为可以避免 merge conflict 堆积和重复测试。
|
||||
|
||||
## 发布前检查清单
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
flowchart TD
|
||||
PRE["发布前检查"] --> T1{"镜像 Tag 是否精确?"}
|
||||
T1 -- ✅ SHA-based --> T2{"Staging 是否已通过?"}
|
||||
T1 -- ❌ latest / head --> FAIL1["❌ 拒绝部署"]
|
||||
T2 -- ✅ Passed --> T3{"Prod Approval 是否完成?"}
|
||||
T2 -- ❌ Failed/Pending --> FAIL2["❌ 暂停等待"]
|
||||
T3 -- ✅ Approved --> T4{"Canary 指标是否正常?"}
|
||||
T3 -- ❌ Rejected --> FAIL2
|
||||
T4 -- ✅ All Green --> SUCCESS["✅ 全量发布"]
|
||||
T4 -- ❌ Error Rate 升高 --> ROLLBACK["⚠️ 自动回滚"]
|
||||
|
||||
style FAIL1 fill:#ffebee
|
||||
style FAIL2 fill:#fff3e0
|
||||
style SUCCESS fill:#e8f5e9
|
||||
style ROLLBACK fill:#fce4ec
|
||||
```
|
||||
|
||||
| # | 检查项 | 工具/方法 |
|
||||
|---|--------|-----------|
|
||||
| 1 | 镜像 Tag 使用 Commit SHA | GitHub Actions `${{ github.sha }}` |
|
||||
| 2 | 单元测试覆盖率达标 | `make test` + coverage threshold |
|
||||
| 3 | 安全扫描无 HIGH/CRITICAL | Trivy / Snyk |
|
||||
| 4 | Staging 环境冒烟测试通过 | 自动化 health check |
|
||||
| 5 | Prod 审批人工确认 | GitHub Environment Protection Rule |
|
||||
| 6 | Canary 阶段 error rate < 0.1% | Prometheus + Alertmanager |
|
||||
| 7 | Git manifest 已更新并 merged | ArgoCD Application status = Synced |
|
||||
|
||||
## 渐进式采纳路径
|
||||
|
||||
如果你的团队还在手工部署，不必一步到位。建议分三步走：
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
flowchart LR
|
||||
STEP1[("1. 自动化构建+Push")] --> STEP2[("2. Staging + 审批关卡")] --> STEP3[("3. GitOps, Git 即真相源")]
|
||||
|
||||
style STEP1 fill:#e8f5e9
|
||||
style STEP2 fill:#fff3e0
|
||||
style STEP3 fill:#e3f2fd
|
||||
```
|
||||
|
||||
1. **第一步：用 GitHub Actions/GitLab CI 实现自动化构建 + push** — 推荐立即做
|
||||
2. **第二步：引入 Staging 环境和审批关卡** — 降低上线风险
|
||||
3. **第三步：迁移到 GitOps（ArgoCD）** — 让 Git 成为唯一真相源
|
||||
|
||||
实际落地时，很多团队的最终架构是 **CI/CD + GitOps 结合**：
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
flowchart LR
|
||||
Dev["开发者 push 代码"] --> CI["GitHub Actions\n(CI: 测试→构建→Push镜像)"]
|
||||
CI -->|"推送新镜像"| IMGREG["Container Registry"]
|
||||
|
||||
Dev2["开发者 PR 修改 K8s manifest"] --> GIT[(Git Manifest Repo)]
|
||||
|
||||
subgraph Cluster["K8s Cluster"]
|
||||
Argo["ArgoCD"] -->|"自动同步"| K8s["Pod/Service/ConfigMap"]
|
||||
end
|
||||
|
||||
GIT -.->|Watch 变动| Argo
|
||||
|
||||
style CI fill:#e8f5e9
|
||||
style Argo fill:#fff3e0
|
||||
style K8s fill:#e3f2fd
|
||||
```
|
||||
|
||||
核心分工：**CI/CD 管"怎么建"，GitOps 管"怎么维持"**。两者合在一起，才构成了完整的现代软件交付链。
|
||||
|
||||
## 关联笔记
|
||||
|
||||
- [[01-CICD基础与实践]] — CI/CD Pipeline 的搭建与实践
|
||||
- [[02-GitOps与ArgoCD]] — GitOps 工作流与 ArgoCD
|
||||
- [[03-Helm模板管理]] — Helm Chart 编写与管理
|
||||
- [[../03-CICD与GitOps]] — 参考手册与决策指南总入口
|
||||
Reference in New Issue
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