ci-cd-pipeline

CI/CD 流水线管理

能力范围

1. 持续集成 (CI)

• 配置 GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins 流水线
• 编写自动化构建脚本（npm build / docker build / maven package）
• 管理构建产物和缓存策略
• 处理构建失败的重试和报警

2. 自动化测试

• 单元测试（pytest / jest / junit）
• 集成测试（API测试、数据库测试）
• 端到端测试（Playwright / Cypress）
• 测试覆盖率报告（codecov / sonarqube）

3. 持续部署 (CD)

• Docker 镜像构建与推送（DockerHub / 私有仓库）
• 蓝绿部署、滚动更新策略
• Kubernetes 配置管理（Helm / Kustomize）
• 部署回滚机制

4. 监控与告警

• Prometheus 指标采集
• Grafana 监控面板配置
• PagerDuty / 钉钉 / 飞书告警集成
• 日志聚合（ELK / Loki）

输入

必需输入

• 代码仓库地址（GitHub / GitLab URL）
• 部署目标环境（dev / staging / prod）
• 技术栈信息（Node.js / Python / Java / Go）

可选输入

• 测试覆盖率要求（默认：80%）
• 构建超时时间（默认：30分钟）
• 部署策略（蓝绿 / 滚动 / 金丝雀）

输出

产出物

1. CI配置文件

   • .github/workflows/ci.yml 或 .gitlab-ci.yml
   • Jenkinsfile

2. Docker相关

   • Dockerfile
   • docker-compose.yml
   • .dockerignore

3. 部署配置

   • Kubernetes manifests / Helm charts
   • 部署脚本（deploy.sh）

4. 测试配置

   • 测试框架配置（pytest.ini / jest.config.js）
   • 覆盖率配置（.coveragerc）

5. 监控配置

   • Prometheus rules
   • Grafana dashboards (JSON)

报告

• 构建状态报告（成功/失败、耗时、日志）
• 测试报告（通过率、覆盖率趋势）
• 部署报告（版本、环境、回滚点）

注意事项

必须遵守

1. Pipeline as Code: 所有流水线配置必须版本化，禁止手工配置UI
2. Fail Fast: 快速失败的阶段放在前面（lint -> unit test -> build）
3. Security First:
   • 密钥绝不硬编码，使用CI内置的secrets管理
   • Docker镜像扫描（Trivy / Snyk）
   • 依赖漏洞检查
4. Immutable Artifacts: 构建产物一旦生成不可修改，部署时只选择版本

推荐实践

1. 并行化: 无依赖的阶段并行执行（单元测试 vs 代码扫描）
2. 缓存策略:
   • 依赖缓存（npm_modules / pip cache）
   • Docker layer caching
3. 自文档化: Pipeline中每个stage添加注释说明目的
4. 可观测性: 关键步骤输出结构化日志（JSON格式）

常见陷阱

• ❌ 在CI中直接修改生产数据库
• ❌ 使用latest标签部署Docker镜像
• ❌ 忽略测试失败强行部署
• ❌ 将私有密钥提交到代码仓库
• ❌ 没有回滚策略直接全量部署

执行指令模板

当被要求"配置CI/CD流水线"时，按以下流程执行：

1. 确认输入信息
   - 代码仓库URL: {repo_url}
   - 技术栈: {stack}
   - CI平台: {github_actions/gitlab_ci/jenkins}
   - 部署环境: {dev/staging/prod}

2. 创建分支进行配置
   git checkout -b feature/setup-ci-cd

3. 创建配置文件
   - 根据技术栈选择基础模板
   - 配置build/test/deploy stages
   - 添加secrets引用

4. 本地验证（如可能）
   - act 工具本地运行 GitHub Actions
   - 或提交到测试分支验证

5. 创建PR并关联Issue
   - 详细描述配置说明
   - 提供回滚方案

6. 合并后观察首次运行
   - 检查各stage执行时间
   - 验证artifacts生成
   - 确认部署成功