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Raw Permalink Blame History

name	description
deployment-patterns	部署工作流、CI/CD 流水線模式、Docker 容器化、健康檢查、回滾 (Rollback) 策略，以及針對 Web 應用程序的上線就緒檢查表。

部署模式 (Deployment Patterns)

生產環境部署工作流與 CI/CD 最佳實踐。

何時啟用

設置 CI/CD 流水線。
將應用程序 Docker 化。
規劃部署策略（藍綠部署、金絲雀部署、滾動更新）。
實作健康檢查 (Health Checks) 與預備探針 (Readiness Probes)。
準備生產環境發佈。
配置環境特定設定。

部署策略

滾動更新 (Rolling Deployment) — 預設模式

逐步替換執行實例 — 在更新過渡期間，舊版本與新版本會同時運行。

實例 1: v1 → v2  (優先更新)
實例 2: v1        (仍執行 v1)
實例 3: v1        (仍執行 v1)

實例 1: v2
實例 2: v1 → v2  (其次更新)
實例 3: v1

實例 1: v2
實例 2: v2
實例 3: v1 → v2  (最後更新)

優點：零停機時間 (Zero Downtime)、逐步推出。缺點：兩個版本同時運行 — 要求程式碼具備向後相容性 (Backward-compatible)。 適用場景：標準部署、已處理相容性的變動。

藍綠部署 (Blue-Green Deployment)

運行兩個完全相同的環境。以原子方式切換流量。

藍色環境 (Blue, v1) ← 流量切換至此
綠色環境 (Green, v2)   閒置中，執行新版本

# 驗證無誤後：
藍色環境 (Blue, v1)   閒置中 (轉為備援)
綠色環境 (Green, v2) ← 流量切換至此

優點：瞬間回滾 (直接切回藍色)、乾淨俐落的切換。缺點：部署期間需要 2 倍的基礎設施資源。 適用場景：關鍵服務、追求零容錯率。

金絲雀部署 (Canary Deployment)

先將一小部分流量導入新版本。

v1：95% 流量
v2： 5% 流量 (作為金絲雀測試)

# 若監測指標正常：
v1：50% 流量
v2：50% 流量

# 最終完成：
v2：100% 流量

優點：在全面部署前，先透過真實流量捕捉潛在問題。缺點：需要流量切割的基礎設施與完善的監控。 適用場景：高流量服務、高風險變動、功能切換開關 (Feature Flags)。

Docker 容器化

多階段構建 Dockerfile (Node.js)

# 第一階段：安裝依賴項
FROM node:22-alpine AS deps
WORKDIR /app
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci --production=false

# 第二階段：編譯建置
FROM node:22-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY --from=deps /app/node_modules ./node_modules
COPY . .
RUN npm run build
RUN npm prune --production

# 第三階段：生產環境執行鏡像
FROM node:22-alpine AS runner
WORKDIR /app

RUN addgroup -g 1001 -S appgroup && adduser -S appuser -u 1001
USER appuser

COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/node_modules ./node_modules
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/dist ./dist
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/package.json ./

ENV NODE_ENV=production
EXPOSE 3000

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
  CMD wget --no-verbose --tries=1 --spider http://localhost:3000/health || exit 1

CMD ["node", "dist/server.js"]

多階段構建 Dockerfile (Go)

FROM golang:1.22-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -ldflags="-s -w" -o /server ./cmd/server

FROM alpine:3.19 AS runner
RUN apk --no-cache add ca-certificates
RUN adduser -D -u 1001 appuser
USER appuser

COPY --from=builder /server /server

EXPOSE 8080
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD wget -qO- http://localhost:8080/health || exit 1
CMD ["/server"]

Docker 最佳實踐

# 良好實踐 (GOOD)
- 使用具體的版本標籤 (例如 node:22-alpine，而非 node:latest)。
- 使用多階段構建 (Multi-stage builds) 以極小化鏡像體積。
- 以非 root 使用者身分運行程式。
- 優先拷貝依賴項描述檔以利用 Layer Caching（圖層快取）。
- 使用 .dockerignore 排除 node_modules, .git, 測試檔案等。
- 加入 HEALTHCHECK 指令。
- 在 docker-compose 或 k8s 中設置資源限制 (Resource Limits)。

# 應避免的做法 (BAD)
- 以 root 使用者運行。
- 使用 :latest 標籤。
- 在單一 COPY 圖層中拷貝整個專案目錄。
- 將開發依賴項 (dev dependencies) 包含在生產鏡像中。
- 在鏡像中存儲秘密資訊（應使用環境變數或秘密管理工具）。

CI/CD 流水線 (Pipeline)

GitHub Actions (標準流水線)

name: CI/CD

on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: 22
          cache: npm
      - run: npm ci
      - run: npm run lint
      - run: npm run typecheck
      - run: npm test -- --coverage
      - uses: actions/upload-artifact@v4
        if: always()
        with:
          name: coverage
          path: coverage/

  build:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: docker/setup-buildx-action@v3
      - uses: docker/login-action@v3
        with:
          registry: ghcr.io
          username: ${{ github.actor }}
          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
      - uses: docker/build-push-action@v5
        with:
          push: true
          tags: ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
          cache-from: type=gha
          cache-to: type=gha,mode=max

  deploy:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    environment: production
    steps:
      - name: Deploy to production
        run: |
          # 平台特定的部署指令
          # Railway: railway up
          # Vercel: vercel --prod
          # K8s: kubectl set image deployment/app app=ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
          echo "正在部署 ${{ github.sha }}"

健康檢查 (Health Checks)

健康檢查端點

// 基礎健康檢查
app.get("/health", (req, res) => {
  res.status(200).json({ status: "ok" });
});

// 詳細健康檢查（供內部監控使用）
app.get("/health/detailed", async (req, res) => {
  const checks = {
    database: await checkDatabase(),
    redis: await checkRedis(),
    externalApi: await checkExternalApi(),
  };

  const allHealthy = Object.values(checks).every(c => c.status === "ok");

  res.status(allHealthy ? 200 : 503).json({
    status: allHealthy ? "ok" : "degraded",
    timestamp: new Date().toISOString(),
    version: process.env.APP_VERSION || "unknown",
    uptime: process.uptime(),
    checks,
  });
});

環境配置

雲端原生應用 (Twelve-Factor App) 模式

# 所有配置皆透過環境變數傳遞 — 絕不寫死在程式碼中
DATABASE_URL=postgres://user:pass@host:5432/db
REDIS_URL=redis://host:6379/0
API_KEY=${API_KEY}           # 由秘密管理工具注入
LOG_LEVEL=info
PORT=3000

# 環境特定行為
NODE_ENV=production          # 或 staging, development
APP_ENV=production           # 明確的應用環境

配置驗證

import { z } from "zod";

const envSchema = z.object({
  NODE_ENV: z.enum(["development", "staging", "production"]),
  PORT: z.coerce.number().default(3000),
  DATABASE_URL: z.string().url(),
  REDIS_URL: z.string().url(),
  JWT_SECRET: z.string().min(32),
  LOG_LEVEL: z.enum(["debug", "info", "warn", "error"]).default("info"),
});

// 啟動時即進行驗證 — 若配置錯誤則儘早報錯 (Fail Fast)
export const env = envSchema.parse(process.env);

回滾 (Rollback) 策略

瞬間回滾指令

# Docker/Kubernetes：指向先前的鏡像版本
kubectl rollout undo deployment/app

# Vercel：還原至先前的部署
vercel rollback

# Railway：重新部署先前的 Commit
railway up --commit <previous-sha>

# 資料庫：回滾遷移（若具備可逆性）
npx prisma migrate resolve --rolled-back <migration-name>

生產環境就緒檢查表 (Production Readiness Checklist)

在上線至生產環境前，請逐一檢查：

應用程式層 (Application)

所有測試皆已通過（單元、整合、E2E）。
程式碼或配置檔中無寫死的秘密資訊 (Secrets)。
錯誤處理覆蓋了所有邊際案例。
日誌紀錄採用結構化格式 (JSON)，且不包含敏感個資 (PII)。
健康檢查端點能回傳具備參考意義的狀態。

基礎設施層 (Infrastructure)

Docker 鏡像構建具備可重現性（固定版本號）。
環境變數已完整文件化，且在啟動時會經過驗證。
已設置資源限制（CPU、記憶體）。
已配置水平擴展 (Scaling) 規則（最小/最大實例數）。
所有端點皆已啟用 SSL/TLS 加密。

監控層 (Monitoring)

已輸出應用指標（請求率、延遲、錯誤率）。
已設置警報：當錯誤率超過閾值時發出通知。
已建立日誌聚合系統（結構化且可搜尋）。
已針對健康檢查端點設置運作時間 (Uptime) 監控。

安全層 (Security)

已針對依賴項執行 CVE 弱點掃描。
CORS 已配置為僅允許信任的來源。
公開端點已啟用速率限制 (Rate Limiting)。
已驗證身分驗證與授權邏輯。
已設置安全標頭 (CSP, HSTS, X-Frame-Options)。

運維層 (Operations)

回滾計畫已撰寫文件並經過測試。
資料庫遷移已針對生產規模的資料量執行過測試。
已備齊常見故障情境的應對手冊 (Runbook)。
已定義值班輪替與故障升級處理路徑。

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