持续交付部署流程详解

持续交付与持续部署看似只差“一个发布按钮”，实则体现了工程成熟度的本质分水岭：前者追求“随时可上线”的确定性，后者要求“自动即可靠”的全链路闭环；文章深入剖析二者在流程设计、阶段标准与落地陷阱上的关键差异，直击自动化部署中环境不一致、权限失控、配置覆盖等高频故障根源，并强调真正的CD能力不在于流水线能否跑通，而在于每一步都具备可观测、可追溯、可回滚的韧性——这既是Golang工程规模化交付的基石，也是从CI迈向真正DevOps不可绕行的修炼之路。

持续交付（CD）和持续部署（CD）不是一回事，关键区别在于“人按不按那个发布按钮”。

持续交付 vs 持续部署：就差一次人工确认

持续交付的目标是让每次通过自动化测试的代码都“随时能上线”，但是否上线由人决定。比如在 GitLab CI/CD 中配置了 production 阶段，但它被设为 needs_approval: true，那每次构建完就会卡在审批页，等运维或产品经理点“Approve”才走下一步。

持续部署则跳过这一步——只要 unit-test、integration-test、security-scan 全部通过，流水线自动执行 kubectl apply -f manifests/ 或调用 Azure App Service 的部署 API，5 分钟后用户就看到新功能了。

容易踩的坑：

• 把“持续部署”当成“随便部署”：没配好回滚机制（比如没保留上一个 image: v1.2.3 的 Helm Release），出问题只能手动删 Pod
• 误以为“有 Jenkins 就算 CD”：只做了自动构建 + 单元测试，没连通制品库（如 JFrog Artifactory）和部署目标（如 Kubernetes 集群），其实只是 CI
• 环境不一致：开发用 Docker Compose 跑得好好的，生产用 K8s 却因 ConfigMap 加载顺序失败——这不是 CD 流程问题，是 IaC 没管住环境

CD 流水线必须包含的 4 个硬性阶段

一个真正可用的 CD 流水线不是“能跑就行”，而是每个阶段都有明确出口标准：

• build：生成可复现的制品，比如带 Git SHA 的 app.jar 或 myapp:v2.1.0-abc123 镜像；禁止用 latest 标签直接推送到生产镜像仓库
• test：至少含单元测试 + 集成测试；端到端测试（如 Cypress）建议放独立 stage，失败不阻塞主流程，但发告警
• package：把构建产物存进制品库，并附带元数据（构建时间、触发分支、测试覆盖率）；GitLab CI 可用 artifacts，Jenkins 推荐 Nexus + archiveArtifacts
• deploy：区分环境，比如 staging 自动部署，production 必须满足两个条件才触发：① 上游 stage 全绿；② DEPLOY_WINDOW 环境变量值为 true（避免凌晨自动上线）

自动化部署失败最常见的 3 类原因

90% 的部署失败不来自脚本写错，而来自环境契约断裂：

• Permission denied (publickey)：CI 机器用 SSH 部署到跳板机时密钥没配对；正确做法是用短期 Token（如 GitHub OIDC）换取云平台临时凭证，而非硬编码私钥
• ImagePullBackOff：K8s 集群拉不到镜像，常见于没给节点配置 imagePullSecrets，或镜像仓库权限策略改了但没同步更新 ServiceAccount
• 配置覆盖错误：Helm upgrade 时用了 --set config.env=prod，却忘了 --reuse-values，导致之前设的 replicaCount 被重置为默认值 1

真正的难点不在写 pipeline，而在让每次 git push 后，从构建、测试到流量切换的每一步都具备可观测性、可追溯性和可逆性——这些没法靠一个 YAML 文件解决，得靠日志打点、链路追踪、以及每次部署前强制运行的 smoke test。

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