第198集：Vue 3多环境部署策略

概述

在本集中，我们将深入探讨Vue 3应用的多环境部署策略。多环境部署是现代软件开发生命周期中的重要环节，它确保应用在不同环境中都能稳定运行，并支持持续集成和持续部署。我们将从环境分类、配置管理、CI/CD实现到各种部署策略进行全面讲解。

一、环境分类

1. 常见环境类型

在软件开发生命周期中，通常会涉及以下几种环境：

环境类型 用途 特点
开发环境(Dev) 开发人员日常开发和测试 配置宽松，数据模拟，便于调试
测试环境(Test) 功能测试、集成测试 配置接近生产，使用测试数据
预发布环境(Staging) 上线前最终验证 配置与生产一致，使用真实数据子集
生产环境(Prod) 最终用户访问 高可用，高性能，严格安全配置
沙箱环境(Sandbox) 实验性功能测试 隔离性强，不影响其他环境

2. 环境隔离原则

为了确保环境的稳定性和安全性，我们需要遵循以下环境隔离原则：

  • 网络隔离：不同环境使用独立的网络空间
  • 数据隔离：不同环境使用独立的数据库和存储
  • 配置隔离：不同环境使用独立的配置
  • 资源隔离：不同环境使用独立的计算资源
  • 部署隔离：不同环境的部署流程相互独立

二、配置管理

1. 环境变量配置

环境变量是管理不同环境配置的常用方式，它可以在不修改代码的情况下，根据不同环境加载不同的配置。

// Vite项目中的环境变量配置

// .env.development
VITE_API_URL=http://localhost:3000/api
VITE_APP_TITLE=Vue 3开发环境
VITE_DEBUG_MODE=true

// .env.production
VITE_API_URL=https://api.example.com
VITE_APP_TITLE=Vue 3生产环境
VITE_DEBUG_MODE=false

// .env.test
VITE_API_URL=https://test-api.example.com
VITE_APP_TITLE=Vue 3测试环境
VITE_DEBUG_MODE=true

在Vue组件中使用环境变量：

<template>
  <div class="app-container">
    <h1>{{ appTitle }}</h1>
    <p>当前环境：{{ environment }}</p>
  </div>
</template>

<script setup>
import { ref, computed } from 'vue';

// 从环境变量中获取配置
const appTitle = computed(() => import.meta.env.VITE_APP_TITLE);
const apiUrl = computed(() => import.meta.env.VITE_API_URL);
const debugMode = computed(() => import.meta.env.VITE_DEBUG_MODE === 'true');

// 动态判断当前环境
const environment = computed(() => {
  if (import.meta.env.DEV) {
    return '开发环境';
  } else if (import.meta.env.PROD) {
    return '生产环境';
  } else {
    return '测试环境';
  }
});
</script>

2. 配置文件管理

对于复杂的配置，我们可以使用专门的配置文件来管理不同环境的配置。

// src/config/index.js

// 基础配置
const baseConfig = {
  appName: 'Vue 3应用',
  version: '1.0.0',
  timeout: 30000
};

// 环境特定配置
const envConfigs = {
  // 开发环境配置
  development: {
    apiUrl: 'http://localhost:3000/api',
    debug: true,
    logLevel: 'debug',
    mockData: true
  },
  
  // 测试环境配置
  test: {
    apiUrl: 'https://test-api.example.com',
    debug: true,
    logLevel: 'info',
    mockData: false
  },
  
  // 生产环境配置
  production: {
    apiUrl: 'https://api.example.com',
    debug: false,
    logLevel: 'error',
    mockData: false
  }
};

// 根据当前环境获取配置
const env = import.meta.env.MODE || 'development';
const config = {
  ...baseConfig,
  ...envConfigs[env],
  env
};

export default config;

在组件中使用配置：

<template>
  <div class="config-example">
    <h2>应用配置</h2>
    <ul>
      <li>应用名称：{{ config.appName }}</li>
      <li>版本：{{ config.version }}</li>
      <li>API地址：{{ config.apiUrl }}</li>
      <li>当前环境：{{ config.env }}</li>
    </ul>
  </div>
</template>

<script setup>
import config from '../config';
</script>

三、CI/CD实现

1. GitHub Actions工作流配置

GitHub Actions是一个强大的CI/CD工具，它可以帮助我们自动化构建、测试和部署流程。

# .github/workflows/deploy.yml
name: 多环境部署工作流

on:
  push:
    branches:
      - main       # 生产环境部署分支
      - develop    # 开发环境部署分支
      - release/*  # 预发布环境部署分支

jobs:
  # 构建作业
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    
    steps:
      - name: 检出代码
        uses: actions/checkout@v3
      
      - name: 设置Node.js
        uses: actions/setup-node@v3
        with:
          node-version: '16'
          cache: 'npm'
      
      - name: 安装依赖
        run: npm ci
      
      - name: 运行测试
        run: npm test
      
      - name: 构建应用
        run: npm run build
        env:
          # 根据分支设置环境变量
          VITE_API_URL: ${{ 
            github.ref == 'refs/heads/main' && 'https://api.example.com' || 
            github.ref == 'refs/heads/develop' && 'http://dev-api.example.com' || 
            'https://staging-api.example.com' 
          }}
      
      - name: 上传构建产物
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: dist
          path: dist
  
  # 开发环境部署作业
  deploy-dev:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/develop'
    
    steps:
      - name: 下载构建产物
        uses: actions/download-artifact@v3
        with:
          name: dist
          path: dist
      
      - name: 部署到开发环境
        uses: easingthemes/ssh-deploy@v2
        with:
          SSH_PRIVATE_KEY: ${{ secrets.DEV_SSH_KEY }}
          REMOTE_HOST: ${{ secrets.DEV_HOST }}
          REMOTE_USER: ${{ secrets.DEV_USER }}
          TARGET: /var/www/dev.example.com
  
  # 生产环境部署作业
  deploy-prod:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    
    steps:
      - name: 下载构建产物
        uses: actions/download-artifact@v3
        with:
          name: dist
          path: dist
      
      - name: 部署到生产环境
        uses: easingthemes/ssh-deploy@v2
        with:
          SSH_PRIVATE_KEY: ${{ secrets.PROD_SSH_KEY }}
          REMOTE_HOST: ${{ secrets.PROD_HOST }}
          REMOTE_USER: ${{ secrets.PROD_USER }}
          TARGET: /var/www/example.com

2. GitLab CI/CD配置

如果使用GitLab作为代码仓库，我们可以使用GitLab CI/CD来实现自动化部署。

# .gitlab-ci.yml
image: node:16

stages:
  - install
  - test
  - build
  - deploy

# 安装依赖
install-deps:
  stage: install
  script:
    - npm ci
  artifacts:
    paths:
      - node_modules/
  cache:
    key: ${CI_COMMIT_REF_SLUG}-node-modules
    paths:
      - node_modules/

# 运行测试
test:
  stage: test
  script:
    - npm test
  dependencies:
    - install-deps

# 构建应用
build:
  stage: build
  script:
    - npm run build
  dependencies:
    - install-deps
  artifacts:
    paths:
      - dist/
  rules:
    - if: $CI_COMMIT_BRANCH == "main" || $CI_COMMIT_BRANCH == "develop" || $CI_COMMIT_BRANCH =~ /^release/"

# 部署到开发环境
deploy-dev:
  stage: deploy
  script:
    - apt-get update -qy
    - apt-get install -y lftp
    - lftp -e "set ssl:verify-certificate no; open -u $DEV_FTP_USER,$DEV_FTP_PASS $DEV_FTP_HOST; mirror -R dist/ /var/www/dev.example.com/; quit" 
  dependencies:
    - build
  rules:
    - if: $CI_COMMIT_BRANCH == "develop"

# 部署到生产环境
deploy-prod:
  stage: deploy
  script:
    - apt-get update -qy
    - apt-get install -y lftp
    - lftp -e "set ssl:verify-certificate no; open -u $PROD_FTP_USER,$PROD_FTP_PASS $PROD_FTP_HOST; mirror -R dist/ /var/www/example.com/; quit" 
  dependencies:
    - build
  rules:
    - if: $CI_COMMIT_BRANCH == "main"
  when: manual # 需要手动触发

四、蓝绿部署

1. 蓝绿部署概述

蓝绿部署是一种零 downtime 部署策略，它通过维护两个完全相同的环境（蓝色环境和绿色环境）来实现无缝部署。

工作原理：

  1. 蓝色环境运行当前版本，绿色环境运行新版本
  2. 测试绿色环境确保正常运行
  3. 切换流量从蓝色环境到绿色环境
  4. 如果出现问题，快速回滚到蓝色环境

2. 蓝绿部署实现

使用Nginx实现蓝绿部署：

# 蓝绿部署Nginx配置

# 蓝色环境上游服务器
upstream blue {
    server 127.0.0.1:8080;
}

# 绿色环境上游服务器
upstream green {
    server 127.0.0.1:8081;
}

# 当前活动环境（通过修改这个变量来切换环境）
upstream active {
    server 127.0.0.1:8080; # 当前是蓝色环境
    # server 127.0.0.1:8081; # 切换到绿色环境
}

server {
    listen 80;
    server_name example.com;
    
    location / {
        proxy_pass http://active;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
    
    # 健康检查端点
    location /health {
        proxy_pass http://active/health;
        proxy_set_header Host $host;
    }
    
    # 环境状态端点
    location /environment {
        return 200 "当前环境: blue\n";
        # return 200 "当前环境: green\n";
    }
}

蓝绿部署脚本：

#!/bin/bash
# blue-green-deploy.sh
# 蓝绿部署脚本

# 环境配置
BLUE_PORT=8080
GREEN_PORT=8081
NGINX_CONF=/etc/nginx/nginx.conf

# 部署函数
deploy() {
    # 确定当前活动环境和目标环境
    if grep -q "active.*$BLUE_PORT" $NGINX_CONF; then
        CURRENT_ENV="blue"
        CURRENT_PORT=$BLUE_PORT
        TARGET_ENV="green"
        TARGET_PORT=$GREEN_PORT
    else
        CURRENT_ENV="green"
        CURRENT_PORT=$GREEN_PORT
        TARGET_ENV="blue"
        TARGET_PORT=$BLUE_PORT
    fi
    
    echo "当前活动环境: $CURRENT_ENV ($CURRENT_PORT)"
    echo "目标部署环境: $TARGET_ENV ($TARGET_PORT)"
    
    # 1. 停止目标环境服务
    echo "停止$TARGET_ENV环境服务..."
    pm2 stop $TARGET_ENV || true
    
    # 2. 部署新版本到目标环境
    echo "部署新版本到$TARGET_ENV环境..."
    # 这里可以替换为实际的部署命令，如git pull、npm install等
    
    # 3. 启动目标环境服务
    echo "启动$TARGET_ENV环境服务..."
    pm2 start npm --name $TARGET_ENV -- run serve -- --port $TARGET_PORT
    
    # 4. 等待服务启动
    sleep 5
    
    # 5. 健康检查
    echo "健康检查$TARGET_ENV环境..."
    HEALTH_CHECK=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:$TARGET_PORT/health)
    
    if [ "$HEALTH_CHECK" -eq 200 ]; then
        echo "$TARGET_ENV环境健康检查通过"
        
        # 6. 切换Nginx配置
        echo "切换流量到$TARGET_ENV环境..."
        sed -i "s/active.*$CURRENT_PORT/active.*$TARGET_PORT/" $NGINX_CONF
        sed -i "s/当前环境: $CURRENT_ENV/当前环境: $TARGET_ENV/" $NGINX_CONF
        
        # 7. 重新加载Nginx
        nginx -s reload
        
        echo "部署成功！当前活动环境已切换到$TARGET_ENV"
    else
        echo "$TARGET_ENV环境健康检查失败，部署中止"
        # 回滚：停止目标环境服务
        pm2 stop $TARGET_ENV
        exit 1
    fi
}

# 回滚函数
rollback() {
    echo "执行回滚操作..."
    # 回滚操作与部署操作类似，只是直接切换环境
    deploy
}

# 主函数
main() {
    case "$1" in
        deploy)
            deploy
            ;;
        rollback)
            rollback
            ;;
        *)
            echo "用法: $0 {deploy|rollback}"
            exit 1
            ;;
    esac
}

main "$@"

五、金丝雀部署

1. 金丝雀部署概述

金丝雀部署是一种渐进式部署策略，它将新版本逐步推广给用户，先让一小部分用户使用新版本，然后根据反馈和监控情况，逐步扩大用户范围，直到所有用户都使用新版本。

工作原理：

  1. 部署新版本到一小部分服务器
  2. 将一小部分流量路由到新版本
  3. 监控新版本的性能和错误率
  4. 如果一切正常，逐步增加流量比例
  5. 最终将所有流量切换到新版本

2. 金丝雀部署实现

使用Nginx实现金丝雀部署：

# 金丝雀部署Nginx配置

# 稳定版本上游服务器
upstream stable {
    server 127.0.0.1:8080;
    server 127.0.0.1:8081;
}

# 金丝雀版本上游服务器
upstream canary {
    server 127.0.0.1:8090;
}

server {
    listen 80;
    server_name example.com;
    
    # 根据请求头或Cookie进行流量分配
    set $upstream_group stable;
    
    # 10%的流量分配给金丝雀版本
    if ($http_user_agent ~* "Canary" || $cookie_canary = "true") {
        set $upstream_group canary;
    }
    
    # 或者根据IP地址进行流量分配
    # if ($remote_addr ~* "192\.168\.1\.(100|101|102)") {
    #     set $upstream_group canary;
    # }
    
    location / {
        proxy_pass http://$upstream_group;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
    
    # 手动切换到金丝雀版本的端点
    location /canary/on {
        add_header Set-Cookie canary=true; path=/;
        return 302 /;
    }
    
    location /canary/off {
        add_header Set-Cookie canary=; path=/; expires=Thu, 01 Jan 1970 00:00:00 GMT;
        return 302 /;
    }
}

使用Kubernetes实现金丝雀部署：

# canary-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vue3-app-stable
  labels:
    app: vue3-app
    version: stable
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: vue3-app
      version: stable
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vue3-app
        version: stable
    spec:
      containers:
      - name: vue3-app
        image: vue3-app:v1.0.0
        ports:
        - containerPort: 80

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vue3-app-canary
  labels:
    app: vue3-app
    version: canary
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: vue3-app
      version: canary
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vue3-app
        version: canary
    spec:
      containers:
      - name: vue3-app
        image: vue3-app:v1.1.0
        ports:
        - containerPort: 80

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: vue3-app
  annotations:
    # 使用Istio进行流量管理
    # 20%流量到金丝雀版本
    networking.istio.io/canary-by-header: "version"
    networking.istio.io/canary-by-header-value: "canary"
    networking.istio.io/canary-weight: "20"
spec:
  selector:
    app: vue3-app
  ports:
  - name: http
    port: 80
    targetPort: 80
  type: LoadBalancer

六、滚动更新

1. 滚动更新概述

滚动更新是一种逐步替换旧版本的部署策略，它通过逐个替换实例来实现零 downtime 部署。

工作原理：

  1. 启动一个新版本实例
  2. 等待新版本实例就绪
  3. 停止一个旧版本实例
  4. 重复上述步骤，直到所有实例都替换为新版本

2. 滚动更新实现

使用Docker Compose实现滚动更新：

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  vue3-app:
    image: vue3-app:latest
    ports:
      - "80:80"
    deploy:
      replicas: 4
      update_config:
        parallelism: 2  # 每次更新2个实例
        delay: 10s       # 实例更新间隔10秒
        order: start-first  # 先启动新实例，再停止旧实例
        failure_action: rollback  # 更新失败时回滚
      restart_policy:
        condition: on-failure

使用Docker Compose进行滚动更新：

# 拉取新版本镜像
docker pull vue3-app:v1.1.0

# 标记为latest
docker tag vue3-app:v1.1.0 vue3-app:latest

# 执行滚动更新
docker-compose up -d --no-deps --scale vue3-app=4 --no-recreate vue3-app

使用Kubernetes实现滚动更新：

# kubernetes-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: vue3-app
spec:
  replicas: 4
  selector:
    matchLabels:
      app: vue3-app
  # 滚动更新策略
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1        # 最多同时启动1个额外实例
      maxUnavailable: 0  # 不允许有不可用实例
  template:
    metadata:
      labels:
        app: vue3-app
    spec:
      containers:
      - name: vue3-app
        image: vue3-app:v1.0.0
        ports:
        - containerPort: 80
        # 就绪探针，用于检查容器是否就绪
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 80
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 10
        # 存活探针，用于检查容器是否存活
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 80
          initialDelaySeconds: 15
          periodSeconds: 20
        # 资源限制
        resources:
          limits:
            memory: "128Mi"
            cpu: "500m"
          requests:
            memory: "64Mi"
            cpu: "250m"

执行Kubernetes滚动更新：

# 更新镜像版本
kubectl set image deployment/vue3-app vue3-app=vue3-app:v1.1.0

# 查看更新状态
kubectl rollout status deployment/vue3-app

# 查看更新历史
kubectl rollout history deployment/vue3-app

# 回滚到上一个版本
kubectl rollout undo deployment/vue3-app

# 回滚到特定版本
kubectl rollout undo deployment/vue3-app --to-revision=2

七、部署策略比较

部署策略 优点 缺点 适用场景
蓝绿部署 零 downtime，快速回滚，测试环境与生产一致 资源成本高，配置复杂 关键业务应用，需要快速回滚
金丝雀部署 风险可控，便于收集反馈，资源成本低 部署周期长，需要流量管理工具 新功能发布，A/B测试
滚动更新 资源成本低，配置简单，渐进式更新 回滚速度慢，部分用户可能遇到不同版本 常规版本更新，稳定功能发布

八、部署最佳实践

  1. 自动化部署：使用CI/CD工具实现自动化构建、测试和部署
  2. 基础设施即代码：使用Terraform、Ansible等工具管理基础设施
  3. 容器化部署：使用Docker和Kubernetes实现一致的部署环境
  4. 健康检查：为每个服务配置健康检查和就绪检查
  5. 监控与告警：部署过程中进行实时监控，设置告警规则
  6. 灰度发布：对于重要更新，使用金丝雀部署或蓝绿部署
  7. 回滚机制：确保部署流程支持快速回滚
  8. 文档化：详细记录部署流程和操作手册
  9. 权限管理：严格控制部署权限，实现审计追踪
  10. 定期演练：定期演练部署和回滚流程，确保可靠性

九、总结

在本集中，我们深入探讨了Vue 3应用的多环境部署策略，包括：

  1. 环境分类：常见环境类型和环境隔离原则
  2. 配置管理：环境变量和配置文件管理
  3. CI/CD实现：GitHub Actions和GitLab CI/CD配置
  4. 蓝绿部署：零 downtime 部署，快速回滚
  5. 金丝雀部署：渐进式部署，风险可控
  6. 滚动更新：逐步替换，资源成本低
  7. 部署策略比较和最佳实践

选择合适的部署策略需要考虑多种因素，包括应用的重要性、资源成本、部署速度和回滚需求等。通过合理的部署策略和自动化工具，我们可以实现高效、可靠的应用部署，提高开发效率和应用可用性。

在下一集中，我们将探讨回滚与灾备方案的实现。

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