螞蟻研發流程大公開:上百個開發者也能同時在一個 App 環境內進行高效開發

阿里雲開發者發表於2020-10-30
簡介:mPaaS 研發流程和線上運維介紹

在日常運維過程中發現,我們大部分使用者對螞蟻的研發流程比較感興趣,特別是在上百個開發者同時在一個app的環境內進行高效開發,技術選型、研發流程還有線上運維是怎麼做的,成為大家關注的重點。以下分享我的一些理解。

Ⅰ 技術選型

目前研發模式分為 Native 模式和動態化模式兩種,其中Native技術棧主要覆蓋基礎中介軟體,還有核心高保鏈路或者變更很少的一些基礎頁面,比如收銀臺,登入頁面,付款碼等。

其他場景業務一般會通過動態化的方式,解耦客戶端版本釋出。其中,線上H5一般適用於活動營銷活動,離線包場景一般用於有固定入口的常駐業務,如果有跨端多投場景,一般會選擇小程式,通過小程式的跨端釋出實現多端投放。

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Ⅱ 研發流程

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1.需求階段:主要是需求評審,大家意見達成一致。
2.開發階段:程式碼開發,程式碼合併以及打包等
3.測試階段:測試案例的編寫,功能測試,相容性測試等
4.整合階段:程式碼改動申請進對應的整合基線,進行整合驗證
5.釋出階段: 通過內灰,外灰,渠道包全量,站內全量實現釋出上線

Ⅲ 分支管理

原則:基於分支開發,基於主幹釋出

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(一)變更操作流程

1.建立變更
2.選擇倉庫,基於 Master 建立分支
3.在分支上打工程包,打安裝包,自測(可以基於變更分支建立 feature 分支,並行開發)
4.合併到 Master 打包、提測
5.申請整合、釋出

(二)獨立釋出

主要用做區別於日常變更的獨立釋出迭代,比如單獨針對某個廠商做的預裝包適配迭代,就適用於獨立釋出。

(三)多App管理(雙Master)

使用場景:聚寶、香港支付寶、口碑、支付寶共用同一個程式碼倉庫,同一程式碼庫需要多app並行,需要有自己獨立的master分支,在合併的時候,在不同的app端進行多主幹的合併。

Ⅳ 線上運維

(一)多維度灰度釋出能力

MDS提供多維度的釋出模式,釋出前需要經過白名單灰度,內部灰度,外部灰度,百分比灰度等多層次灰度,不斷擴大灰度範圍,直到Crash率,ANR率等穩定性指標達標後才進行全量的釋出。

(二)多角度線上監控

MAS提供了多角度的實時監控指標監控,包括Crash率,ANR率等核心指標,同時這些核心的指標上報都是通過實時通道完成的上報,方便問題的快速發現。

(三)輿情監控

除了以上一些核心指標的監控,同時提供了輿情的監控平臺,開發者可以設定自己關注的關鍵字,在灰度期間去檢視相關產品的線上使用者輿情,真實的反饋使用者問題。

(四)線上問題定位

通過上述的多渠道發現問題後,首先可以通過客戶端上報的行為日誌進行分析,同時也可以通過MAS提供的日誌拉取功能,拉取使用者的詳細日誌進行進一步的診斷分析。

(五)自動容災降級

在積累了多年的客戶端問題處理經驗後,客戶端SDK內部也沉澱了一套自恢復的容災降級策略。比如對於多次啟動後重復閃退的使用者,客戶端會嘗試在啟動後清除app私有目錄下的一些檔案,解決由於髒資料導致的極端重複閃退。

(六)線上問題修復

針對不同的問題提供了不同的能力實現動態修復,比如對Native模組實現動態修復的hotpatch機制。

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