大规模CI/CD：应对Monorepo混乱的智能流水线
你是否曾看着一个大型Monorepo心想：“我到底该怎么搞CI/CD？“如果是这样，你并不孤单。我曾经也面临过这种情况——在无尽的服务、共享库和部署目标中摸索。最终，通过正确的技术和工具，CI/CD从怪物变成了机器。
让我分享从基础概念到生产就绪的旅程，帮助你优化流水线，并学到一两个之前没想过的东西。
为什么CI/CD在Monorepo中更复杂
Monorepo有以下优势：
- 跨前端和后端的代码重用
- 原子变更，在单个PR中更新多个服务/库
- 一致的工具和代码质量
但这些优势也带来挑战：
- 可扩展性：更改一个文件可能触发所有内容的构建/测试
- 测试范围：确定需要运行哪些测试可能很棘手
- 部署：更改一个小工具不应自动部署不相关的服务
允许流水线在每次提交时运行会阻碍团队的速度。正确的答案是让CI/CD更智能——不仅是自动化，还要了解代码库的结构和历史。
可扩展的CI/CD模式
以下是构建真正关心重要内容的流水线的方法：
1. 仅受影响构建
实现像Nx、TurboRepo、Bazel或自定义脚本这样的工具来分析提交中的更改，并仅构建/测试受影响的模块。这将CI摩擦转移到数据发现上。
2. 流水线矩阵
使用GitHub Actions、GitLab CI或CircleCI来并行化作业，即为每个受影响的服务/包设置一个作业。这以逻辑方式分解工作以加速。
3. 增量工作流
在模块级别实现缓存。在CI运行时，首先检查缓存命中。如果有缓存命中，则重用构建工件并跳过冗余步骤。如果没有缓存命中，则重新构建或重新测试并填充缓存。
如果不使用仅受影响构建，你的Monorepo有被自身重量压垮的风险。
AI辅助的CI流水线
添加AI可以将好的流水线变得更好。许多这些工具对开发人员速度和调试速度有直接影响。
智能测试选择
有工具（如与LLMs结合使用的CodeQL）可以分析差异和历史测试结果（通过提交哈希）来确定并最佳猜测哪些测试可能会失败，仅运行这些测试。这节省时间并减少来自不相关失败的噪音。
Copilot驱动的YAML片段
曾希望CI配置开箱即用吗？GitHub Copilot将根据仓库中的常见模式指示YAML工作流标准片段。它有潜力加速入职并标准化跨团队的流水线。
失败根因建议
很酷的想法：使用LLMs解析/记录和标记失败的日志以建议失败原因。想象一下打开PR并获得基于相关数据的自动化假设，说明测试失败的原因。这是生产力的胜利！
即将到来的功能
- 大型语言模型在应用前生成和验证Terraform计划。
- 给定一个损坏的流水线，我的编码代理可以检测失败的测试、代码差异，然后打开PR来修复测试、更新模拟等。
- 自动检测任何新添加的下游依赖、配置更新，并建议添加新规则。
大规模远程缓存
本地缓存很酷。远程缓存使它们更强大。
- 像Nx Cloud和TurboRepo Remote Cache这样的工具将构建/测试/lint结果存储在某个服务器上。
- 缓存将在开发人员和CI运行之间共享，甚至跨不同的云区域。
示例：如果你的PR只更改了文档，CI可能会从缓存中提取所有构建和测试，因此几乎是即时的。如果你只编辑一个服务，只有该缓存将失效。其他所有内容？从缓存中提取。这也是一个令人难以置信的时间节省器，在大规模情况下——仅此一项就可以将大型仓库的总流水线时间减少60-80%。
CI/CD中的边缘部署
将代码部署到边缘网络（Cloudflare Workers、Vercel Edge）会增加更多复杂性：
- 你的后端API将部署到哪里？在AWS或GCP上的Docker中。
- 边缘函数将有特殊的编译和CDN部署
- 静态资产——它们去哪里？S3、Redis、无头CMS
最佳实践
- 基于路径的结构：apps/api、apps/edge、apps/web
- 为此分离生产构建/部署工作流；每个目标一个流水线
- 使用提供商的预览环境来测试每个PR（Vercel、Netlify）
- 到目前为止，强调缓存和受影响构建——边缘用例需要快速迭代
CI中部署的基础设施
CI不仅交付代码；它还交付基础设施。
如果你从Monorepo使用Terraform、Pulumi或AWS CDK，你可以：
- 一个PR可以更新你的Lambda函数源代码及其内存分配。
- 你可以在合并前在PR中包含预览计划。
- CI可以运行漂移检测，因此当实时云中的基础设施出现分歧时可以提醒你。
基础设施即代码的典型CI步骤
- 运行terraform fmt和terraform validate。
- 创建Terraform计划并将其作为评论添加到PR上。
- 可选地，通过手动批准或合并来限制Terraform apply。
- 观察和跟踪随时间推移的漂移。
这种集成级别允许更安全、更可预测和更可追踪的部署。
生产就绪的CI/CD清单
以下是你可以用来使CI/CD更生产级的项目列表：
- 流水线仅运行受影响的构建和测试。
- 如果可能，跨构建/运行和开发机器的远程缓存。
- 非冲突配置流水线应并行运行，即矩阵构建。
- 为边缘、后端、前端分离流水线/自定义。
- 基础设施即代码、验证和门控的Terraform应用工作流。
- 流水线为所有拉取请求生成预览部署以进行测试和验证。
- 所有部署都应具有回滚路径的标签。
- 所有部署都应通过Slack或GitHub评论通知，更新也应传播到待命频道。
结论
Monorepos很大，但这并不意味着我们的CI/CD也应该很大！我们的流水线应该更智能，而不是更大。使用AI、远程缓存、边缘和基础设施即代码对于开发人员的理智是强制性和至关重要的。我将留下以下问题：
- 你是否基于模块或历史失败实施了测试选择？
- 你是否考虑过在git设置中包含边缘函数流水线？
- 你是否将Terraform应用步骤置于批准之后？
- 你是否考虑过创建受影响构建图？
请分享你的学习、成功、失败或惊喜时刻！让我们一起创建更智能、更好的系统。
常见问题解答
问：如何知道PR影响了哪些包？ 查看Nx、TurboRepo，或制作脚本解析依赖图。它们会准确告诉你哪些项目受到更改文件的影响。
问：缓存值得花时间设置吗？ 是的，非常值得！对于大型Monorepos，缓存可以将CI时间减少60-80%，从而实现精益和敏捷的流水线（即使最初设置需要几个小时）。
问：如果我在GitLab或CircleCI上，还能使用AI吗？ 是的。虽然Copilot是GitHub原生的，但基于AI的测试选择器和根因分析器等工具可以通过CLI、webhook或脚本在任何CI平台上集成。
问：我应该何时使用预览环境？ 在每个PR上。一个短暂的、可注入的URL使审阅者和利益相关者能够在上下文中验证更改，在周期早期检测问题。
问：增量构建和远程缓存有什么区别？ 增量构建将重用单台机器的输出，而远程缓存将在开发人员和CI运行之间共享构建输出结果，允许流水线运行更快、效率更高。
问：如何在CI中处理terraform apply？ 在CI中使用terraform plan显示正在更改的内容，包括在PR上。然后设置批准要求，要求某人在运行terraform apply之前批准——通过合并或手动门控。
问：如果我只做文档更改，是否仍应等待完整CI？ 使用仅受影响构建和缓存，CI应该能够获取更改的范围。如果CI可以确定只是文档，CI应该能够命中缓存并在几秒钟内完成。无需运行完整流水线。