摘要：流水线起源于19世纪末的美国福特汽车公司，由创始人亨利·福特提出。他通过将复杂的汽车制造过程分解为一系列简单、重复的工序，极大提高了生产效率。这种方法成为流水线的雏形。
流水线起源于19世纪末的美国福特汽车公司，由创始人亨利·福特提出。他通过将复杂的汽车制造过程分解为一系列简单、重复的工序，极大提高了生产效率。这种方法成为流水线的雏形。
在软件开发中，流水线理念被引入并演化为将开发过程分解为需求分析、设计、编码、测试、部署等阶段，并通过并行或重叠执行提升效率。现代流水线工具进一步优化了这一流程，不仅实现了从代码到部署的自动化，还推动了研发规范的落地，显著提升开发效率并降低出错率。
以 Gitee Pipe 为例，该工具作为 DevOps 的自动化支撑平台，不仅连接研发所需的多方平台（如自动化测试、代码扫描、第三方部署），还通过研发总线式服务和可自定义插件市场，提供流程自动化、规范化、一站式服务，为开发团队带来全面支持。
流水线是研发过程中的重要「利器」，类似服务总线（ESB）整合系统的消息和服务，流水线在 DevOps 场景下将开发、运维工具及流程自动化、测试、监控等环节整合为统一框架，通过编排能力为研发人员提供高效的 CI/CD 支持。
依托流水线的自动化能力，它可以根据触发条件获取代码，执行质量和安全检测，完成编译打包，并按照环境要求发布到目标环境，全流程实现自动化，展现“软件工厂”的高效作业模式。
流水线通常以代码仓库为源，通过监听提交、PR 合并或 tag 创建等行为触发执行，也支持流水线之间的串行触发及通过制品库直接触发的 CD 操作。如 Gitee Pipe 不仅支持代码源与制品库的多样化选择，还可对接 GitLab、Jfrog 等第三方工具，为研发提供灵活高效的流水线管理方案。
确定源头及触发模式后，流水线可根据组织规范和实际需求对后续任务进行灵活编排。为缩短执行时间，代码获取后可并发执行代码扫描、覆盖率检查和单元测试等任务，随后进行编译构建，将构建物存入制品库或部署至目标环境。这部分内容将在后续实践中进一步阐述。
现代 CI/CD 流水线不仅用于代码构建和部署，还在服务治理中发挥关键作用。它可与安全检查、质量控制、数据迁移及灾备管理等服务协同，通过自动化避免人工操作的风险。在微服务架构下，流水线可管理服务的更新、扩展或降级，实现流程的可观测性与可追溯性，从而提升交付安全性与可靠性。
在「研发总线」模型中，流水线通过收集开发、测试、部署各阶段的数据，反馈至研发环节以持续优化。例如，监控关键性能指标后，流水线可自动识别性能瓶颈或资源消耗问题，触发优化流程。这种数据驱动的反馈机制有效缩短开发周期，并助力迭代更新的高效推进。
流水线不仅是持续集成和部署的得力工具，也常用于「定时调度器」场景，以满足业务中的零散需求。例如，某些数据在短期内需要定期获取，但若通过传统开发流程实现，既耗时繁琐，又需上线新功能。而通过流水线定时触发脚本，能够快速收集并传送数据，省时高效。
某客户的业务每天需要特定数据，但研发尚未完成报表功能。他们通过流水线定时触发 Python 脚本，从接口拉取数据后计算、组装成 Excel 报表，满足了业务需求，同时节省了开发时间。
此外，用户还利用流水线的调度能力定时收集版本信息，将零散数据统一整理为 README 文件，包括发布时间、版本号及功能列表等，并存放于制品库指定目录，为后续版本管理提供了极大便利。
流水线作为「研发总线」，对研发过程的规范落地起到了至关重要的作用，在日常开发中，作为管理者，往往在一遍遍的要求开发团队要遵守开发规范，阿里巴巴也曾出了多个版本的 Java 开发手册，比较著名的如华山版和嵩山版，这些手册中对编程规约、异常日志、单元测试、安全规约、MySQL数据库、工程规约、设计规约等做了详尽的描述，但我们不可能对开发人员的代码逐一与手册进行比较，在内部贯宣的同时，更需要在工具侧提供强有力的保障，为此在编程规范方面，阿里巴巴还提供了 Java 语言代码扫描规则集、阿里 P3C-PMD 工具的代码规范等可供代码扫描工具集成的规则集。
为了确保在研发过程中实现端到端的规范落地，需要建立一整套机制，并在关键环节上制定明确的规范。在此之前，我们先聊聊在研发过程中的几个关键规范：
在软件开发过程中，研发资产的管理至关重要，其中代码和制品作为核心资产，需要得到妥善的管理和规范的使用。为了确保研发流程的顺畅和高效，我们需要对代码库和制品库进行统一的管理和规范。
许多组织因为历史原因，各团队搭建了自己的代码管理工具，内部有各个版本的SVN、GitLab等开源工具，导致代码分散，难以统一管理。为解决此问题，首先需要建立统一的代码管理平台，确保组织内的代码资产集中管理，并落实以下几项关键策略：
高可用架构：部署采用主从架构以提高系统的高可用性，同时支持代码增量和全量冷备，定期备份数据，确保代码资产的安全性和可靠性。落盘加密：在系统架构上，通过驱动级加密策略实现代码落盘加密，防止因硬盘丢失或安全事件导致代码泄露。分支规范：使用代码管理工具自带的企业级分支规范功能，为不同团队定制分支策略，并确定各分支间的合并权限，以实现操作一致性。需求绑定分支：开发人员在开发需求时可自主创建针对该需求的代码分支，并将分支与需求绑定，确保需求与代码交付物的一致性。需求ID校验：开发人员提交代码时需提供需求ID，平台会自动校验ID的有效性，确保每次提交记录都关联到对应需求，方便后续追溯。代码质量扫描：代码提交至开发分支后，系统自动触发代码质量扫描和CI流水线，完成代码质量检查及持续集成，保证代码质量符合标准。PR合并与评审：开发人员完成模块开发后，通过平台的PR合并功能提交合并请求，触发PR门禁流水线检查。通过检查后，进入人工评审环节，确保代码符合上线要求。在线冲突解决与cherry-pick：当代码发生冲突或某一功能临时不上线时，可通过平台提供的在线冲突解决功能或cherry-pick操作，有效管理代码分支内容，避免版本混乱。制品作为研发团队的又一个资产，也需要进行严格的管理和规范的使用。我们将制品管理分为依赖管理和业务制品管理，依赖管理主要是针对系统研发过程中需要的二方库和三方库管理，而业务制品管理主要是最终需要发布到生产环境的系统包的管理。
自动存入制品库：制品由流水线执行编译构建产生，编译构建生成的制品包自动存入制品库，确保每次构建结果可追溯。多环境制品库划分：制品库根据环境划分为开发、测试和生产库，通过流水线自动实现制品晋级，消除人为搬运，保障各环境的制品一致性。安全扫描：制品包在进入开发制品库时进行SCA扫描，确保制品符合安全标准。权限控制：仅管理员具有制品库的访问权限，其他人员无法手动访问，制品的存入和读取均通过工具自动化完成，保障制品的安全性和一致性。我们定义代码库和制品库的一些规范，那么对于流水线来说，基于代码库的分支规范和制品管理要求，需要建立不同职能的流水线模版，这些模版也是组织级的，流水线中的关键节点不允许开发团队擅自修改，确保研发规范的落地，如有不能满足开发需求，可向组织（一般是效能团队）提出要求。
以某一位客户为例，他的代码库使用了 AoneFlow 模型，结合他的业务需要，我们推荐从开发到测试环节的7条组织级流水线：
CI流水线：在开发人员将代码提交到代码库后，由代码库自动触发该流水线，完成代码质量扫描、编译构建过程，确保代码无基础的质量问题；PR门禁流水线：在进行项目级代码合并时自动触发该流水线，完成代码质量扫描、单元测试、编译构建等过程，确保代码符合基础功能；开发CD流水线：在完成功能开发后，由开发人员手工触发（或由PR门禁流水线自动触发，如采用此种方式，则可取消编译构建环节），完成编译构建、部署等过程，确保部署自动化；提测流水线：在开发提测前，由开发人员手工触发该流水线，完成编译构建、部署、人工卡位、制品入库等环节，由测试人员确认测试通过与否，通过后制品入库；安全流水线：定时或手工触发该流水线，自动完成代码安全扫描，并形成报告，供提测使用；测试CD流水线：测试人员在集成交付工具中确认提测内容后，自动触发该流水线，获取开发制品完成部署过程；非功能流水线：手动执行该流水线，完成应用性能和应用安全扫描过程。流水线在高并发运行场景下，需具备支持频繁构建和发布的高性能表现。云原生架构为流水线提供了弹性和可扩展性，借助 Kubernetes 的资源自动调度能力，有效提升了并发处理性能。在安全性方面，通过明确角色权限（如管理员、开发者、测试人员等）和设定流水线的执行、编辑、查看权限，确保操作的可控性，避免未经授权的修改。
为降低使用难度，可通过插件体系构建涵盖编译、扫描、测试等环节的工具集，开发人员无需编写复杂脚本，仅需简单配置即可实现功能。同时，通过对编译构建次数、部署次数等数据的采集与分析，可为研发流程优化提供数据支持，助力持续改进。
「研发总线」式流水线整合了开发与运维流程，从代码编写到制品部署实现高效自动化，显著提升效率和质量，降低出错率与成本。此外，作为定时调度器和规范落实工具，流水线为业务需求和研发流程提供了强有力的支持。未来，随着技术的演进，流水线工具将持续优化，推动软件研发行业的发展，为企业数字化转型与创新赋能。
来源：码云Gitee
