第1章　持续交付2.0 1
1.1　软件工程发展概述 1
1.1.1　瀑布软件开发方法 1
1.1.2　敏捷软件开发方法 2
1.1.3　DevOps运动 3
1.1.4　持续交付1.0 4
1.2　持续交付2.0 7
1.2.1　精益思想 8
1.2.2　双环模型 9
1.2.3　4个核心原则 11
1.2.4　持续交付七巧板 12
1.3　小结 13
第2章　价值探索环 14
2.1　探索环的意义 14
2.2　探索环的4个关键环节 15
2.2.1　提问 16
2.2.2　锚定 17
2.2.3　共创 19
2.2.4　精炼 22
2.3　工作原则 24
2.3.1　分解并快速试错 24
2.3.2　一次只验证一点 25
2.3.3　允许失败 26
2.4　共创与精炼的常用方法 27
2.4.1　装饰窗方法 27
2.4.2　最小可行特性法 29
2.4.3　特区法 30
2.4.4　定向探索法 30
2.4.5　稻草人法 31
2.4.6　最小可行产品法 32
2.5　实施注意事项 32
2.6　小结 35
第3章　快速验证环 36
3.1　验证环的目标 36
3.2　验证环的4个关键环节 37
3.2.1　构建 37
3.2.2　运行 38
3.2.3　监测 39
3.2.4　决策 39
3.3　工作原则 39
3.3.1　质量内建 39
3.3.2　消除等待 40
3.3.3　重复事务自动化 43
3.3.4　监测一切 43
3.4　小结 44
第4章　持续交付2.0的组织文化 45
4.1　安全、信任与持续改善 45
4.1.1　失败是安全的 45
4.1.2　相互信任 45
4.1.3　持续改善 46
4.2　文化塑造四步法 46
4.2.1　行为决定文化 46
4.2.2　谷歌的工程师质量文化 48
4.2.3　Etsy的持续试验文化 49
4.3　行动原则 50
4.3.1　价值导向 51
4.3.2　快速验证 51
4.3.3　持续学习 51
4.4　度量原则 55
4.4.1　度量指标的4类属性 56
4.4.2　度量的目标是改善 57
4.5　“改善套路”进行持续改进 57
4.6　小结 58
第5章　持续交付的软件系统架构 60
5.1　“大系统小做”原则 61
5.1.1　持续交付架构要求 61
5.1.2　系统拆分原则 61
5.2　常见架构模式 62
5.2.1　微核架构 62
5.2.2　微服务架构 63
5.2.3　巨石应用 64
5.3　架构改造实施模式 66
5.3.1　拆迁者模式 67
5.3.2　绞杀者模式 68
5.3.3　修缮者模式 68
5.3.4　数据库的拆分方法 70
5.4　小结 70
第6章　业务需求协作管理 72
6.1　产品版本周期概述 73
6.1.1　准备期 73
6.1.2　交付期 74
6.2　需求拆分的利与弊 75
6.2.1　需求拆分的收益 76
6.2.2　需求拆分的成本 78
6.3　需求拆分方法 79
6.3.1　需求的来源 80
6.3.2　技术债也是需求 80
6.3.3　参与需求拆分的角色 81
6.3.4　不平等的INVEST原则 82
6.3.5　五大拆分技法 82
6.3.6　七大组成部分 84
6.4　需求分析与管理工具集 85
6.4.1　用户故事地图 85
6.4.2　用户故事树 86
6.4.3　依赖关系图 87
6.4.4　需求管理数字化平台 87
6.5　团队协作管理工具 87
6.5.1　团队共享日历 88
6.5.2　团队回顾 89
6.5.3　可视化故事墙 90
6.5.4　明确“完成”的定义 90
6.5.5　持续集成 91
6.5.6　故事验证 91
6.6　小结 91
第7章　部署流水线原则与工具设计 92
7.1　简单的部署流水线 92
7.1.1　简单的产品研发流程 92
7.1.2　初始部署流水线 93
7.1.3　流水线执行状态解析 95
7.2　部署流水线的设计与使用 95
7.2.1　流水线的设计原则 95
7.2.2　团队的协作纪律 97
7.3　部署流水线平台的构成 97
7.3.1　工具链总体架构 97
7.3.2　平台应当具备的基本能力 99
7.3.3　工具链建设策略 100
7.4　基础支撑服务的云化 100
7.4.1　基础支撑服务的协作过程解析 101
7.4.2　编译构建管理服务 103
7.4.3　自动化测试管理服务 104
7.4.4　软件部署管理服务 105
7.4.5　基础环境管理服务 106
7.5　企业制品库的管理 107
7.5.1　制品库的分类 107
7.5.2　制品库的管理原则 108
7.6　多种多样的部署流水线 108
7.6.1　多组件的部署流水线 108
7.6.2　个人部署流水线 109
7.6.3　部署流水线的不断演进 110
7.7　为开发者构建自助式工具 111
7.8　小结 113
第8章　利于集成的分支策略 114
8.1　版本控制系统的使用目的 114
8.1.1　集中式版本控制系统 114
8.1.2　分布式版本控制系统 115
8.1.3　版本控制系统中的基本概念 117
8.2　常见分支开发模式 118
8.2.1　主干开发，主干发布 118
8.2.2　主干开发，分支发布 119
8.2.3　分支开发，主干发布 121
8.3　分支模式的演化 126
8.3.1　三驾马车分支模式 126
8.3.2　Gitflow分支模式 127
8.3.3　GitHubFlow分支模式 128
8.4　分支策略的选择 128
8.4.1　版本发布模式 128
8.4.2　分支策略与发布周期的关系 132
8.5　小结 133
第9章　持续集成 134
9.1　起源与定义 134
9.1.1　原始定义 135
9.1.2　一次集成过程 135
9.2　六步提交法 136
9.2.1　4个关键点 138
9.2.2　同步与异步模式 139
9.2.3　自查表 140
9.3　速度与质量的权衡 141
9.3.1　分级构建 142
9.3.2　多人同时提交的构建 142
9.3.3　云平台的威力 143
9.4　在团队中实施持续集成实践 145
9.4.1　快速建立团队的持续集成实践 146
9.4.2　分支策略与部署流水线 148
9.5　常见的实施问题 150
9.5.1　工程师的开发习惯 151
9.5.2　视而不见的扫描问题 151
9.5.3　自动化测试用例的缺乏 151
9.6　小结 152
第10章　自动化测试策略与方法 153
10.1　自动化测试的自身定位 153
10.1.1　自动化测试的优势 154
10.1.2　自动化测试所需的投入 155
10.2　突破传统自动化测试的困境 156
10.2.1　传统自动化测试的特点 157
10.2.2　自动化测试的分层 157
10.2.3　不同类型的测试金字塔 160
10.3　自动化测试的实施策略 163
10.3.1　增加自动化测试用例的着手点 163
10.3.2　提高自动化测试的执行次数 164
10.3.3　良好自动化测试的特征 165
10.3.4　共享自动化测试的维护职责 166
10.3.5　代码测试覆盖率 167
10.4　用户验收自动化测试要点 168
10.4.1　先搭建分层框架 168
10.4.2　测试用例数应保持低位 171
10.4.3　为自动化测试用例预留API 171
10.4.4　为调试做好准备 171
10.4.5　测试数据的准备 171
10.5　其他质量检查方法 173
10.5.1　差异批注测试方法 173
10.5.2　代码规范检查与代码动静态检测 174
10.5.3　AI在测试领域的应用 174
10.6　小结 175
第11章　软件配置管理 176
11.1　将一切纳入配置管理 176
11.1.1　配置管理目标 176
11.1.2　配置管理的范围 177
11.1.3　软件配置管理原则 177
11.2　软件包的版本管理 181
11.2.1　包管理的反模式 181
11.2.2　集中式包管理服务 182
11.2.3　软件包的元信息 183
11.3　包依赖管理 185
11.3.1　显式声明依赖 185
11.3.2　自动管理依赖 187
11.3.3　减少复杂依赖 188
11.4　环境基础设施管理 191
11.4.1　环境准备的4种状态 191
11.4.2　领域专属语言的应用 197
11.4.3　环境基础设施即代码 198
11.5　软件配置项的管理 199
11.5.1　二进制与配置项的分离 199
11.5.2　配置信息的版本管理 200
11.5.3　配置项的存储组织方式 201
11.5.4　配置漂移与治理 202
11.6　不可变基础设施与云应用 203
11.6.1　实现不可变基础设施 203
11.6.2　云原生应用 206
11.6.3　优势与挑战 206
11.7　数据的版本管理 208
11.7.1　数据库结构变更 208
11.7.2　数据文件 208
11.8　需求与源代码的版本关联 209
11.9　小结 209
第12章　低风险发布 211
12.1　高频发布是一种趋势 211
12.1.1　互联网企业的高频发布 212
12.1.2　收益与成本共存 214
12.2　降低发布风险的方法 215
12.2.1　蓝绿部署 215
12.2.2　滚动部署 216
12.2.3　金丝雀发布与灰度发布 217
12.2.4　暗部署 218
12.3　高频发布支撑技术 219
12.3.1　功能开关技术 220
12.3.2　数据迁移技术 222
12.3.3　抽象分支方法 225
12.3.4　升级替代回滚 226
12.4　影响发布频率的因素 227
12.5　小结 228
第13章　监测与决策 229
13.1　生产监测范围 230
13.1.1　后台服务的监测 230
13.1.2　分发软件的监测 230
13.2　数据监测体系 231
13.2.1　收集与处理 231
13.2.2　数据的标准化 232
13.2.3　监测数据体系及其能力衡量 233
13.3　问题处理体系 235
13.3.1　告警海洋与智能化管理 235
13.3.2　问题处理是一个学习过程 236
13.4　生产环境测试 237
13.4.1　测试活动扁平化趋势 237
13.4.2　生产环境中的测试 239
13.4.3　混沌工程 239
13.5　向东，还是向西 240
13.6　小结 241
第14章　大型互联网团队的FT化 242
14.1　简介 242
14.1.1　改进前状态 243
14.1.2　改进后状态 244
14.2　改进方法论 245
14.2.1　指导思想 245
14.2.2　改进步骤 245
14.3　改进的历程 246
14.3.1　架构解耦 246
14.3.2　组织解耦 248
14.3.3　研发流程再造 250
14.3.4　自动化一切 259
14.4　小结 260
第15章　小团队逆袭之旅 262
15.1　背景简介 262
15.1.1　改进前的“死亡行军”之旅 264
15.1.2　改进后的无缺陷交付 264
15.2　改进方法论 265
15.2.1　指导思想 265
15.2.2　试点团队的选择 265
15.3　第一阶段：研发准备期 266
15.3.1　功能简介与需求拆分 266
15.3.2　架构设计与需求依赖识别 267
15.3.3　工作量估算与排期 268
15.4　第二阶段：软件交付期 270
15.4.1　通过可视化看板改进工作流程 270
15.4.2　无缺陷交付 277
15.4.3　主干开发与持续集成 278
15.4.4　测试活动左移 279
15.4.5　代码评审 279
15.4.6　关注结果，更要关注过程 280
15.5　小结 281
第16章　研发推动的DevOps 283
16.1　改进的关键点 285
16.1.1　改进方法论 285
16.1.2　定义改进目标 285
16.2　第一阶段：敏捷101 287
16.2.1　做个靠谱的计划 287
16.2.2　开发阶段启航 291
16.2.3　对过程质量的约束 294
16.2.4　阶段性改进点 301
16.3　第二阶段：DevOps转型 302
16.3.1　与运维人员的“冲突” 303
16.3.2　高频部署发布中的具体障碍 304
16.3.3　整体解决方案的设计 304
16.3.4　DevOps阶段的团队改变 308
16.4　小结 308
附录A　软件工程的三次进化 310
附录B　排序法做相对估算 323