23、高级持续交付与最佳实践指南

高级持续交付与最佳实践指南

1. 高级持续交付活动

在高级持续交付阶段,通常包含以下活动:
- 重构 :重构旧代码的最佳起点是预期添加新功能的地方。这样做能让我们为未来的新功能请求做好准备。
- 重写 :若计划重写部分旧代码,应从最难测试的代码开始。如此可不断提高项目的代码覆盖率。
- 引入新功能 :在实现新功能时,采用特性开关模式很有价值。若出现问题,能迅速关闭新功能。重构时也应使用该模式。

在处理旧代码时,应遵循先添加通过的单元测试,再更改代码的规则。这样可依靠自动化检查,避免意外更改业务逻辑。

2. 遗留系统转换挑战

将自动化交付流程引入遗留系统时,人的因素影响显著。为实现构建流程自动化,需与运维团队良好沟通,他们要愿意分享知识。手动 QA 团队也需参与编写自动化测试,因为只有他们了解如何测试软件。然而,这些团队可能因担心自身未来在公司不稳定,而不太配合。许多公司在引入持续交付流程时面临困难,原因就在于团队参与度不足。

3. 持续交付要点总结

持续交付涉及多个重要方面:
|要点|详情|
|----|----|
|数据库|是多数应用的重要组成部分,应纳入持续交付流程。|
|数据库模式变更|存储在版本控制系统中,由数据库迁移工具管理。|
|变更类型|有向后兼容和向后不兼容两种。前者简单,后者需分多次迁移。|
|数据库架构|不应作为整个系统的核心,每个服务最好有自己的数据库。|
|回滚准备|交付流程要随时准备好回滚。|

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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