谈到线上环境，一般开发同学，不太容易接触到。即使接触到，也只是其中的冰山一角！
所以，其实说起线上环境的部署，咱们好像都有点懂，但是又都不一定完全懂！网上的知识无穷无尽，但往往都是各司一职，对于普通同学，很难窥其全貌！
所以，我今天就来说说，一些普通的线上环境的部署步骤，和一些脚本小技巧吧。只希望通过这篇文章，能够让大家有一个运维的全局！
我将会分几条线来整理咱们的运维思路！
一、从理论上讲，我们应该怎么做？
1. 针对的是什么样的用户群体，体量大量会有多少？
这是一个部署规划的前题。为啥呢？
一、如果你针对的是后台管理员，人数也不多，那么你可能只需要一个服务器就可以了，前后端也都可以部署在同一台服务器上；如果稍微考虑下单点故障问题，则顶多两台服务器搞定！
二、如果针对的是前端普通用户，那么，往往就会考虑多机部署，前后端分离，单点问题，负载均衡了；至于具体要部署多少台，则要根据你的用户情况来定了，当然，前期一般水需要多少台！只要能持横向扩展，则短期内，往往不太关心性能和架构问题！
2. 为支持预估的用户量，大概需要多少的带宽？
有访问就会有流量产生，而预估的用户量，则是一个带宽资源需求的一个决断依据！
一般针对前期用户不太确定的场景，可以先买个 10M 左右的共享带宽，基本能够应付；经过一段时间的观察后，再进行带宽的变更也可以；
当然，考虑带宽，自然也会存在一个公网IP的问题，因为流量是从IP进来的。
而在IP之前，则是域名的访问。
公网IP可以是直接指向机器的，也可以是指向负载均衡器的。如果想要支持横向扩展，则IP的指向一定是一个负载均衡器。因为只有这样，当遇到流量突增，或者做活动的时候，才能更快速的进行扩容！
3. 数据库规划如何？
数据在当下时代，算是重中之重了。机器没了可以再买，代码没了可以再写，但是数据没了就完蛋了！
数据库一般要新人两个基本原则: 一、带宽要大； 二、运算速度要快； 三、要能承受足够大的运算空间；
所以，一般不要在数据库上省钱，能多点就多点！
另外，也不要什么样的数据都往数据库（关系型数据库）存，搞清楚各类型数据库的强项与弱项，做出明智的选择。否则会带来很多不必要的麻烦！
4. 应用要基于系统来部署还是基于容器来部署？
这是个决策性的问题！基于系统的部署，是一种比较传统和常见的部署方式。优点是，很多系统工具都是完善的，只要你大概知道要部署什么，部署下来一般不会有太多问题，因为这是个完整的系统。
但是，由于系统与系统之间可能不能完全一致，有各种各样的差异，所以，你在这个机器上运行成功的东西，在另外的机器上则不一定能成功。因此，基于系统的部署将会使我人们的问题排查难度大大增加，而且移值性会很差。比如你在机器A上安装了10个软件，你可能配置了n个选项，但是，你在安装B机器的时候，你并不能很好的利用原有的配置，你还得从头一个个地来！
因此，有另一个部署方案，基于容器的部署（我这里是基于docker容器的部署）。docker就类似于一个个的虚拟机，但是它更加轻量级，当一个docker部署好后，你可以任意复制到其他机器上运行，看起来很诱人吧。不过，docker只是入门级容器，对于大量集群容器的管理，还是显得力不从心，当然你很容易找到另一个方案: Kubernetes (K8s); 你只要花上少许的时间了解下，你就可以应用了！当然了，使用容器的方案，有没有什么缺点呢？应该是有的，比如本来可以基于系统的监控方案，因为接入容器后，监控指标则不一定适用了，当然现成的方案还是有的，不过得另外再花点时间研究了。再比如：如果容器出了问题，是否能排查出来，这也是另一个问题！
5. 都有些什么样的基础设施或者中间件？
想要运行应用程序，自然是先考虑运行环境的。比如：应用需要 nginx 来做http服务器，用 tomcat 来做java web应用服务器，用redis来做缓存中间件，用zk来做应用协调中间件，用rabbitmq来做消息中间件，等等！
因此，要在代码跑起来之前，先要把这些环境给准备好咯。
准备这些中间件或基础设施之前，也要问下当下的形势，比如：是否需要集群部署，或者单机部署？往往集群部署又会依赖其他的中间件！也更复杂！
当然，这些都不是事。事儿是在出问题之后，能够有意识，能够猜测到问题发生的点！
6. 应用代码应该怎样部署？
当基础环境就绪后，就应该让主角上场了。应用代码怎么部署？
最简单的: 通过ftp上传代码到服务器上后，一个个部署！这种方案是最原始的，也是在没有办法搞更好的方案的时候使用的，不应长期使用；