滚动更新需确保老连接自然结束而非简单停服：nginx reload 逐步关闭worker，自建服务监听SIGUSR2/SIGHUP优雅启停；数据库迁移用pt-online-schema-change或CONCURRENTLY避免锁表；部署脚本须显式处理超时与信号；K8s需配置progressDeadlineSeconds和maxUnavailable保障可用性。
滚动更新时如何保证 HTTP 服务不丢请求
直接替换进程或重启 nginx / gunicorn 很容易触发 TCP 连接重置，客户端收到 ECONNRESET 或超时。关键不是“停不停”，而是“老连接是否被允许自然结束”。
- 用
systemd的Restart=on-failure配合StartLimitIntervalSec，避免崩溃后疯狂拉起新实例干扰旧连接 -
nginx更新配置后执行nginx -s reload，它会 fork 新 worker、逐步关闭旧 worker（默认等待worker_shutdown_timeout，建议设为30s） - 对 Go/Python 等自建 HTTP server，需监听
SIGUSR2或SIGHUP，在新进程 bind 成功后再 graceful shutdown 旧进程；别依赖简单kill -9
数据库迁移怎么绕过锁表和主从延迟
DDL 操作（如 ALTER TABLE）在 MySQL 5.7+ 默认是 inplace，但加索引、改列类型仍可能锁表；PostgreSQL 虽支持并发创建索引，但 ADD COLUMN ... NOT NULL 仍需全表扫描。
- MySQL：用
pt-online-schema-change工具，它通过触发器双写 + 增量同步，全程不锁原表 - PostgreSQL：优先用
CREATE INDEX CONCURRENTLY；修改列默认值先ADD COLUMN再用后台 job 分批 update，最后ALTER COLUMN SET DEFAULT - 所有 DML 迁移（如数据清洗）必须加
WHERE id BETWEEN ? AND ?分页，配合FOR UPDATE SKIP LOCKED避免长事务阻塞复制
部署脚本里哪些信号和超时必须显式处理
自动化发布最常栽在“以为命令结束了，其实还在后台跑”——比如 docker-compose up -d 返回不代表容器 ready，systemctl start 返回也不代表服务已响应 HTTP。
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- 用
timeout 60s bash -c 'while ! curl -f http://localhost:8000/health; do sleep 1; done'等待服务就绪，别只靠systemctl is-active - 给
ssh命令加-o ConnectTimeout=10 -o BatchMode=yes，防止卡在密码提示或 DNS 解析 - 所有
kill操作必须带超时：先kill $PID，再sleep 5，最后kill -9 $PID 2>/dev/null || true，否则kill -9可能误杀其他进程
Kubernetes 中滚动更新失败的兜底动作
kubectl rollout restart 或镜像更新触发的滚动更新，若新 Pod 卡在 CrashLoopBackOff 或 ImagePullBackOff，默认会一直尝试，旧 Pod 却已被删光。
- 在
Deployment里设置spec.progressDeadlineSeconds: 600（默认 600 秒），超时后标记为ProgressDeadlineExceeded，但不会自动回滚 - 必须配
spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge: 1和maxUnavailable: 0，确保任何时候至少有一个旧 Pod 在线 - 上线前跑
kubectl apply --dry-run=client -o wide -f deploy.yaml检查字段合法性，比等 CI 推到集群再报错快得多
真正难的不是“怎么做到零中断”，而是判断哪一层该承担中断——DNS 缓存、LB 连接池、应用层重试、客户端降级，每个环节的容忍度和修复成本都不同。漏掉任意一层，前面所有滚动逻辑都白搭。
