在代码上线时如何避免多台服务器代码不一致引发脏数据呢？

大型的互联网产品总会有多台服务器支撑整个产品系统的运行，如果发布新版本代码的时候（比如我们公司还是最暴力的复制/粘贴，当然有自己的自动上线工具也不太可能避免这种问题），由于多台机器代码上线会有一定的延迟，造成的结果可能是机器代码版本不一致，导致处理请求造成不同的处理结果，引发脏数据问题，应该如何避免呢？

- 1，兼容，2，分步升级+导流控制；

- 1，兼容，2，公告+暂停服务+自动化脚本；

- 多环境的部署会导致数据差异，自动化的数据库部署脚本和上线演练很重要；

- 新代码尽量保证兼容性，如果不能看业务是否能够容忍短时间内的脏数据，不能的话需要有脚本做数据修复，灰度的时候有很多celue ，可以想办法让一部分固定用户访问到新代码；

- 新代码保证对老代码的兼容这是根本；

- 兼容性很重要，如果业务调整比较大，可以对数据做处理，再不行只能暂停服务；

- 1.发布提速，并发发布；2.上线后清除缓存；

- jenkins+haproxy+少量的部署脚本+合理的发布方案，应该可以减少问题；

- 自动化上线啊，一个shell脚本也没多难；

- 文件完全同步之后切换转发指向；

- 具体问题具体分析，拿脏数据问题举例，可以通过数据版本号解决；

- 自动化，兼容，适当暂停服务；

- 首先一份代码部署到多台是必须的吗？其次，程序实现上是否增加版本控制？

- 以交易支付系统为例，首先暂停业务方对于支付服务的调用，之后的业务方请求记录操作日志，交易系统升级，升级完毕之后恢复业务方支付调用，通过服务恢复暂停期间操作日志，起补偿作用；

- 如果出现脏数据说明你们分流出现了问题，当部署时，难道不是对于机器做有效屏障吗？比如你们决定部署到哪些机器为新版本，暂停对这些机器的访问吗？当部署成功之后将旧版本代码下线和新代码机器版本同步，保证上线下线为一个事务，确保最终都是新代码；