生产环境和测试环境可以部署在同一台服务器上吗？

在生产环境和测试环境部署在同一台服务器上时，需谨慎权衡利弊，以下为详细分析：

主要风险与问题

1. 资源竞争与性能影响

   • CPU/内存争抢：测试环境的压力测试可能耗尽资源，导致生产服务响应延迟（如数据库查询超时）
   • 磁盘I/O瓶颈：日志写入、测试数据生成可能占用高IOPS，影响生产交易处理速度

2. 安全隔离失效

   • 权限交叉：测试人员误操作可能删除生产表（如误执行DROP TABLE命令）
   • 数据泄露：测试数据导出时可能包含生产敏感信息（如用户手机号未脱敏）

3. 稳定性威胁

   • 配置冲突：测试环境修改系统内核参数（如vm.swappiness）导致生产服务异常
   • 版本污染：测试依赖包升级（如Python 3.9→3.10）造成生产服务兼容性问题

4. 运维复杂度

   • 故障排查困难：同一台服务器上混合日志（如Nginx访问日志需通过grep过滤生产/测试流量）
   • 监控干扰：Prometheus抓取指标包含测试噪声，触发误告警

特殊场景下的折中方案

若必须混部，可采用以下技术手段控制风险（仍不建议长期使用）：

1. 容器化隔离

   # 生产容器限制资源并优先保障
   docker run -d --name=prod-app 
    --cpus=2 --memory=4g 
    --cpu-shares=1024 
    -v /etc/prod-config:/config:ro 
    prod-image
   
   # 测试容器设置低优先级
   docker run -d --name=test-app 
    --cpus=1 --memory=2g 
    --cpu-shares=256 
    -v /etc/test-config:/config 
    test-image

2. 网络隔离

   # 使用iptables限制测试环境外访
   iptables -A OUTPUT -m owner --uid-owner test-user -d 10.0.0.0/8 -j DROP

3. 资源限制（Cgroups）

   # 限制测试环境CPU使用不超过30%
   cgcreate -g cpu:/test-env
   echo 30000 > /sys/fs/cgroup/cpu/test-env/cpu.cfs_quota_us

4. 数据隔离

   • 生产数据库：prod_db@primary-cluster
   • 测试数据库：test_db@replica-cluster（设置复制延迟报警）

何时可考虑混部？

• 开发初期：MVP阶段且用户量<100
• 硬件严格受限：如边缘计算设备（需确保看门狗机制）
• 短期测试：A/B测试时（需提前设置自动回滚）

推荐架构示例

graph TD
    A[物理服务器] -->|生产环境| B[Docker Swarm/K8s集群]
    A -->|测试环境| C[独立VM或容器]
    B --> D[专属负载均衡]
    C --> E[测试专用LB]
    D --> F[生产数据库集群]
    E --> G[测试数据库单节点]

关键决策指标

1. SLA要求：生产环境需要99.99%可用性时绝对隔离
2. 合规要求：PCI DSS等规范明确禁止混部
3. 团队规模：DevOps人员<3人时建议强制分离

建议至少使用不同虚拟机或物理隔离方案，长期来看，分离环境的运维成本远低于故障损失。