这烂摊子我是怎么硬接下来的
我得先跟大家伙交代一下背景。为啥忽然要折腾“拓君和他的九个姐妹”的地址问题。这事儿拖了一年多了，谁都不愿意碰，因为这套系统太老了，老到代码里地址全都是写死的，动一个地址就得手工改十个地方，一改就得提心吊胆好几天。
“拓君”是我们这边一个非常核心的业务系统，跑着用户认证和计费结算。它本身跑得挺但是它依赖的九个存储服务和缓存节点——我们内部都管它们叫“九个姐妹”——它们用的是三年前买的一批老旧硬件。最近那批硬件经常出幺蛾子，三天两头报警，老板下了死命令，必须在一个月内，把这九个姐妹连带着拓君，全部挪到新的虚拟化集群上，地址自然全得换。
这活儿下来的时候，我已经预料到要出大乱子。开发组那边直接撂挑子，说这属于运维配置范畴，他们不负责动线上的硬编码；运维组那边更厉害，说他们只负责机器启动，代码层面他们管不着。两边扯皮，皮球滚到了我这，我这个中间的架构协调员，没办法，只能硬着头皮自己干。
从一团麻到摸清规律
我第一步做的事情，是先把拓君的代码拉下来，开始全局搜索那九个地址。那段代码简直是艺术品，配置文件里一份，业务逻辑里又写了一份，甚至连启动脚本里都有两处硬编码。我光是定位这十个地方，就花了一整天。
我当时的想法很简单，手动改十个地址，然后部署。但是很快就出问题了。
-
第一次尝试（失败）：我先把测试环境的地址改了，然后启动。结果发现，改了主地址，忘了改备用地址，系统启动失败。等我把备用地址也补上，又发现有个姐妹的端口号跟新环境冲突了，系统报了一大堆乱七八糟的错，完全跑不通。
-
教训这样手动挨个改，风险太高，且效率极低，如果线上环境部署，至少需要半天维护时间，老板肯定要骂娘。
我坐下来，盯着那十个需要修改的地方，开始琢磨，能不能搞点自动化。我发现一个关键点，虽然九个姐妹的地址和拓君自身的地址都不一样，但是它们有一个统一的命名规则，比如老地址是 192.168.*，新地址全部都是 10.0.*，而且两位数字是对应的。
我动刀子，实现了批量手术
既然地址有规律，那我就不用笨办法了。我决定引入一个小的中间层，让拓君在启动时能动态地知道它九个姐妹的新家在哪里。但直接改老代码架构是不现实的，时间不允许。
我的实践记录是这样的：
我没有去改动那些硬编码的行，而是把目标定在了启动环境上。我弄了一个专门的部署脚本。这个脚本的核心工作，就是在我打包部署前，用一个简单的文本替换工具，根据当前是新环境还是旧环境，批量地修改配置文件和启动脚本中的地址。
具体怎么操作的？
我建立了一个地址映射表，一张简单的 Excel 表格，记录了旧 IP 和新 IP 的对应关系。然后，我写了一个精简的 Python 小工具（就是几行替换代码），在部署包被扔到服务器上之前，它会先运行一次，扫描所有相关的配置文件，比如 和 ，然后根据我的映射表，把里面所有的旧地址全部换成新地址。
这一步的重点在于“精准替换”，我必须确保只替换地址，不替换代码里的其他注释或者变量名。我调试了替换工具好几次，确保正则表达式能准确匹配我写死的地址格式。
当我在测试环境跑通的时候，我心里终于有底了。以前需要手动操作十分钟、验证半小时的地址更新，现在只需要一秒钟的脚本运行，而且是零错误。
最终效果：平稳落地，没人知道我多辛苦
到了正式迁移那天，我要求运维组先把九个姐妹在新集群上跑起来，确保它们健康，但先不要挂载到拓君身上。然后，我执行了我的部署脚本，它迅速将拓君代码包里的十个地址全部更新成了新地址。
我安排了窗口期，让系统停机十分钟。在这十分钟里，我部署了新拓君，它带着全新的地址配置启动了。拓君起来后，连接九个姐妹，一次成功，业务数据流平稳导入。
从开始到结束，整个地址更新过程没有出现任何一个配置错误，系统停机时间比预估的要短得多，老板那边非常满意，觉得这回迁移是“史上最平稳”的一次。
很多人只看到了结果，觉得地址更新不就是改几个数字嘛能有多难？但只有我自己知道，为了让这十个写死的地址能像变魔术一样瞬间切换，我琢磨了多少晚上，研究了多少古老的配置文件。
这回实践最大的收获，就是别怕碰烂代码。烂代码通常有烂代码的规律，用点小工具，搞点自动化，就能把手工活儿变成一键启动。这比啥都省心。