在多年的技術架構與自動化系統開發經驗中，我深刻體會到技術檔案管理的重要性。今天要分享如何開發一個智慧型的 Confluence 檔案自動化更新系統，這套系統能夠自動識別程式碼倉函式庫更，並將相應的檔案更新同步到 Confluence 平台。
系統架構設計
在設計這個自動化系統時，我採用了分層架構模式。核心由 Python 指令碼處理檔案更新邏輯，配合 CI/CD 流程實作自動化佈署。系統需要處理兩種更新場景：增量更新與完整更新。
CI/CD 設定核心
首先，讓我們看增量更新的 CI/CD 設定：
update_confluence:
stage: update_confluence
script:
- apt-get update && apt-get install -y python3-pip
- pip3 install -r requirements.txt
- python3 update_confluence.py
智慧化檔案變更檢測
在實際佈署中，我設計了一個智慧化的檔案變更檢測機制：
GIT_DIFF=$(git diff --name-only --diff-filter=ACMRTUXB $CI_COMMIT_SHA^..$CI_COMMIT_SHA)
DOMAIN_FOLDERS=$(echo "$GIT_DIFF" | grep -E '^domain/.*' || true)
DIR_NAMES=$(echo "$DOMAIN_FOLDERS" | xargs -I{} dirname {})
UPDATED_FOLDERS=$(echo "$DIR_NAMES" | uniq)
這段指令碼能夠精確識別需要更新的檔案目錄，避免不必要的檔案處理，提高系統效率。我特別加入了差異過濾機制，確保只處理真正需要更新的內容。
Python 更新核心實作
根據多年的系統整合經驗，我開發了一個強大的 Python 指令碼來處理 Confluence 的檔案更新：
import os
import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth
class ConfluenceUpdater:
def __init__(self):
self.server_url = os.environ.get("CONFLUENCE_SERVER_URL")
self.api_token = os.environ.get("CONFLUENCE_API_TOKEN")
self.space_key = "SPACE_KEY"
self.content_type = "application/json"
self.api_path = "/rest/api/content"
def get_page_by_title(self, page_title):
url = f"{self.server_url}{self.api_path}?title={page_title}&spaceKey={self.space_key}"
response = requests.get(
url,
auth=HTTPBasicAuth("", self.api_token),
headers={"Content-Type": self.content_type}
)
return response.json().get("results", [None])[0]
內容解密
這個 Python 類別實作了幾個關鍵功能：
- 環境設定管理：使用環境變數安全地儲存敏感資訊
- RESTful API 整合：提供與 Confluence API 的無縫對接
- 頁面管理：支援頁面查詢、建立和更新操作
- 錯誤處理：包含完整的錯誤處理和日誌記錄機制
最佳化與效能提升
在實際執行過程中，我發現了幾個關鍵的最佳化點：
增量更新機制
透過實作增量更新機制，我們顯著提升了系統效能。系統只會處理發生變更的檔案，而不是每次都掃描整個倉函式庫個最佳化在大型專案中特別重要，可以將更新時間從分鐘級別降低到秒級別。
例外處理與重試機制
在處理大量檔案更新時，網路連線問題時常發生。我加入了智慧重試機制：
def update_page_with_retry(self, page_id, content, max_retries=3):
retry_count = 0
while retry_count < max_retries:
try:
return self._update_page(page_id, content)
except requests.exceptions.RequestException:
retry_count += 1
if retry_count == max_retries:
raise
檔案結構最佳化
在專案初期，我們採用了簡單的檔案結構，但隨著專案規模擴大，我調整為更模組化的結構：
project/
├── domain/
│ ├── service1/
│ │ ├── desc.txt
│ │ └── diagrams/
│ └── service2/
│ ├── desc.txt
│ └── diagrams/
└── scripts/
└── update_confluence.py
這種結構讓檔案管理更有條理，也便於擴充套件和維護。
在經過多次迭代最佳化後，這套自動化系統已經能夠穩定處理每日數百次的檔案更新請求。它不僅提高了團隊的工作效率，也確保了技術檔案的即時性和準確性。關鍵在於系統設計時考慮到了擴充套件性和可維護性，讓系統能夠隨著專案成長而進化。
經過這個專案的實踐，我深刻體會到自動化工具不僅要能完成基本功能，更要能適應團隊的實際需求和發展。在設計類別似系統時，建議從小處著手，透過持續改進來開發真正實用的工具。這種循序漸進的方法，能確保系統既穩定可靠，又具備足夠的靈活性來應對未來的挑戰。
架構知識程式碼化：以 PlantUML 建立 Git 架構知識函式庫身為一位專注於系統架構的技術工作者，我深知大型長期專案面臨的挑戰。每個未經記錄的臨時決策，都可能增加系統的複雜度，而寶貴的系統知識也容易隨著時間在不同人員和檔案間逐漸消散。為此，我決定開發一個以「架構即程式碼」為理念的架構知識函式庫有效管理和追蹤系統演進。
為何需要架構知識函式庫在我多年的技術諮詢經驗中，經常看到架構資訊散落各處的情況：
- 部分存在於檔案和統一塑模語言（UML）圖表中
- 部分記錄在企業知識函式庫 部分僅存在於員工的個人經驗中
這種分散式的知識管理方式，常導致資訊不一致，甚至互相矛盾。架構知識函式庫心價值在於提供「單一事實來源（Single Source of Truth）」，整合所有即時的系統資訊，包括：
- 文字說明
- 系統圖表
- 統一術語表
- 元件函式庫## 客製化方案的選擇
雖然市面上已有如 DocHub 等成熟的架構知識函式庫方案，但我選擇開發客製化系統的原因包括：
- 需要完全掌控資料的透明度
- 必須與現有的 GitLab 儲存函式庫Confluence 無縫整合
- 藉此深入理解架構檔案工具的運作機制
技術基礎：PlantUML
我選擇 PlantUML 作為核心工具，主要是因為它能將文字描述轉換成標準化的系統圖表。這種根據文字的方式特別適合版本控制，也讓圖表的修改和追蹤變得更加容易。
系統建置規劃
在開始建置系統時，我利用了大語言模型提供的初步建議，並根據實際需求調整了實作計畫：
基礎建設階段
- 在 GitLab 建立專案並規劃目錄結構
- 設定 CI/CD 流程並註冊 GitLab Runner
- 開發 UML 圖表編譯和 Confluence 發布的自動化指令碼
資訊架構設計
在規劃目錄結構和資訊組織方式時，我特別注重以下幾點：
- 確保檔案組織邏輯清晰
- 建立直覺的導覽系統
- 方便進行版本控制
- 支援團隊協作
這套架構知識函式庫是檔案的集合，更是一個活的系統，能夠隨著專案演進而持續更新。透過程式碼化的方式管理架構知識，我們得以更有效地追蹤系統的變遷，並確保團隊成員能夠存取最新與一致的系統資訊。
這樣的做法讓我們在處理大型專案時，能夠更好地控制系統複雜度，並有效儲存關鍵的架構決策和知識。接下來，我將分享這個系統的具體實作細節。
在規劃具體實作時，我採用了模組化的方式，將系統分為幾個核心元件：
核心元件設計
檔案結構生成器
這個元件負責建立和維護標準化的檔案結構。我使用 Python 開發了一個指令碼，自動化建立以下層級：
# 檔案結構生成範例
def create_doc_structure(root_path):
base_folders = [
'architecture/diagrams',
'architecture/decisions',
'components/core',
'components/integrations',
'glossary'
]
for folder in base_folders:
path = os.path.join(root_path, folder)
os.makedirs(path, exist_ok=True)
PlantUML 整合模組
為了確保圖表的一致性和可維護性，我建立了一個統一的 PlantUML 樣式函式庫
自動化發布流程
在 GitLab CI/CD 中，我設定了自動化的發布流程：
stages:
- generate
- publish
generate_diagrams:
stage: generate
script:
- python scripts/generate_diagrams.py
artifacts:
paths:
- generated/
publish_to_confluence:
stage: publish
script:
- python scripts/publish_to_confluence.py
only:
- master
資訊組織與管理
架構決策記錄
我建立了一個標準化的架構決策記錄（ADR）範本：
架構決策記錄
狀態
已提議/已接受/已淘汰
背景
[描述促使此決策的問題或情境]
決策
[詳細說明採取的解決方案]
影響
[列出此決策對系統的影響]
替代方案
[說明考慮過的其他選項]
### 元件函式庫
每個系統元件都需要包含以下資訊：
1. 元件描述檔
2. 介面定義
3. 相依關係圖
4. 佈署要求
這些資訊使用統一的格式記錄：
```yaml
component:
name: "認證服務"
description: "處理使用者認證與授權"
interfaces:
- name: "AuthAPI"
type: "REST"
version: "v1"
dependencies:
- "使用者資料函式庫 - "快取服務"
實務應用經驗
在實際運用這個架構知識函式庫程中，我發現幾個關鍵成功因素：
強化團隊協作
架構知識函式庫功關鍵在於團隊的參與度。我建立了明確的貢獻，讓團隊成員能夠輕鬆地提交更新：
- 使用版本控制追蹤所有變更
- 實施同儕審查機制
- 自動化檢查確保檔案品質
- 定期進行團隊知識分享
持續改進機制
我們建立了定期檢討的機制，確保知識函式庫進化：
- 每月進行檔案更新審查
- 收集團隊回饋並持續最佳化
- 追蹤檔案使用情況
- 定期整理過時內容
透過這套系統，我們成功將分散的架構知識集中管理，大幅提升了團隊對系統的理解和維護效率。這個以程式碼為基礎的架構知識管理方式，不僅確保了檔案的即時性和準確性，更為團隊提供了一個可靠的知識基礎。
在這篇文章中，我想分享一個使用 PlantUML 和 C4 模型來進行系統架構檔案化的實作經驗。作為一個有多年系統架構經驗的技術工作者，我認為良好的架構檔案對於專案的長期維護和團隊協作至關重要。
PlantUML 與 Docker 環境建置
為了確保 PlantUML 的運作環境一致性與獨立性，我選擇使用 Docker 來建置本地編譯伺服器。這樣的方式不僅確保了環境的隔離性，也讓團隊成員能夠快速建立相同的開發環境。
C4 模型的應用與優勢
在選擇架構描述模型時，我採用了 C4（Context, Containers, Components, Code）模型，主要根據以下考量：
- 彈性的抽象層級：C4 模型支援從高層系統概觀到詳細元件互動的多層次描述
- 漸進式細節呈現：可以根據需求逐步展開系統細節，從系統整體到個別服務
- 標準化表示法：提供一致的視覺語言，讓團隊成員更容易理解和溝通
在我們的專案中，我主要聚焦在系統層級到應用程式層級的描述，包含各個服務、訊息佇列和資料函式庫動關係。
架構檔案典藏函式庫設計
根據多年的實戰經驗，我設計了一個清晰的架構檔案組織結構：
project-root/
├── c4/ # C4 模型的 PlantUML 擴充套件
├── actors/ # 系統參與者定義（使用者、員工等）
├── domain/ # 專案架構描述主體
│ ├── external-systems/ # 外部系統定義
│ ├── patterns/ # 架構模式函式庫 ├── my-system/ # 系統元件階層描述
│ └── changes/ # 架構決策記錄（ADR）
架構描述的核心原則
在實作過程中，我建立了兩個重要的指導原則：
元件定義集中化
所有系統元件必須在獨立的定義檔中宣告，再透過引入（import）的方式在各個圖表中使用。這樣做的好處是：
- 確保命名一致性
- 簡化維護工作
- 降低重複定義的風險
架構模式重用
根據我的經驗，許多服務和流程往往具有相似的結構。為此，我建立了一個架構模式函式庫含：
- 標準微服務架構模式
- 常見業務操作流程
- 資料存取模式
這讓我們能夠快速建立新的服務描述。例如，使用模式函式庫一個新的微服務描述只需要幾行程式碼：
這樣的方式不僅提高了效率，還確保了架構描述的一致性。根據需求，我們還可以為基本模式新增額外的元件和連線。
持續整合與佈署自動化
在建立完架構檔案的基礎後，下一步是整合 CI/CD 流程。我選擇使用 GitLab CI/CD 來自動化檔案的生成和發布流程。這包括：
- 自動編譯 UML 圖表
- 版本控制整合
- 檔案自動發布
這樣的自動化流程確保了架構檔案能夠持續更新，並且與程式碼版本保持同步。透過這種方式，我們建立了一個活的架構檔案系統，能夠真實反映系統的現況。
在系統架構檔案化的過程中，最重要的是找到平衡點：既要提供足夠的細節讓團隊理解系統，又要避免過度複雜化導致維護困難。透過上述的實作方式，我們成功建立了一個可持續維護的架構檔案系統，為專案的長期發展提供了堅實的基礎。
在大型專案開發中，檔案管理與版本控制的整合一直是個重要課題。今天我要分享一個根據Python的自動化解決方案，這套系統能夠自動將本地檔案釋出到Confluence平台，並支援複雜的頁面結構和圖表整合。在我為某跨國企業建置知識管理系統時，開發了這套工具，大幅提升了團隊的檔案管理效率。
核心功能設計
基礎架構
首先，我們需要建立與Confluence溝通的基礎架構。這包括認證機制和API呼叫的封裝：
import requests
from requests.auth import HTTPBasicAuth
import os
CONFLUENCE_SERVER_URL = "your_confluence_url"
CONFLUENCE_API_PATH = "/rest/api/content"
CONFLUENCE_API_TOKEN = "your_api_token"
CONFLUENCE_CONTENT_TYPE = "application/json"
CONFLUENCE_PARENT_PAGE_TITLE = "your_parent_page_title"
這些常數設定提供了系統運作所需的基本引數。在實際佈署時，我建議將這些敏感資訊存放在環境變數或設定檔案中，而不是直接寫在程式碼裡。
頁面管理功能
系統的核心功能是頁面的建立和更新。我們實作了兩個主要函式：
def get_confluence_page_by_title(page_title):
url = f"{CONFLUENCE_SERVER_URL}{CONFLUENCE_API_PATH}?title={page_title}&spaceKey={SPACE_KEY}&expand=version"
response = requests.get(
url,
auth=HTTPBasicAuth("", CONFLUENCE_API_TOKEN)
)
results = response.json()["results"]
return results[0] if results else None
def create_confluence_page(parent_id, page_title, page_desc, page_diagram=None):
url = f"{CONFLUENCE_SERVER_URL}{CONFLUENCE_API_PATH}"
data = {
"type": "page",
"title": page_title,
"ancestors": [{"id": parent_id}],
"space": {"key": SPACE_KEY},
"body": {
"storage": {
"value": page_desc,
"representation": "storage"
}
}
}
- get_confluence_page_by_title 函式用於根據標題查詢現有頁面
- create_confluence_page 函式負責建立新頁面，支援父頁面關聯和圖表整合
- 系統使用 HTTPBasicAuth 進行API認證，確保安全存取
- 所有API請求都使用JSON格式進行資料交換
圖表整合機制
在處理技術檔案時，圖表往往是不可或缺的元素。我開發了自動化的圖表處理流程：
def handle_diagram_integration(data, png_file, png_data):
data["body"]["storage"]["value"] += f'<ac:image><ri:attachment ri:filename="{os.path.basename(png_file)}" /></ac:image>'
url = f"{CONFLUENCE_SERVER_URL}{CONFLUENCE_API_PATH}/{page_id}/child/attachment"
response = requests.post(
url,
auth=HTTPBasicAuth("", CONFLUENCE_API_TOKEN),
headers={"X-Atlassian-Token": "no-check"},
files={"file": (os.path.basename(png_file), png_data, "image/png")}
)
這個函式實作了：
- 自動將PlantUML圖表轉換為PNG格式
- 將圖片嵌入Confluence頁面
- 處理圖片附件上載
- 確保圖表與檔案的同步更新
檔案結構處理
系統支援靈活的檔案結構管理：
def main():
for subdir, _, files in os.walk("domain"):
if "page.html" not in files:
continue
page_title = os.path.basename(subdir)
page_content = read_page_content(os.path.join(subdir, "page.html"))
handle_page_publishing(page_title, page_content)
這個設計讓我們能夠：
- 支援複雜的目錄結構
- 使用HTML格式提供更豐富的排版選項
- 自動維護檔案間的階層關係
- 確保檔案版本的一致性
錯誤處理與日誌記錄
在實際營運中，錯誤處理和日誌記錄至關重要：
def safe_api_call(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
try:
return func(*args, **kwargs)
except requests.exceptions.RequestException as e:
logging.error(f"API呼叫失敗: {str(e)}")
raise
except Exception as e:
logging.error(f"未預期錯誤: {str(e)}")
raise
return wrapper
這個裝飾器為所有API呼叫提供了：
- 統一的錯誤處理機制
- 詳細的錯誤日誌記錄
- 可追蹤的故障排除資訊
透過這套系統，團隊可以將檔案管理工作完全自動化，大幅減少人工操作的時間和錯誤。特別是在需要頻繁更新技術檔案的專案中，這套工具的價值更為明顯。系統不僅提高了檔案管理的效率，還確保了檔案版本的一致性和可追蹤性。
在實際應用中，這套系統幫助我的團隊將檔案更新時間從平均30分鐘縮短到不到5分鐘，同時完全消除了人工操作造成的錯誤。對於任何需要管理大量技術檔案的團隊來說，這都是一個值得考慮的解決方案。隨著持續的改進和功能擴充套件，這個系統已經成為我們團隊不可或缺的工具之一。
在大型軟體專案中，架構檔案的管理與維護一直是個重要卻棘手的問題。過去我在多個企業專案中發現，架構檔案往往散落在各處，缺乏有效的版本控制與變更追蹤機制。為瞭解決這個問題，我決定建立一個現代化的架構檔案函式庫合多項先進工具與實踐。
選擇 XHTML 的技術考量
在建置檔案函式庫我選擇了 XHTML 作為基礎格式，這個決定根據幾個關鍵因素：
- 提供更豐富的排版工具，能夠呈現複雜的技術檔案
- 支援 Confluence 巨集的嵌入，增強檔案的互動性
- 允許靈活地在頁面任何位置插入圖表與連結
- 確保檔案格式的一致性與可維護性
自動化圖表生成的突破
在架構檔案中，圖表扮演著重要角色。我開發了一個自動化流程，能夠處理任意數量的
command = ['java',
'-DPLANTUML_LIMIT_SIZE=8192',
'-Dplantuml.include.path="' + os.getcwd() + '"',
'-jar',
os.getcwd() + '/plantuml.jar',
'-stdrpt:1',
'-tpng',
plantuml_file_path]
result = subprocess.run(command,
stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.PIPE)
- 使用 Java 執行 PlantUML 引擎
- 設定 PLANTUML_LIMIT_SIZE 引數突破圖表大小限制
- 透過 plantuml.include.path 支援複雜的相依關係圖表
- 將 PUML 檔案轉換為 PNG 格式
- 使用子程式執行確保穩定性與錯誤處理
架構檔案函式庫作流程
經過精心設計，玄貓建立了一個高效的工作流程：
架構師首先在專案的架構儲存函式庫行修改，這包括在 changes 目錄中新增文字說明和相關圖表，必要時也會更新 my-system 目錄下的系統元件圖表。接著透過 merge request 提交修改供架構團隊審查，一旦獲得透過並合併到主分支，自動化管道就會將更新發布到知識函式庫
這個工作流程不僅確保了架構決策的可追蹤性，也大幅提升了團隊協作的效率。在實際運作中，除了初期的內容遷移外，建立基礎框架和自動化機制只花了兩週時間，這證明瞭該方案的實用性。
效益與價值
這個架構檔案函式庫案帶來了顯著的效益：
知識分享更加便利，所有團隊成員都能輕鬆存取最新的架構檔案。版本控制機制讓重要決策的演進過程清晰可見，這在後續的維護和擴充套件中特別重要。此外，當 Confluence 系統發生問題導致部分頁面暫時無法存取時，我們的架構檔案函式庫重要的備援機制，確保團隊工作不受影響。
這個專案也帶給玄貓寶貴的學習機會，不僅提升了架構設計能力，還深入瞭解了容器化技術、CI/CD 實踐，以及 Python 程式開發。最重要的是，這個系統實作了知識的有效傳播與管理，為團隊合作奠定了更好的基礎。
透過這個專案，我們不只是建立了一個檔案儲存系統，更創造了一個促進團隊協作、知識分享的平台。這種系統化的方法不僅提高了工作效率，更確保了架構知識的永續傳承。
