盲目追求最新版本
很多团队一看到新版本发布就急着升级，觉得新功能多、性能强，不升就落后。可实际情况是，新版本往往存在未暴露的 Bug，尤其是一些刚发布的主版本。比如某公司上线前没做充分测试，直接从 Node.js 14 跳到 18，结果发现某些依赖包不兼容，服务启动失败，导致线上系统瘫痪两小时。
更合理的做法是先在测试环境验证，观察社区反馈，等 patch 版本稳定后再推进生产环境。
忽略依赖链的连锁反应
升级一个核心组件时，很多人只关注它本身的功能变化，却忘了查看它的依赖项是否与其他模块冲突。比如你决定升级 React 到 18，但项目里还在用一些老旧的 UI 库，它们可能依赖 PropTypes 或旧版生命周期方法，升级后直接报错。
这时候光看文档不够，得实际跑一遍构建流程。可以用 npm ls react 查看依赖树，提前发现潜在冲突。
示例：检查依赖冲突
npm ls react
// 输出类似：
'-- react@18.2.0
'-- react-dom@18.2.0
'-- some-legacy-ui-lib@1.3.0
'-- react@16.14.0把升级当成一次性任务
有些团队平时不管版本老化，等到安全扫描出高危漏洞才紧急升级，这时候往往要跨多个版本，风险陡增。就像一辆车三年没保养，突然发现发动机报警，只能停摆大修。
更好的方式是建立定期评估机制，比如每季度 review 一次关键依赖的更新日志，小步快跑地跟进。这样每次改动小，回滚成本也低。
自动化测试覆盖不足还敢直接上
没有足够测试保障的情况下强行升级，等于蒙眼过河。曾经有团队升级 Spring Boot 主版本后，所有定时任务失效，查了两天才发现是调度器默认线程池行为变了，而他们根本没有写集成测试去验证任务执行。
真正稳妥的做法是：升级前确保核心业务路径都有自动化测试覆盖；升级后先跑一遍 CI 流水线，看是否有断言失败或异常日志。
忽视配置文件的隐性变更
新版本常会调整默认配置值，或者废弃某些参数。比如 Nginx 在某个版本中把 keepalive_timeout 的默认值从 75 秒改成 60 秒，表面看差别不大，但在高并发场景下可能导致客户端频繁重建连接，反而增加延迟。
这类问题最难排查，因为它不会报错，只会慢慢拖慢系统。建议每次升级都对比官方 changelog 中的“behavior changes”部分，逐条核对配置项。
只盯着代码，忘了数据迁移
数据库 schema 变更是升级中最容易踩坑的一环。比如你升级了一个用户管理服务，新版本要求 user 表新增一个非空字段 status，但旧数据没初始化这个字段，结果第一批请求全报 500。
正确的流程应该是：先写好迁移脚本，在升级服务前把历史数据补齐；同时在部署脚本中加入校验步骤，确保结构一致再启动应用。