Zadig，作为一款面向开发者的开源云原生 DevOps 平台，为开发者提供了全面的云原生运行环境。它不仅支持开发者进行本地联调、微服务的并行构建与部署，还涵盖了集成测试等关键功能。

在研发的日常流程中，环境管理是一项基础却至关重要的任务，涵盖了开发自测、联调、测试验证等多个环节。Zadig 在环境管理方面提供了以下核心能力：

• 创建/销毁环境：为开发者提供便捷的隔离环境使用。
• 复制/回溯环境：允许快速复制现有环境，确保在一致的环境中进行开发和联调。
• 托管环境：使开发者能够将现有的 namespace 及其应用纳入 Zadig，以实现应用分环境治理。
• 自测模式子环境：支持开发者共享一套基准环境，低成本构建子环境，仅部署必要服务，实现高效的开发和联调。

Zadig 环境管理功能，旨在简化开发者的工作流程，提高研发效率，同时降低环境管理的复杂性和成本。下述将针对 Zadig 的自测模式进行详细的技术解析，解密自测模式的技术实现：

基于拥有全量服务的基准环境，开发者可以低成本建立不同的子环境，在子环境中开发、变更目标服务，然后子环境与基准环境的服务交互来实现联调。

服务形态

在分析技术实现前，先通过如下简化的服务调用来回顾 Zadig 自测模式的使用体感：

在集群中搭建一套基准环境，该环境拥有完整的服务调用链。没有灰度标的请求会在基准环境中进行调用，调用链路为 A -> B -> C。

当开发者需要进行开发、联调时，比如涉及到到 A / C 两个组件的变更，可以基于基准环境新建 dev1 子环境，该子环境中仅部署变更后的 A / C 组件，即 A' / C'。联调时请求加上灰度标，如在 http header 中设定 x-env=dev1 的灰度标，此时请求会按照 A' -> B -> C' 进行。

同理，当开发、联调时仅涉及到 B / C 两个组件的变更时，可以基于基准环境新建 dev2 子环境，该子环境仅部署变更后的 B / C 组件，即 B'' / C''。联调时加上灰度标 x-env=dev2，这样请求按照 A -> B'' -> C'' 进行。

通过 Zadig 自测模式，集群中每条业务线仅需一套完整的基准环境，变更的组件在隔离的子环境中开发、部署，然后通过灰度标控制请求在基准环境和子环境中流转，从而满足开发、联调的需求，同时降低搭建新环境的复杂度和成本。

用户操作流程图如下：

上图中，左侧表示用户操作阶段，右侧表示每个阶段可做的操作的组合和次数。

在自测模式的生命周期中，用户可针对存量环境开启自测模式，将该环境转变为基准环境。然后基于基准环境，为业务不同的需求或缺陷修复创建不同的子环境，在自环境中部署变更的服务，通过子环境和基准环境交互，来实现自测联调。

模型

系统模型是产品设计和技术实现的基础，可以整体理解复杂系统的核心。

Zadig 自测模式的模型如下：

系统层面：

1. 一个 K8s 集群，可以有多套自测环境
2. 每个项目，可以有多套自测环境
3. 每个自测环境中，拥有一个基准环境和 n 个子环境 （n≥0）
4. 每个自测环境中，所有服务全部在一个 K8s 集群，不能跨集群部署
5. 每个自测环境中，子环境仅能和基准环境交互，请求链至多经过一个子环境
6. 每个自测环境中，不支持子环境间请求交互
7. 服务在一个环境中，至多有一个版本

自测环境：

1. 任意时刻，基准环境拥有全量服务
2. 同步请求的服务间通过 K8s Service 访问
3. 同步请求的请求链通过 tracing 信息串接
4. 子环境中可操作 （新增/删除/更新） 的服务是基准环境服务的子集
5. 基准环境、子环境、直接访问者需要在同一个 Mesh 中

通过模型可知，自测环境支持的是同步请求的调用链，且处于同步请求调用链上的服务之间通过 K8s Service 进行访问。

故环境若要开启自测模式，需要确保业务的同步请求调用链的服务均有相应的 K8s Service，确保服务间调用通过 K8s Service 进行。

实现原理

先定义关键问题：

1. 链路上各个组件和服务能够根据 请求流量特征 进行 动态路由
2. 需要识别出 不同的灰度流量
3. 需要对流量进行 灰度标识
4. 需要对服务下的所有节点进行分组，能够 区分服务版本

为此，实现的一般思路为：

1. 所有流量都经过流量管理组件 --- 根据流量特征进行动态路由
2. 可在流量管理组件层面配置路由规则 --- 可控灰度标
3. 经过流量管理组件的流量保持特殊标记 --- 灰度标可全链路传递
4. 流量管理组件能够根据流量标记，选择出对应的服务实例 --- 由业务无关组件执行 动态路由/服务发现
5. 不同版本的服务可部署在不同的环境中 -- 区分服务版本

通过上述实现一般思路可知，关键的技术实现在于 流量管理组件，通常可以考虑使用 网关 或 代理。

而在用户的技术栈中，流量与网关的关系通常会有如下两种场景：

1. 所有 （南北/东西） 流量均经过网关
2. 部分东西流量不经过网关

考虑到流量经过服务时必须均要经过一个流量管理组件，由于不能要求用户改动业务来处理流量路径，如服务调用均经过网关，故网关无法满足要求，因此选择代理作为流量管理的组件。

目前业界基于代理的流量管理服务比较成熟的是 ServiceMesh，根据上述需求，对 ServiceMesh 实现方案有如下技术要求：

1. 可以基于 http header 等动态路由流量
2. 基于 K8s Service 做服务发现
3. proxy 支持 header propagation

Istio 和 Linkerd 均是当前主流的 ServiceMesh 开源项目，可以考虑选择一种作为 ServiceMesh 实现方案。

经调研，截止 Zadig 自测模式实现时，Linkerd 在如下功能层面暂不满足：

1. 暂不支持 SMI TrafficSplit v1alpha3/v1alpha4，即不支持基于 http header 等做动态路由，issue 参见 link (opens new window)
2. 暂不支持 header propagation，issue 参见 link (opens new window)

Istio 均满足上述需求，同时社区活跃，故采用 Istio 作为 Zadig 自测模式的 ServiceMesh 实现方案。

技术实现

流量管理

Istio 在实现自测模式中，主要依赖以下两个关键的 CRD：

• VirtualService：这一 CRD 用于定义精细的路由规则，控制进入服务的流量行为。基于部署平台的能力实现服务发现，如 K8s Service。
• EnvoyFilter：此 CRD 负责管理流量通过 Envoy 代理时的配置，可被用来动态调整流量特征。

通过这两个 CRD 的协同工作，Istio 能够灵活地控制服务间的流量流动和行为调整，为自测模式提供了强大的支持。

在 Zadig 自测模式中的使用如下：

备注：

• DestinationRule 也是 Istio 中常用的资源，在 VirtualSerivce 路由生效后，控制流量实际导入的服务
• 通过 Zadig 自测模式的模型可知，一个环境仅会部署服务至多一个版本，可通过环境区分服务版本，故无需借助 DestinationRule 来区分一个环境中同一类服务的不同版本

灰度标传递

在 Zadig 自测模式中，灰度标传递至关重要。我们考虑了三种解决方案：

1. 应用主动传递：应用在引发出请求时，主动传递灰度标。
2. Tracing 能力集成：应用通过集成的 tracing SDK，利用 trace id 串联请求。Istio 在服务接收请求时记录 trace id 与灰度标的关系，并在服务发出请求时自动添加灰度标。
3. Java Agent 技术：对于 Java 应用，使用 Java Agent 劫持运行时流量，根据入请求引发的出请求，自动添加灰度标。

方案评估：

• 方案 1：需要对应用进行少量修改。
• 方案 2：适用于已集成 tracing 能力的应用，无需额外修改。
• 方案 3：限于 Java 语言，且需在 Java Agent 中实现服务发现和流量路由。

Zadig 自测模式选择：考虑到对用户现有应用的最小侵入性，Zadig 自测模式优先采用方案 2，它不限制开发语言且易于集成，为用户提供了一种既灵活又高效的灰度标传递方式。

简化后的方案如下：

Zadig 系统内置了 Cache 服务，用于管理请求的灰度标传递：

• 请求进入：当请求到达服务，Envoy 代理将向 Cache 服务查询，记录每个请求的 trace id 与对应的灰度标的映射关系。
• 请求流出：服务向外发出请求时，Envoy 代理会利用请求中的 trace id，从 Cache 服务中检索相应的灰度标，并将其配置到出站请求中。

这种机制确保了灰度标在服务间的传递既准确又高效，无需对应用代码进行修改，从而简化了整个灰度发布的流程。

用户操作实现

对于用户操作，下图整理了平台层面对应的操作实现：

用户对自测环境的操作，在平台层面会涉及对子环境、基准环境、Istio 环境的变更，具体的操作如上所示，不再赘述。

展望

自测模式是降低环境管理复杂度和部署成本的重要能力，Zadig 将会持续迭代，在产品层面给用户带来更好的环境管理体验。