环境管理在日常的研发过程中基础问题，开发自测、联调均需在环境中进行。Zadig 针对环境管理，当前提供了如下能力：
- 创建/销毁环境
- 复制环境
- 托管环境
- 自测模式（自 v1.11.0 版本推出）
通过创建/销毁环境，开发者可以便利使用隔离的环境。
通过复制环境，开发者可以快速复制出存量环境，在隔离的相同环境中进行开发、联调。
通过托管环境，开发者可以将已经存在的 namespace 及该 namespace 中的应用纳入到 Zadig 中，通过 Zadig 的能力管理环境和应用。
通过自测模式，开发者之间可以共享同一套基准环境，低成本搭建子环境，在子环境中仅部署少量服务，并和基准服务交互实现开发、联调。
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：
- 一个 K8s 集群，可以有多套自测环境
- 每个项目，可以有多套自测环境
- 每个自测环境中，拥有一个基准环境和 n 个子环境 (n≥0)
- 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
- 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
- 每个自测环境中，不支持子环境间请求交互
- 服务在一个环境中，至多有一个版本
自测环境：
- 任意时刻，基准环境拥有全量服务
- 同步请求的服务间通过 K8s Service 访问
- 同步请求的请求链通过 tracing 信息串接
- 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
- 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：
- 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
- 需要识别出 不同的灰度流量
- 需要对流量进行 灰度标识
- 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：
- 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
- 可在流量管理组件层面配置路由规则 --- 可控灰度标
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
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
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：
所有 (南北/东西) 流量均经过网关
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：
- 可以基于 http header 等动态路由流量
- 基于 K8s Service 做服务发现
- 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：
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[1]
暂不支持 header propagation，issue 参见 link[2]
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
VirtualService 定义路由规则，控制流量路由到服务上的行为，基于部署平台的能力实现服务发现，如 K8s Service。
EnvoyFilter 管理每个服务流量经过的 Envoy 配置，可被用来动态调整流量特征。
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
- 但通过 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
灰度标的传递在自测模式中是关键问题，有三种解决方案：
- 应用自身对于入请求引发的出请求，主动传递对应的灰度标
- 集成了 tracing 能力的应用，会通过 tracing sdk 等通过 trace id 等串联请求，Istio 可在服务接收到请求时记录 trace id 和灰度标的关系，然后服务发出请求时根据 trace id 自动增加灰度标
- 对于 Java 语言，可通过 Java Agent 劫持程序运行时流量，根据入请求引发的出请求，自动添加灰度标
方案 1 需要应用少量修改。
方案 2 依赖应用已经集成 tracing 能力。
方案 3 会限制应用开发语言，同时需要在 Java Agent 中实现类似 Istio 中的服务发现和流量动态路由的能力。
Zadig 自测模式不限制用户使用的开发语言，同时又希望尽量减少对用户现有应用的侵入，故采用方案 2。
简化后的方案如下：
Zadig 在系统层面提供一个 Cache 服务：
- 当请求进入服务时，Envoy 会请求 Cache 服务记录 trace id 和 灰度标 的对应关系
- 当请求流出服务时，Envoy 会根据请求中的 trace id，查询 Cache 服务获取 灰度标，配置在出请求
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。
核心代码：
K8s 项目:
- 后端：https://github.com/koderover/zadig/pull/1214
- 前端：https://github.com/koderover/zadig-portal/pull/660
Helm 项目：
- 后端：https://github.com/koderover/zadig/pull/1425
- 前端：https://github.com/koderover/zadig-portal/pull/791
展望
开发者常用的开发工具是 IDE，随着 Zadig v1.12.0 的重磅发布，已推出面向 VScode IDE 的插件，结合自测模式的能力，使得开发者之间在一个工作界面中就可以轻松进行远程开发和联调，进一步提升开发者的生产力。
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。
官网：https://koderover.com/
github: https://github.com/koderover/zadig
参考链接：
[1] https://github.com/linkerd/linkerd2/issues/7155
[2] https://github.com/linkerd/linkerd2/issues/4219
