技术

agentic chat 图数据库的一些考量 LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 向量数据库的一些考量 fastapi+sqlalchemy进行项目开发 LLM微调实践 Python协程实现 Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 Python虚拟机 LLM工作流编排 Python实践 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Python一些比较有意思的库 Transformers源码学习 LangChain源码学习 通用分布式计算引擎Ray Python并发 go依赖注入 go collection gc的基本原理 golang性能分析及优化 数据湖 高性能计算与存储 Linux2.1.13网络源代码学习 《大数据经典论文解读》 三驾马车学习 Spark 内存管理及调优 Yarn学习 从Spark部署模式开始讲源码分析 容器狂占内存资源怎么办？ 多角度理解一致性 golang io使用及优化模式 Flink学习 c++学习 学习ebpf go设计哲学 ceph学习 学习mesh kvm虚拟化 学习MQ go编译器以及defer实现 学习go 为什么要有堆栈 汇编语言 计算机组成原理 运行时和库 Prometheus client mysql 事务 mysql 事务的隔离级别 mysql 索引 坏味道 学习分布式 学习网络 学习Linux go堆内存分配 golang 系统调用与阻塞处理 Goroutine 调度过程 重新认识cpu mosn有的没的 负载均衡泛谈 单元测试的新解读 《Redis核心技术与实现》笔记 《Prometheus监控实战》笔记 Prometheus 告警学习 calico源码分析 对容器云平台的理解 Prometheus 源码分析 并发的成本 基础设施优化 hashicorp raft源码学习 docker 架构 mosn细节 与微服务框架整合 Java动态代理 编程范式 并发通信模型 《网络是怎样连接的》笔记 go channel codereview gc分析 jvm 线程实现 go打包机制 go interface及反射 如何学习Kubernetes 《编译原理之美》笔记——后端部分 《编译原理之美》笔记——前端部分 Pilot MCP协议分析 go gc 内存管理玩法汇总 软件机制 istio流量管理 Pilot源码分析 golang io 学习Spring mosn源码浅析 MOSN简介 《datacenter as a computer》笔记 学习JVM Tomcat源码分析 Linux可观测性 学习存储 学计算 Gotty源码分析 kubernetes operator kaggle泰坦尼克问题实践 kubernetes扩缩容 神经网络模型优化 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 TIDB源码分析 什么是云原生 Alibaba Java诊断工具Arthas TIDB存储——TIKV 《Apache Kafka源码分析》——简介 netty中的线程池 guava cache 源码分析 Springboot 启动过程分析 Spring 创建Bean的年代变迁 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 共识算法 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 docker和k8s安全访问机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占资源怎么办？ Kubernetes资源调度——scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes类型系统 源码分析体会 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 线程排队 jib源码分析之细节 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 为容器选择一个合适的entrypoint kubernetes yaml配置 《持续交付36讲》笔记 mybatis学习 程序猿应该知道的 无锁数据结构和算法 CNI——容器网络是如何打通的 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用？ 串一串一致性协议 当我在说PaaS时，我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 精简代码的利器——lombok 学习 《深入剖析kubernetes》笔记 编程语言那些事儿 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 如何分发计算 Storm 学习 AQS1——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux vfs轮廓 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 hbase 泛谈 forkjoin 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 bgp初识 calico学习 AQS——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 《Elasticsearch权威指南》笔记 mockito简介及源码分析 2017软件开发小结—— 从做功能到做系统 《Apache Kafka源码分析》——clients dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记 log4j学习 为什么netty比较难懂？ 递归、回溯、动态规划 apollo client源码分析及看待面向对象设计 学习并发 docker运行java项目的常见问题 OpenTSDB 入门 spring事务小结 分布式事务 javascript应用在哪里 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 java内存模型和jvm内存布局 java exception Linux IO学习 netty内存管理 测试环境docker化实践 netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 Go并发机制及语言层工具 Linux网络源代码学习——数据包的发送与接收 《docker源码分析》小结 docker namespace和cgroup zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 链式处理的那些套路 netty回顾 Thrift基本原理与实践（二） Thrift基本原理与实践（一） 回调 异步执行抽象——Executor与Future Docker0.1.0源码分析 java gc Jedis源码分析 深度学习泛谈 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 并发控制相关的硬件与内核支持 systemd 简介 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 自己动手写spring（八） 支持AOP 自己动手写spring（七） 类结构设计调整 分析log日志 自己动手写spring（六） 支持FactoryBean 自己动手写spring（九） 总结 自己动手写spring（五） bean的生命周期管理 自己动手写spring（四） 整合xml与注解方式 自己动手写spring（三） 支持注解方式 自己动手写spring（二） 创建一个bean工厂 自己动手写spring（一） 使用digester varnish 简单使用 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM执行 git maven/ant/gradle/make使用 再看tcp kv系统 java nio的多线程扩展 《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go常用的一些库 Python初学 Goroutine 调度模型 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 Go基础 JVM类加载 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 ThreadLocal小结 docker快速入门

架构

bert rerank微调 大模型推理tips RAG向量检索与微调 dddfirework源码分析 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer k8s设备管理 ddd从理念到代码 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 K8S YAML 资源清单管理方案 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从混部到统一调度 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 性能问题分析 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 7

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 24

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 74

agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


项目隔离——案例研究

2018年08月19日

简介

每个公司都有一个测试环境 供技术开发和调试。随着公司的壮大，会产生一个问题：一个测试环境够用么？不够用。只有一个测试环境的痛点：开发5分钟，联调1小时。为何呀？

假设你的服务依赖ABC，你联调的时候，极有可能ABC 中的某一个服务也在开发阶段，于是便可能：

  1. ABC 某一个服务直接不可用
  2. ABC 代码可能有bug，进而导致联调失败，耗费时间定位bug 在哪个服务上。

以上述问题为引子，可以看到：测试环境 应随着公司的壮大 而逐渐调整和规范，本文尝试梳理下 测试环境 管理 相关的几个问题，尤其关注的是环境隔离问题。

开发之痛：稳定的测试环境，怎么就那么难在测试环境中常用的实践主要有：双机部署、N+1部署、隔离环境等。

  1. 双机部署，一个应用至少部署两个Pod。资源占用高
  2. N+1部署
  3. 隔离环境，既然我们将环境隔离出来了，但隔离依赖的基础环境不稳定，这个时候假如我们有一个稳定的环境是否就能解决问题了呢？什么样的环境是稳定环境呢？就是能够发布到线上版本的环境，线上环境肯定是稳定环境，所以我们的稳定环境其实是由与线上版本一致的应用服务组成的，跟线上的服务是一致的。当有了稳定的基础环境，在应用部署到生产环境之后，也同样要把它部署到基础环境中去，提供一个给测试环境作为依赖的基础环境。
  4. 生产环境做基础环境，要解决两个重要的问题，第一个是流量隔离，流量隔离相对来说问题不太大，从以前面向资源到现在面向流量的隔离有很多现成的手段可以做。第二个是数据隔离。这个是挺大的挑战，数据形式有很多种，比如说消息队列和普通的数据库不一样，数仓又不一样，很多麻烦的问题在这里，但是具体到某一个点上都有办法解决。

毕玄：测试是个大问题，到现在也是，很多公司尤其服务化以后更严重。因为你原来就一个系统，测试还好，不存在互相干扰，服务化以后好了，有几百上千个系统，那完蛋了，一放到测试环境，你都不知道谁影响了你，所以各家公司就搞出了 N 套方案，来解决互相干扰的问题。比如阿里以前先搞了一套测试环境，所有人都在上面放新的代码，但慢慢的大家就发现这环境还是不要用了，没法用，全是异常，你查问题可能发现根本不是你代码的问题，都是别人的，但别人不理你，这就没法搞下去了。所以，我们又搞了一套日常环境，日常环境是比较稳定的，里面只允许放测试过的正常代码，但因为前面的测试环境不受大家认可，所以大家就时不时在日常环境里跑，然后就又尴尬了（笑），所以日常环境也慢慢变成测试环境了。后来希望从中间件的层面去解决，我们把这个叫二套环境，比如在这个环境里，你现在是测试，但别人调用的时候不会调用到你，会调用一个稳定版本。但是中间件要解决，很复杂，因为不光有服务调用，还有消息各种各样的问题。最后我觉得也解的不是很好。所以阿里后来都已经直接到预发环境去测了，预发其实就是线上生产环境，只不过用户访问不到，但我们内部能访问。因为用的是线上，可以确保如果出问题，应该就是我的问题。但是后来预发环境也乱套了（笑）。反正为了一个环境问题，尝试了不知道多少年，现在应该还有个团队尝试新的，专注怎么解决环境干扰问题。

vivo 全链路多版本开发测试环境落地实践 未细读。谈到了http、 rpc、mq 分别如何做流量隔离。

测试环境的特点

阿里测试环境运维及研发效率提升之道：生产环境最关注的就是稳定，测试环境更关注的是研发效率。

测试环境的特点

  1. 频繁的代码提交和部署
  2. 开发频繁修改自己的代码，但希望别人能够提供一个稳定的服务
  3. 资源配置低

线下环境为何不稳定？怎么破 建议细读 测试环境不稳定&复杂的必然性及其对策

一站式动态多环境建设案例 未读

资源配置低

  1. 服务器 配置比较低。比如磁盘容量比较低，一个服务打满磁盘，于是同主机的其它服务 直接就挂了。因此 需要进行资源监控，至少要做到支持报警以尽快发现问题。
  2. 服务器 运行环境不稳定，一般测试环境 都在公司的办公大楼内，比如笔者公司，每年断一次电是必然事件。

频繁的代码提交

带来的挑战

  1. 对于docker 环境来说，频繁部署会产生大量的镜像文件。因此要提供清理机制，尽可能压缩镜像文件大小，方法：直接压缩；尽可能共用layer。
  2. 尽可能缩短 代码提交 到开始在测试环境运行的 时间

环境隔离

为什么要隔离？为了避免相互干扰。可以回顾下开篇的案例。

环境包括什么？

  1. 互通服务器/容器，提供计算资源
  2. 中间件，比如mq、zk等
  3. 前端接入，比如nginx；后端存储，比如db、hdfs等

解决方案

有赞是如何高效管理自己的开发测试环境的？

  1. 强隔离，一个环境一套业务服务、中间件、数据库等。听起来 服务器成本 很贵的样子，多环境的维护也需要耗费人力。
  2. 弱隔离，能共用共用，按需隔离。对于服务A，存在开发版本A1及稳定版本A0，服务B类似。则A 服务调用 B 服务时。A0 会调用B0 服务，A1 服务则若存在B1 服务便调用B1 服务，否则A1 调用B0 服务。

弱隔离 实现方案

实现原理

  1. 根据源头的IP所在隔离组进行路由。（阿里文章中的方案）

    暂时忽略上图中的红线

    把源头的请求IP放在ID（阿里有一个中间件叫做鹰眼，每个用户请求会生成一个ID，这个ID会随着每一次调用一个一个传下去）里面，当你服务调用的时候，服务路由会把ID取出来，看看你的IP有没有跟隔离组做关联，如果有的话就到那个隔离组里面去调用。

    特别的，把一个服务单独放在一个隔离组里，可以实现“服务在运行，但不会被任何人调用到”的效果

  2. 请求链路 中携带 环境标识。（有赞文章中的方案）

    注意箭头的颜色

有赞与阿里方案类似，将服务实例信息与env 绑定。不同的是

  1. 隔离组的概念 是从 服务粒度来说的，即假设一次开发只涉及到 AB 两个服务，则希望实现：AB 存在开发和稳定两种状态，开发状态 可以访问别人的稳定状态，但开发状态对外不可见，除非AB 本身就是一起开发的，B 的开发状态 对A 可见。

  2. 有赞 的方案则是从 隔离角度 来说的，只是说 硬隔离成本太高，通过env 参数化的方式 实现弱隔离。

隔离组的概念 更加通用，你可以一个服务 占用一个隔离组，而一个服务占用env 则一个语义上不太顺。

信息关联

因为阿里 和 有赞的文章 分别提到 环境 和隔离组 等类似概念，以下统一 使用隔离组。

服务的提供方，如何告知 自己提供的是哪个隔离组的服务？ 调用方 如何感知 自己所在的隔离组，以便调用 对应隔离组的服务。

对于rpc 服务，可以提供 第三方配置界面人为关联，将服务实例信息（比如ip）与隔离组 的关联情况 写入到 etcd/zk 等。

对于rpc 服务，服务治理框架 在发起 rpc 调用时

  1. 根据本机信息/ip 查询zk，感知自己所在的隔离组
  2. 查询目标 服务 在该隔离组 中是否有 实例
  3. 若有，则直接调用
  4. 若无，则调用默认 隔离组 对应的服务

对于restful 等服务，服务方可以 约定 url 规范，提供服务的url 中包含 隔离组信息，并强制通过域名 访问（这样就用到了 nginx）。请求方 则在请求中 加入 带有隔离组信息的cookie（此时一般一个隔离组一个请求方，可以在请求方启动时配置好 隔离组参数，也可以单独做一个代理系统，在代理系统中关联 请求方ip 和隔离组，然后由代理系统转发rest请求），由nginx 根据 cookie 信息 自动 路由到 对应的 隔离组服务。

后续 全链路 压测时，也可以使用 弱隔离的逻辑。

20年11月1日补充：信也科技是如何用Kubernetes搞定1000个应用测试环境的？ 也是弱隔离的方案，细节实现上有独树一帜的地方。

对调度系统的要求

在单一环境下，除了业务上有shard 逻辑的需求 导致项目需要多个实例外，一般一个项目一个实例即可。此时，用户发起一次项目的部署，则调度系统会干掉 老的实例，创建新的实例。

多隔离组环境下会带来以下不同：

  1. 项目通常会具备两个状态： 开发和稳定。此时，用户发起一个项目的部署，可以将隔离组 配置 纳入部署参数，调度系统 在隔离组维度上 确保一个 隔离组 只有特定数量（一般是一个）的实例
  2. 项目稳定后，通常会删除 开发 版本的隔离组 实例，删除 操作 也应确保 在隔离组 维度下。

弱隔离有多弱

  1. 比如mq 是否要做弱隔离？发的消息 带上 隔离组标识，只有对应 隔离组 标识的消费者才可以接收 该隔离组标识的消息。

  2. 2019.4.10补充：当某个隔离组的服务挂掉时，比如下图的C1，那么是走A0->B0->C0->D1呢？还是直接告诉用户C1挂了。

    请求时除了携带隔离组标识外，还应携带一个白名单：描绘哪些服务挂掉就立即报错。否则就有则调用，无则调用stable（稳定组，对应上图中的v0），再无则报错。

针对第二点有一个背景，笔者最初实现的版本就是：对于A1，有B1则调用，无B1则调用B0。而新的业务需求是，没有B1就要立即报错。然后开始互撕，从中可以发现几个问题

  1. 一开始受限于强弱隔离的概念，对”弱隔离有多弱“没有认识。技术概念是人为创造出来的，但创造出来是解决问题的。后来者削足适履，为了满足概念而做事儿，超出概念的却认为提出问题的人有问题。不执念于概念，尤其是权威概念，专注于解决问题。
  2. 知道、理解、应用，每一个层次之间都差的挺远的。
  3. 技术沟通极易转换为人身攻击，尤其是事先存在偏见的时候

全链路灰度

浅析微服务全链路灰度解决方案 非常好的文章，建议细读。感触就是，没有这么复杂的业务，你很容易觉得istio 很多余，这种体感蛮重要的。

那么全链路灰度具体是如何实现呢？

  1. 需要对服务下的所有节点进⾏分组，能够区分版本。即节点打标，对应k8s 的pod.label 或者 nacos label。
  2. 需要对流量进⾏灰度标识、版本标识、传递。即流量染色。在请求的源头/前端或网关根据⽤户信息或者平台信息的不同对流量进⾏打标。
  3. 需要识别出不同版本的灰度流量。
  4. 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。此外，需要引⼊⼀个中⼼化的流量治理平台，⽅便各个业务线的开发者定义⾃⼰的全链路灰度规则。

流量染色，如果不走灰度标识的全链路透传（需要链路上的所有 服务都支持，包括mq 等），实现方式是不是可以理解为：每个pod打了anno，<podIp,流量标识>会被记录下来。一个pod 在收到请求时，根据请求来源podip 即可获取请求的流量标识，这样省得在框架里去透传流量标识了。PS：还不清晰，有没有可能实现，在实例外部做流量染色

service mesh

使用service mesh进行流量隔离

基于Go语言的滴滴DevOps重塑之路