背景

2019 年

我在的公司當時是個什么情況，只有兩個 Java 應用，還都跑在一個 Tomcat Servlet 容器。

當時是如何本地調試？都是研發自己電腦裝個 Mysql，裝個 Tomcat，自己電腦運行調試，好處嘛就是后端研發互不干擾，想怎么改就怎么改，APP 端研發就直連后端的筆記本調試。上線部署嘛就是一個研發手動編譯個 Jar 包丟到云服務器上面，大體就是個草臺班子，能干活，但是也就那樣。

2020 年

到了 2020 年，公司買了一臺服務器，Centos 的系統，給裝上了 Mysql、Tomcat，用上了 Redis 緩存，RabbitMQ 消息隊列，有了獨立的測試環境，用上了 Jenkins 自動打包并部署應用，也算鳥槍換炮，起碼不用自己打包了。

這個時候是如何本地調試呢？起碼不用自己電腦裝 Mysql 了，后面框架由 SpringMVC 和 Struts2 都改成 Spring Boot，外置的 Tomcat 也可以去掉了。后端研發本地運行 Spring Boot 時直連服務器的 Mysql 進行調試，APP 端再也不用連后端研發的筆記本了，有了相對穩定的調試環境。代價就是各個后端的數據庫更新結構要保持兼容性，避免影響他人。

2021 年

隨著業務增長，后端框架由 Spring Boot 進化為 Spring Cloud 全家桶，應用運行環境由 Linux 直接運行改為了 Docker 鏡像部署，各類中間件同樣也使用了 Docker 鏡像。產品線增加，單一的開發分支已經不能滿足需求，為此又開辟了另外一條后端代碼分支，同樣的開發測試環境也多了一份。

這個時候的本地調試，對于 APP 端來說變化不大，區別連接后端不同環境使用不同域名而已。對于后端的研發同學就不一樣了，每次本地調試自己電腦要常駐一個 Eureka 和一個 Config Server，如果本地調試的微服務依賴比較多，沒個大內存真是頂不住。

2022 年

業務量繼續增加，產品同事數量增加了，那個需求量真是堆積如山，兩個分支已經不能滿足要求了，又開了第三個分支，還是不夠。每次增加新的分支運行環境，后端研發同學也很痛苦，一堆環境和第三方平臺回調需要配置。為了能動態擴容縮容，Spring Cloud 全家桶繼續演進，拋棄了 Zuul 網關和 Eureka，改為使用 Spring Cloud Kubernetes，運行環境全面向 K8S 靠攏。在此期間公司又采購了一臺服務器用于開發測試，內存 CPU 磁盤滿上!

進入 K8S 時代，后端研發本地的電腦沒辦法隨意連接 Linux 服務器上面的各種中間件，每個新分支環境里面的每個 POD 都是一個新的 ip，也不可能像之前那樣開放指定幾個中間件的端口給后端連接，那么多環境每個都做設置的話，運維同學整天不用干別的事了。也由此引出了今天要說的 kt-connect 工具，通過這個工具，后端研發本地的電腦可以代理訪問到各個分支環境，也就是 K8S 里面的命名空間的所有服務，并且只需要啟動需要調試的服務，大大節省了電腦 CPU 內存占用。

選型

在選擇代理訪問 K8S 環境以便于本地調試的工具中，網上有幾種。

1. 端口轉發

使用 Ingress、NodePort、LoadBalancer 之類的將流量轉發到指定端口，如上文所說，會讓運維同學工作量比較大，也不便于分支環境的自動創建和回收，只適合需要暴露端口數量不多的場景。

2. VPN

通過在 K8S 每個命名空間里面設置一個運行有 VPN 服務的 POD，后端研發筆記本通過 VPN 客戶端連接代理進入到指定命名空間，可以正常訪問和解析集群內各類服務，基本能滿足日常的要求，缺點是每個命名空間都常駐了一個 VPN 服務的運行資源。

3. Telepresence

在搜索的過程中發現了這個代理工具，幾乎可以說 9 成的中英文技術文章都推薦使用這個工具，功能非常強大，不但提供了 VPN 所具有的代理功能，可以訪問到命名空間內所有服務，還能指定各種規則攔截指定服務的流量到本地機器，相當于本地機器也能作為一個普通的 POD 提供對外服務。大體設計原理如下：

在研發本地電腦執行如下命令:

telepresence helm install --kubeconfig .kubeconfig
telepresence connect ---kubeconfig .kubeconfig

就會自動在 K8S 集群創建一個命名空間 ambassador，并且部署一個 traffic-manager 的 pod，用于流量管理，而在研發筆記本本地則會啟動 2 個 daemon 服務，其中一個叫 Root Daemon，用于建立一條雙向代理通道，并管理本地電腦與 K8S 集群之間的流量，另外一個 User Daemon 則是負責與 Traffic Manager 通信，設置攔截規則，如果登錄后還負責與 Ambassador Cloud 進行通信。

通過配置攔截規則，攔截的 POD 里面會安裝一個 traffic-agent，官方文檔說明是類似 K8S 集群的 sidecar 模式，對注入 POD 進行流量劫持，所有流量出入通過 traffic-manager 進行重新路由。

•  The Traffic Agent is a sidecar container that facilitates intercepts. When an intercept is first started, the Traffic Agent container is injected into the workload's pod(s).

雖然他的功能很強大，但是在目前 2.5 版本的使用過程中，為了使用他的攔截和 Preview Url 功能必須在他家的商業云平臺 Ambassador Cloud 進行注冊登陸(注：不知道為什么網上技術文章都沒提到這點，測試的時候非得要登錄他家云平臺)，并且攔截規則的配置是通過云平臺的網頁進行操作的，聯網的要求，包括可能存在的安全，泄露之類的隱患，我覺得是不可接受，也因此不得不放棄使用這個工具。

還有一個不得不說的缺點就是，老版本使用后可以清理掉自動創建的命名空間（namespace）和 pod、攔截 agent 的功能（telepresence uninstall）也沒了，在 2.5 版本的命令參數里面完全消失了，這就導致每次使用后，如果想保持環境干凈，還得麻煩運維同學去清理掉，非常麻煩，簡直逼死潔癖患者。

4. kt-connect

所幸開源社區又找到了另外一款類似 Telepresence 的工具，名為 kt-connect：

•  https://github.com/alibaba/kt-connect
  

使用版本為 v0.3.6（順便說下我們使用的 K8S 版本是 1.24），并且它無需聯網登陸什么賬號，結束命令執行默認還會自動清理。阿里出品，不確定是不是又一個 KPI 開源項目，但是至少這一刻我對這個工具是非常滿意的。

原理

同 Telepresence 類似，但不同的是，kt-connect 只會在指定連接的命名空間（namespace）里面新建一個自用的 pod，然后部署一個 kt-connect-shadow 的鏡像。相比 Telepresence，它在模式進行了細分擴展，分為四大模式：

1. Connect 模式

ktctl.exe connect --kubeconfig .kubeconfig --namespace feature-N --debug

這個模式下，kt-connect 起到的是一個類似于 VPN 的作用，研發本地電腦可以訪問到連接的命名空間(namespace)內的所有服務，但是并沒有加到集群里面其他服務里面，其他服務的流量并不會轉發到本地電腦。

注 1： 與 telepresence 類似，kt-connect 所有命令都要帶上--kubeconfig，確保有足夠權限和能正確連接 K8S 集群的 API Server，很多文章都很少提到這點，假如 K8S 集群限制權限，或者與研發不在同一個網絡，必須確保使用運維同學提供的有足夠權限的授權文件 kubeconfig 來進行連接。

注 2：

Failed to setup port forward local:28344 -> pod kt-connect-shadow-gseak:53 error="error upgrading connection: error sending request: Post "[https://10.0.8.101:8443/api/v1/namespaces/feature-N/pods/kt-connect-shadow-gseak/portforward](https://10.0.8.101:8443/api/v1/namespaces/feature-N/pods/kt-connect-shadow-gseak/portforward)": dial tcp 10.0.8.101:8443: connectex: A socket operation was attempted to an unreachable host."，

如果出現以上報錯的話，有可能是 kt-connect 路由 BUG，可能本地電腦的路由與新加的通往 API Server 的路由有沖突，增加參數--excludeIps 10.0.8.101/32 即可，如果網段沖突比較多，可以擴大網段范圍，例如--excludeIps 10.0.8.0/24 參考 issue-302:

•  https://github.com/alibaba/kt-connect/issues/302
  

ktctl.exe connect --kubeconfig .kubeconfig --namespace feature-N --excludeIps 10.0.8.101/32 --debug

2. Exchange 模式

ktctl.exe exchange serviceA --kubeconfig .kubeconfig --namespace feature-N --expose 12001 --debug

這個模式類似于 Telepresence 攔截模式，將指定服務的所有流量攔截下來轉發到研發本地電腦的端口，使用這個模式能對環境里的訪問請求直接進行調試。

具體原理就是將 service 里面的 pod 替換成一個 serviceA-kt-exchange 的 pod。

注 1： Exchange 模式的流量方向是單向的，并不會將本地電腦主動發起的請求代理過去，如果 K8S 集群跟研發本地電腦不在一個網段內，需要另外開一個命令行運行 Connect 模式，確保本地服務可以正常連接 K8S 集群的其他服務，參考 issue-216：

•  https://github.com/alibaba/kt-connect/issues/216
  

注 2： Exchange 模式是通過攔截 service 進行流量轉發，假如集群的請求沒有經過 service，例如直接解析到 pod 之類，可能就會出現攔截失敗的情況（同理 Mesh 模式也是如此），所以出現問題記得跟運維同學確認 K8S 集群內的路由情況。

3. Mesh 模式

kctl.exe mesh serviceA --kubeconfig .kubeconfig --namespace feature-N --expose 12001 --debug

執行命令后可以看到輸出日志里面包含類似文字：

2:30PM INF Now you can access your service by header 'VERSION: xxxxx'

這個模式本地電腦的服務和 K8S 集群里面相同的服務同時對外響應請求，但是只有通過指定的 http 請求頭 VERSION: xxxx 的請求才會轉發到本地電腦，相比 Exchange 模式，保證了其他人服務正常使用，同時研發又能進行本地調試。每次生成的請求頭 VERSION 的值都是動態生成的，如果要固定這個值，可以通過參數--versionMark 寫死，例如固定值為 test-version，命令如下：

kctl.exe mesh serviceA --kubeconfig .kubeconfig --namespace feature-N --expose 12001 --debug --versionMark test-version

具體原理就是將 serviceA 里面的 Pod 替換成一個 serviceA-kt-router 的路由鏡像，負責根據請求頭進行流量代理轉發，另外生成一個 serviceA-kt-stuntman 服務，這個就是線上正常運行的 serviceA，還有一個 serviceA-kt-mesh-xxxxx 服務，這個就負責將代理流量到本地電腦。

4. Preview 模式

kctl.exe preview serviceB --kubeconfig .kubeconfig --namespace feature-N --expose 12001

不同于 Exchange 和 Mesh 模式要求 K8S 集群有一個在運行的服務，Preview 模式可以將本地電腦運行的程序部署到 K8S 集群中作為一個全新的 Service 對外提供服務，非常便于新建服務的開發調試、預覽等作用。