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ghcr.io/open-feature/flagd

ghcr.io/open-feature/flagd:v0.12.6

ghcr.iolinux/amd64v0.12.6大小: 未知更新于 2026年6月6日
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

遵循Unix哲学的功能标志守护进程。

什么是flagd?

flagd是一个遵循Unix哲学的功能标志守护进程。可以将其视为一个现成的、开源的、符合OpenFeature规范的功能标志后端系统。

特性

  • 🌐 符合OpenFeature规范,并支持多种语言。
  • 🆕 易于扩展至新语言。
  • 🔄 同时支持多个数据源。
  • 🕒 功能标志更新近乎实时生效。
  • 💪 包含强大灵活的规则定向引擎和确定性基于百分比的灰度发布。
  • 🔦 暴露功能标志评估轨迹和指标,且与OpenTelemetry兼容。

▶️ 快速开始

可在浏览器中通过Killercoda教程体验flagd,或按照以下说明在您自己的基础设施上运行。

  1. flagd可以作为独立二进制文件或容器运行。下载并安装flagd或作为容器运行

若需Kubernetes原生部署?flagd也可作为https://github.com/open-feature/open-feature-operator%E3%80%82

  1. 启动flagd:
flagd start \
--port 8013 \
--uri https://raw.githubusercontent.com/open-feature/flagd/main/samples/example_flags.flagd.json

或使用Docker:

[!NOTE] 在Windows中,文件位置和Docker运行时均需使用WSL系统。混合文件系统无法工作,这是https://github.com/docker/for-win/issues/8479

docker run \
--rm -it \
--name flagd \
-p 8013:8013 \
ghcr.io/open-feature/flagd:latest start \
--uri https://raw.githubusercontent.com/open-feature/flagd/main/samples/example_flags.flagd.json

如果需要本地修改文件,可先下载:

wget https://raw.githubusercontent.com/open-feature/flagd/main/samples/example_flags.flagd.json

本地模式下,按如下方式运行flagd:

flagd start \
--port 8013 \
--uri file:./example_flags.flagd.json

或使用Docker(> [!NOTE] 在Windows中,文件位置和Docker运行时均需使用WSL系统):

docker run \
--rm -it \
--name flagd \
-p 8013:8013 \
-v $(pwd):/etc/flagd \
ghcr.io/open-feature/flagd:latest start \
--uri file:./etc/flagd/example_flags.flagd.json

--uri可以是本地文件或任何远程端点。本地文件需使用file:前缀,例如--uri file:/path/to/example_flags.flagd.json。gRPC和http有各自的要求,更多信息可参考此处。

可指定多个--uri参数,即flagd可以同时从多个源获取标志。

  1. 现在flagd已准备好通过HTTP(s)或gRPC执行标志评估。本示例使用HTTP和cURL。

获取String类型值:

curl -X POST "http://localhost:8013/flagd.evaluation.v1.Service/ResolveString" \
-d '{"flagKey":"myStringFlag","context":{}}' -H "Content-Type: application/json"

对于Windows,建议使用WSL终端。若使用cmd,请按以下方式执行:

set json={"flagKey":"myStringFlag","context":{}}
curl -i -X POST -H "Content-Type: application/json" -d %json:"=\"% "localhost:8013/flagd.evaluation.v1.Service/ResolveString"

结果:

{
"value": "val1",
"reason": "DEFAULT",
"variant":"key1"
}

对底层标志存储(如JSON文件)的更新会被flagd实时反映,无需重启。

flagd还支持布尔型、整数型、浮点型和对象型标志。

  1. 现在flagd已运行,接下来需将其集成到应用中。可通过使用所选语言的OpenFeature提供程序实现。

📐 高层架构

📝 更多文档

更多文档(包括flagd配置选项、分数评估、定向规则和标志配置合并策略)可在flagd.dev或本仓库中找到。

🫶 贡献

感兴趣参与贡献吗?太好了,我们非常欢迎您的帮助!首先,请查看贡献指南。

我们还定期举行对所有人开放的社区会议。有关参与方式的详细信息,请查看OpenFeature社区页面。

非常感谢所有贡献者。

使用contrib.rocks制作。

许可证

Apache License 2.0

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