矩阵构建是什么
一个作业定义展开成多组参数组合：语言版本、操作系统、依赖版本各自成维度，组合数量等于各维度取值相乘。矩阵天然并行执行，适合验证跨版本兼容性与跨平台行为；代价是作业数量与费用随维度成倍增长，需要用 include 与 exclude 精确控制规模，而不是每维都拉满。
基本信息
| GitHub | strategy.matrix 配 include/exclude，fail-fast 可关闭 |
|---|---|
| GitLab | parallel:matrix 基于变量组合展开作业 |
| Jenkins | 声明式 pipeline 的 matrix 指令 |
| 命名识别 | GitHub 用矩阵变量拼作业名，失败时一眼看出组合 |
| 组合数 | 各维度取值相乘，三个维度各五档就是十五个作业 |
典型使用场景
- 跨语言版本：多个运行时版本同时验证兼容性。
- 跨操作系统：Linux 与 Windows 各自打包与验证。
- 跨数据库：多引擎或多版本跑同一套集成测试。
- 发布产物：每个平台组合产出一份安装包。
- 回归抽样：按风险挑选代表组合而非全量笛卡尔积。
- 依赖组合：锁文件与运行时版本交叉覆盖。
GitHub matrix
GitHub matrix
jobs:
test:
strategy:
fail-fast: false
matrix:
os: [ubuntu-latest, windows-latest]
node: [20, 22]
runs-on: ${{ matrix.os }}
steps:
- uses: actions/setup-node@v4
with: {node-version: '${{ matrix.node }}'}规模控制手段
| 手段 | 作用 | 说明 |
|---|---|---|
| exclude | 去掉不可能的组合 | 旧版本加新系统这类无效搭配 |
| include | 追加特殊组合 | 补一个带额外变量的特例 |
| fail-fast: false | 失败不取消其余组合 | 用于收集完整矩阵结果 |
| 代表性取值 | 控制总量 | 只保留各维度关键档位 |
组合数等于各维度取值相乘：用 exclude 去掉不可能组合，先控总规模再谈覆盖率。
矩阵作业通过矩阵变量读取当前组合值；新增一个维度往往把耗时与费用成倍放大，先评估再扩。
高阶运行器计费更贵：跨平台矩阵按必需程度选档位，常见的 Linux 组合加密，稀有平台降频跑。