详解测试在混沌工程中的落地方案

混沌工程概念

混沌工程是一种将混沌理论应用于工程领域的方法,旨在通过模拟和制造系统中的故障和不稳定因素,来测试和提高系统的可靠性和健壮性。它通过对生产环境进行有意制造的故障和异常方式,来验证系统对这些故障的反应和恢复能力,以此来发现和解决系统存在的弱点,从而降低系统的风险和成本。它的基本思想是通过有计划、有目的地注入故障,来验证系统在故障情况下的表现。这种故障可以是硬件故障、服务故障、软件故障等。

引入混沌工程原因

随着分布式系统的建设,单体应用迁移到分布式架构中,对系统的可靠性和容错性提出了更高的要求。为防止服务因为微小故障而产生雪崩效应,引发系统大面积崩溃,通过在分布式系统上进行受控实验,观察系统行为并及时发现问题,提升系统健壮程度。

混沌测试

混沌测试顾就是在系统中制造混沌,来验证系统鲁棒性和可靠性的一种方法。基于模拟实际环境中故障发生的场景,混沌测试可以挑战系统在异常情况下的反应,检验系统的性能、可靠性、安全性等,并且将混沌测试与自动化测试相结合,能够大大简化测试工作。混沌测试的目标是帮助发现潜在的问题和风险,提高和优化系统的鲁棒性,以确保系统在面对复杂的环境和工作负载时能够保持正确的运行状态。

混沌测试主要场景包括但不限于:模拟网络故障、磁盘损坏、服务器宕机等。

混沌工程测试与传统测试比较

传统测试:面向的是局部的。比如说某一个功能点、某一个场景是否满足要求;

混沌工程测试面向的是整体:

1.某一个故障在整体系统中的影响;

2.从故障产生到恢复的时间,评估的是应急响应是否健全、有效,保障机制是否可靠、正确的运行,不仅仅是技术上的测试;

具体如下:

混沌工程的重要原则是尽量在生产环境上进行实验,因为越接近生产环境,模拟故障越真实,越能发现系统问题,以最准确的方案来优化系统。但是前期系统存在较大的不稳定性,直接在生产环境进行实验,会产生较大的风险和事故。因此,我们建议前期在测试或者预发环境进行实验,待不断地演练和优化系统后,再从小规模到大规模逐步回归到生产环境进行实验。

混沌工程试验流程

混沌工程的实验流程通常包括8个步骤:

定义假设:首先需要明确实验的目的和假设,即需要验证哪些方面和条件,以及想要得到哪些结果和结论,验证系统在负载高峰期的稳定性等。

定义稳定性指标:需要围绕稳定性去展开,因此需要提前定义稳定性指标,例如系统的可用性、响应时间等,根据具体业务场景和需求定义相应的指标。

设计实验:根据实验假设,设计实验方案,包括实验的类型、注入的故障和异常类型、实验的持续时间等。确定实验的影响范围和影响程度,以确保实验过程的爆炸半径和安全性。

准备实验:在实验开始前,需要准备好实验环境和实验工具,并确保实验的安全性和稳定性。

执行实验:按照实验方案模拟故障和异常,并对系统进行实时监控和记录。建议在一个安全和可控的环境下,模拟一些异常情况。例如模拟系统崩溃、网络故障等,观察系统的反应和恢复能力。按照实验方案逐步引入故障,观察系统的响应能力,记录故障发生的情况和对系统稳定性指标的影响。

结果分析:混沌工程需要收集演练过程中的数据,包括但不限于响应时间、错误率、故障恢复时间等。实验结束后,需要对实验结果进行分析和评估,根据实验数据和记录的信息,分析系统在故障情况下的表现和响应能力,找出潜在的问题和改进点,包括系统的响应和恢复能力、系统的容错性和健壮性等。

优化改进:根据实验结果,提前发现系统问题和性能拐点,并优化实验方案和实验工具,最后优化系统的设计和实现。

持续实验:混沌工程不是一次性买卖,需要通过持续的实践和改进,不断提高系统的健壮性和可靠性,并逐步完善混沌工程实验流程,以适应不断变化的系统和环境。

混沌工程验证测试工具

ChaosBlade 阿里巴巴的开源混沌工具,提供了各种场景、协议和应用程序的故障模拟

https://github.com/chaosblade-io/chaosblade

Gremlin 一款用于模拟故障的SaaS工具,提供了各种故障场景和操作系统的支持

https://www.gremlin.com/solutions/saas/

Pumba 一个基于Docker 的混沌工具,可以模拟网络故障、容器宕机等

https://github.com/alexei-led/pumba

混沌工程原则

混沌工程是一种通过引入随机性和不确定性来提升系统的韧性,实验一般要遵循如下原则。

建立假设:在进行混沌工程实验前,必须先定义一个假设,即假设在什么情况下系统会出现故障。这有助于确保有清晰的实验目标。通过设计合理的实验方案,即通过有目的地注入故障,来验证系统的容错性和健壮性。

随机性:混沌工程通过引入各种随机性来模拟真实世界的不确定性,例如模拟系统故障、网络延迟等。随机并不意味着漫无目的,需要通过收集各种系统指标来评估系统的健康状况。这些指标可以包括系统响应时间、可用性、故障率等。

可恢复性:在混沌工程中,系统可恢复性是最重要的考虑因素之一。系统必须能够在出现故障时迅速恢复,并尽可能减少对终端用户的影响。

自动化实验:混沌工程需要尽可能地自动化各个方面的工作,包括自动化测试、自动化部署、自动化监控等,这可以提高系统的稳定性和可靠性,并确保实验的可重复性和高效性。

结果可观测和验证:混沌工程需要采集各种相关指标,即通过监测系统的指标、日志和报告等信息,来分析实验的有效性和安全性,以此来评估系统的稳定性。

实验文化:混沌工程鼓励团队持续进行实验,通过试错来不断改进系统的可靠性和性能。同时,团队需要保持开放的心态,愿意接受挑战和失败,并从中吸取经验教训。

应用混沌工程带来的好处

发现系统的弱点:通过模拟和制造各种故障和不稳定性,混沌工程可以发现系统的弱点和漏洞,以便及时进行修复和优化,帮助工程师更好地改进系统。

提升系统的健壮性:通过混沌工程不断地进行实验和优化,使工程师可以更好地了解系统在极端或者异常条件下的表现,从而提高系统的健壮性和可靠性,减少故障和宕机时间,降低生产环境出现故障的风险,提高用户满意度。

验证系统高可用能力:通过模拟系统,可以验证系统的高可用能力,确保系统在出现故障时仍然能够正常运行。

提升团队能力:混沌工程通过模拟系统故障,来提升工程师对遇到故障时的解决能力和响应能力,并在一定程度上跳出传统的思维模式,尝试各种新颖的想法和方案,从而提高团队的创新能力。并加强团队合作和沟通,增强开发人员和系统管理员的技术能力。最终,提高组织的竞争力,使其能够更好地应对市场变化和客户需求。

总之,混沌工程具备发现系统问题、提高系统性能和可靠性,还可以帮助系统开发者更好地设计、测试和改进系统,从而降低系统出现故障的风险,保证系统在故障情况下的正常运行,为企业带来长期的收益。

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