特来电混沌工程实践

末蓝、 2021-10-29 15:04 353阅读 0赞

**一、导语**

随着大型分布式系统架构的演进和广泛应用，软件工程的最佳实践也随之改变。  
我们通过分布式、服务化、DevOps、敏捷开发，快速响应业务的需求变化，支持大规模分布式应用。但这些做法带来效益的同时，也带来了另一个紧迫问题：我们到底有多少把握来确保线上复杂的系统能够正常工作呢？  
即便是分布式系统中每个独立的服务都正常工作，服务之间的相互调用也仍然可能造成不可预期的结果。这些结果在现实中可能很少发生，但是一旦发生就会影响整个生产环境，使得整个分布式系统变得混乱不堪，甚至出现服务雪崩、系统全面宕机。

不是由你来选择那一刻，而是那一刻来选择你！
    你只能选择为之做好准备。
    　　　　　　　　　　 —消防队长 Mike Burtch

因此，我们有必要在线上事故出现之前，提前识别出系统的有哪些**弱**点、这些弱点的影响范围。我们需要一种方式来管控这些系统的固有混沌，在保证快速响应业务需求变化的同时，做到最后不管系统有多复杂，我们的线上应用经得住各种“**戳**”。

**通过应用一些经验探索的原则，来观察系统是如何反应的。这就跟科学家做实验去学习物理定律一样，通过做实验去了解整个系统。我们从受控的试验中掌握分布式系统运行行为的过程，称为混沌工程。**

混沌工程不是制造问题，而是揭示问题。
                  —Nora Jones，Netflix 高级混沌工程师

混沌工程的典型实践-Chaos Monkey，捣乱的猴子；拜 Netflix 所赐，现在大部分的混沌工程项目都叫做 Monkey，也就是一只捣乱的猴子，在你的系统里面上蹦下窜，不停捣乱，直到搞挂你的系统。

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为什么需要混沌工程：

应用混沌工程可以提升整个系统的弹性。通过设计并且进行混沌实验，我们可以了解到系统脆弱的一面，在还没出现线上事故之前，我们就能主动发现这些问题，并尽可能的解决这些问题。

混沌工程和测试有什么区别：

虽然混沌工程跟传统测试通常都会共用很多测试工具的，譬如都会使用错误注入工具，但：  
混沌工程是通过实践对系统有更新的认知，而传统测试则是使用特定方式对某一块进行特定测试。  
譬如在传统测试里面，我们可以写一个断言，我们给定特定的条件，产生一个特定的输出，如果不满足断言条件，测试就出错了，这个其实是具有很明确的特性。但混沌工程是试验，而试验会有怎样的结果，我们是不确定的。  
譬如我们可以进行下面的这些试验：

*  模拟整个 IDC 宕机
 *  选择一部分网络连连接注入特定时间的延迟
 *  随机让一些函数抛出
 *  异常强制 NTP 时间不同步
 *  生成 IO 错误
 *  榨干 CPU

这些混沌试验到底会有什么样的结果，有些我们可以预料，但有些可能我们就不会预先知道，只有发生了，才会惊讶，  
**“啊，怎么会这样！”**

**二、混沌工程的方法论**

既然是工程，那么就会有方法论，也就能详细的归纳总结出来实施的步骤  
**1. 混沌工程的一般实施步骤**

*  寻找一些系统正常运行状态下的可度量指标，作为基准的“稳定状态”
 *  假设实验组和对照组都能继续保持这个“稳定状态”
 *  对实验组进行事件注入，如服务器崩溃、硬盘故障、网络连接断开等等
 *  比较实验组和对照组“稳定状态”的差异，推翻上述第2条的假设

如果混沌实验前后保持的“稳定状态”一致，则可以认为系统应对这种故障是弹性的，从而对系统建立更多信心。相反的，如果两者的稳定状态不一致，那我们就找到了一个系统弱点，从而可以修复它，提高系统可靠性。

**2. 实施混沌工程的推荐原则**  
 2.1. **根据“稳定状态下系统的特征”做一个假设**  
 以充电为例，充电服务可能包含了订单服务，开启充电、结束充电、电量更新服务，账户服务、计费策略服务，“假设”不是着眼于各个“螺丝钉”服务的具体状态，而是着眼于整个充电系统正常运作下的外部表现(状态)，如开启充电TPS、正在充电中订单数、电量更新 TPS、结束充电TPS、充电服务异常等等，这些监控指标曲线一般不会大起大落，其变化趋势是可以预期的。  
 但是有一点需要特别注意，某些问题虽然不会怎么影响整体监控指标，  
 但是仍然需要监控系统中各个节点的微观指标（如CPU、IO等）。

**2.2 事件是现实世界真的可能发生的**  
任何可能影响系统稳定状态的都可以作为事件，常见的，如  
故障类：像服务器宕机、重启、断网等硬件故障、服务超时、Nginx不可用、核心应用未重启等应用故障；  
非故障事件：像流量激增  
同时，还可以分析曾经引起系统故障的事件的种类和频次，针对性的排列优先级，并复现这些事件，避免系统再次出现这种故障。

**2.3. 在生产环境跑**  
根据第1条，一般只有生产环境的指标是可预测的，如每日充电订单量、开启充电量、电量更新TPS等。而且，由于测试环境和生产环境不可能一模一样，为了真实反映系统的可靠性，一般推荐在生产环境实施混沌工程。

** 2.4. 持续集成**  
线上应用每天都在更新，所以像跑持续集成一样实施混沌工程，持续发现问题、解决问题。

**2.5. 最小化影响范围**  
 混沌工程可能导致线上功能不可用，甚至造成宕机事故，所以在以找出系统弱点为目的的前提下，需要最小化故障影响范围，并且当出现严重问题时可以迅速恢复，即故障是可控的。鉴于此，需要控制最小化影响范围。

上面是最理想情况下的混沌工程，现实中我们需要根据现有软件成熟度有阶段的实施混沌：

**阶段一：分布式系统弹性化一般**  
以京东为例，他们会在双十一大促之前进行故障演练，将团队分为两组，一组作为故障的制造者，另外一组作为故障的解决者和响应者，来考察故障发生的时候，团队对故障的检测、响应、处理还有恢复能力。达到小的故障不需要人介入，大故障人工介入可以快速处理的目的。通过在大促之前的两个月期间密集的开展混沌工程，提高团队对大规模故障的容错能力。

**阶段二：分布式系统弹性化成熟**  
以Netflix为例，他们基本上已经在按照上述理想的步骤和原则实施混沌工程，工作日持续、自动的实施混沌工程，系统具备高度的可靠性，弹性伸缩。

**三、混沌工程的成熟度模型**

混沌工程成熟度模型，Netflix （网飞）总结了两个维度，**一个是复杂度，一个就是接受度**。  
前者表示的是混沌工程能有多复杂，而后者则表示的是混沌工程被团队的接受程度。  
复杂度分为哪几个阶段：

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接受度分为哪几个阶段：

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我们目前处于起步发展阶段，**线上生产环境实施混沌工程，风险很大，也不可控**，因此：

我们在**压测模拟环境实施混沌工程**，搭建类似生产的小型模拟环境，以正常、合理的测试结果，作为基准“稳定状态”。在模拟测试的过程中，对系统实施各类混沌实验后，通过观察测试结果来评估系统的可靠性，从而寻找系统弱点，  
登记Bug，进行修复。

同时，通过自动化运维平台，实现混沌实验异常注入和持续执行。

**四、混沌工程的执行**

**1. 混沌工程的整体实施流程**

**![23525-20190309100103093-2053633006.png][]**

**2. 混沌事件注入**

**应用层的混沌事件**

**![23525-20190309100437340-1885901861.png][]**

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**中间件层混沌事件**

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**数据库层和基础实施层混沌事件**

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**3. 混沌实验闭环**

所有的混沌实验必须实现闭环，发现问题，分析问题，解决问题

因此我们增加了一类单据统一管理混沌实验，便于总结、分析、跟踪

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以上是我们今年搞混沌工程，提升系统可用性的一些实践，分享给大家。

周国庆

2019/3/9

转载于:https://www.cnblogs.com/tianqing/p/10499611.html

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