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在传统的软件测试中，我们通常通过一个给定的条件来判断系统的反馈，通过断言来判断是否符合预期，测试条件和结果通常比较明确和固定。而混沌工程，是通过注入一些“不确定”因素，象放进了一群淘气的猴子，在系统资源、可用性、安全性、延迟、压力等方面进行捣乱，而此过程中，要求系统可以毫无影响的提供服务，用户无感知。

这其实对系统的自愈能力，健壮性都有很高的要求。故障注入一般是指比较受控的一些实验条件，通过注入一些相对极端的异常场景，为系统提供可靠性测试的过程。 整体来说，混沌是一种故障注入规则，强调了一些不确定性、随机性，比较常见的"猴子"有 Netflix 的"猴子军团"，可以用来随机关闭系统实例，注入延时，回收资源，检查安全漏洞等等。

开源工具介绍

除了一般系统的 monkey，基于 Kubernetes 已经有一些"猴子"工具可以测试系统的健壮性。接下来，介绍一下比较常见的三种 Kubernetes monkey：

kube-monkey

https://github.com/asobti/kube-monkey

• 运行方式：kube-monkey 通过 label 设置受害者 pod，创建了一个单独的 kube-monkey pod 对受害者 pod 施加影响；
• 注入类型：目前支持的故障注入类型仅有杀容器；
• 配置项：可以通过配置文件设置运行周期和频率，在一定时间内随机的杀死打标范围内的 pod。

powerfulseal

https://github.com/bloomberg/powerfulseal

• 注入类型：powerfulseal 的故障注入类型包括杀 pod 和启停 node。
• 运行方式：包括交互模式，自动模式、打标模式和示例模式。交互模式通过界面交互查询node/namespace/pod，启停 node 或杀死 pod 操作；自动模式通过读取配置文件确定注入范围，注入频率；打标模式通过给 pod 打标确定注入的靶向 pod 及注入频率；示例模式可以反映根据使用资源情况进行故障注入的过程。

Chaos Toolkit-kubernetes

https://github.com/chaostoolkit/chaostoolkit-kubernetes
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是 chaos 工具包中的一个，通过 chaos run experiment.json 设置 json 文件来指定 namespace，正则匹配名字等等来随机杀一个 pod。

以上三种"猴子"，主要是基于杀 pod 场景来注入故障，虽然是最有力的场面但是比较有局限性，对于商业化系统面临的复杂场景，是值得参考但是不够的。

结合 Ali Kubernetes 故障场景分析

Ali Kubernetes 作为一个管理大规模集群的商业调度系统，需要应对的不仅包括一些基本的 Kubernetes 中 pod 误删误停的故障现象，也包含一些底层 OS、内核、网络、误配置等灾难场景。同时由于其支撑业务生态的复杂性，全链路综合异常流也需要特殊的验证。

为更系统的进行演练，在过程中主要进行了以下几部分工作：

FMEA 分析就是失效模式和效果分析，旨在对系统范围内潜在的失效模式加以分析，以便按照严重程度加以分类，或者确定失效对于该系统的影响。
从故障场景上，分析得出较为符合 Ali Kubernetes 的三大类场景：

• 通用故障场景：包括网络相关故障（网络 iohang ,断网，网络延迟等），宿主机相关故障（机器重启，机器 load 高等）
• Ali Kubernetes 业务场景故障：包括 Kubernetes 相关的故障（pod 删除，pod patch等），pod 迁移，混部、etcd 等业务相关场景；
• chaos 故障：较为随机的故障注入，可以为以上任何故障的组合

从影响面上，需要 case by case 确定影响范围为无任何影响，仅影响部分功能，影响核心功能等等；从验证恢复手段上，也可以分为自动恢复、手动恢复，同时需要关注监控情况及恢复时间。

在分析过程中，我们发现，已有的开源工具无法完全满足 Ali Kubernetes 的故障场景。下面举 2 个典型故障场景：

pod 被误删

这个场景并不是简单的 pod 随机删除，而是在 kubelet 连错 apiserver 配置等异常情况下，重启 ali-kubelet 后，al 自行判断了容器在当前集群内不存在，自己做了删除操作。
要引入这个故障需要修改 kubelet 组件的配置，重启 kubelet，才算是真正引入了故障，而当前的无论是 kube-monkey 还是 powerfulseal 场景都无法满足。

master 组件断网

有的人可能会说，直接指定 master 组件的机器引入断网操作，是不是就可以了呢？然鹅现实是比较骨感的，我们也许只知道这个 master 所在集群的 kubeconfig，组件的机器其实也可以随着每次升级变动的。在仅仅已知 kubeconfig 的情况下我们只能先查一下 master 组件的机器信息，再在机器上引入断网的操作，才算是一个整体的故障引入。而目前所有的开源工具也没有此类稍微复杂一些的场景，只是通过指定 pod namespace 来随机的删除一些 pod。
所以综上所述，其实我们需要对此进行扩展开发，除了简单的杀 pod，我们亟需一套可以自由开发的小程序，把这个步骤拼接起来，进行更为复杂的故障注入。

套件实现

为了满足此类复杂的故障注入，我们使用了目前集团内正在开发的一套故障注入系统 monkeyking，并在它的基础上扩展了一些 kubernetes 相关的套件，来达到既可以注入 kubernetes 相关的故障，又可以注入一些通用故障，同时又可以相对自由的扩展故障集合的目的。

这个故障注入的演练流程如下图所示:

它的每一个步骤都可以是我们自由扩展的一个或者多个小程序，各个小程序之间的执行顺序也可以自由的定义。考虑到 Ali Kubernetes 的场景，我们在其中扩展了四大类小程序套件。

通用故障小程序

在这一部分主要实现了一些比较通用的 os 故障，网络故障，比如最基本的指定一个宿主机断网，指定宿主机重启这类。

Kubernetes 套件小程序

这一部分主要实现了一些通用的 Kubernetes 命令，通过指定这些命令和入参，我们可以执行比如 create delete apply patch 这些操作，来间接的达到注入一些 Kubernetes 相关故障的目的。
实现原理如下：

要点说明如下：

• 下载集群证书的地址及证书的 md5 码都作为小程序的输入，在执行实际的 kubectl 生效命令前进行下载校验;
• 底层 toolkit 中已经加入了 kubectl 命令行工具，无需自己找环境进行配置和下载;
• 目前已经支持了 apply,create,delete,patch,get 操作，支持指定 label,namespace，-o json 的操作

举个例子，上文中 master 组件故障的场景中，我们就可以利用以上的两类小程序来完成故障注入的操作:

开源工具小程序

目前我们和集团安全生产的 MonkeyKing 团队合作，联合在故障注入平台 monkeyking 中集成了开源工具 kube-monkey，实现过程借助了上文的 kubernetes 套件执行，可以通过打标的方式标记受害者，让 kube-monkey 随机的杀受害者 pod。步骤如下：

环境准备

• 锁演练环境
• 在当前集群中初始化kube-monkey: 使用kubernetes套件的apply功能提交km-config.yaml文件，部署 kube-monkey deployment

给应用标记受害者 label

• 使用 Kubernetes 套件的 patch 功能，标记受害者

验证步骤

• 自定义组件校验应用服务是否可用

故障恢复

• 使用 Kubernetes 套件的 patch 功能，给受害者去标
• 使用 Kubernetes 套件的 delete 功能，删除 kube-monkey deployment
• 解锁演练环境

其他业务相关小程序

这一部分比较自由，主要根据 Ali Kubernetes 的业务需求，接入了一些常用的小程序。

比如故障演练过程中，环境需要独占，不允许其他测试执行，在这里实现了一个小程序用来对环境进行加解锁操作；比如校验阶段需要验证服务是否可用，这里实现了一个通过 curl 命令校验返回值的方式验证服务是否可用的小程序；比如故障注入过程可能影响vip挂载，这里也实现了一个调用 vip 服务校验 vip 下 ip 数量及是否可用的小程序。

总结

在 Ali Kubernetes 中，我们将故障以场景化的方式进行沉淀，将底层 os，内核、网络、误配置等故障联合 Kubernetes 相关故障，引入混沌工程的理念进行注入，有效的发现了很多系统稳定性问题，驱动开发人员更多关注系统健壮性。

后续我们会在 Ali Kubernetes  演进过程中持续发力，基于架构和业务场景输入更多 Kubernetes 相关的故障场景，为系统的高可用保驾护航。

原文链接

在 Ali Kubernetes 系统中，我们这样实践混沌工程

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原文地址：https://www.cnblogs.com/dhcn/p/11177536.html