可靠性测试,需要构造故障模式与业务流量模型,确保系统在故障和高负载情况下仍能正常运行。我们假设有一个部署在k8s集群的系统,可按照节点、网络、(cpu、mem)资源、pod等角度构造故障
以下是几个大类故障模式:
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节点故障
- 故障模拟:关闭或重启节点。
- 预期结果:Pod 被调度到其他可用节点,服务不间断。
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Pod 故障
- 故障模拟:随机杀死运行中的 Pod。
- 预期结果:Kubernetes 自动重新调度和启动 Pod,服务恢复时间在预期范围内。
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网络故障
- 故障模拟:断开节点间的网络连接或模拟高延迟和数据包丢失。
- 预期结果:系统能够处理网络不稳定,服务降级但不崩溃。
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资源耗尽
- 故障模拟:消耗节点的 CPU、内存或磁盘资源,使其达到极限。
- 预期结果:系统能优雅地处理资源耗尽,关键服务优先得到资源分配。
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磁盘故障
- 故障模拟:使磁盘只读或模拟磁盘故障。
- 预期结果:系统能识别磁盘故障并尝试重建或迁移数据,服务降级但不崩溃。
以下是几个业务流量模型,业务流量模型应尽可能地模拟实际生产环境中的流量模式:
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正常流量
- 模拟平常的业务流量,包括请求的类型、频率和数据量。
- 预期结果:系统稳定运行,所有请求均能在 SLA 内处理。
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峰值流量
- 模拟高峰期的业务流量,如促销活动期间的流量激增。
- 预期结果:系统能处理峰值流量,有可能略微降级但不崩溃,响应时间在可接受范围内。
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突发流量
- 模拟突然的流量峰值,如瞬时流量暴涨。
- 预期结果:系统能承受突发流量并快速恢复正常,响应时间在可接受范围内。
而我们的预期结果要从这几点进行分析:
- 服务的可用性:系统能在故障和高负载情况下保持高可用性。
- 恢复时间:系统能在预期时间内从故障中恢复。
- 数据完整性:系统在故障情况下不会丢失或损坏数据。
- 性能表现:系统在故障和高负载情况下的性能降级在可接受范围内。
由此,能得到一些简单但清晰的可靠性用例:
以下是一些具体的可靠性测试用例:
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节点故障恢复测试
- 步骤:
- 在高峰流量时,关闭一个 Kubernetes 节点。
- 观察 Pod 的重新调度情况。
- 预期结果:Pod 被调度到其他节点,服务恢复时间小于 1 分钟。
- 步骤:
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Pod 故障恢复测试
- 步骤:
- 随机杀死一个运行中的 Pod。
- 监控 Kubernetes 自动重新调度和启动 Pod 的时间。
- 预期结果:Pod 被重新启动,服务中断时间小于 30 秒。
- 步骤:
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网络分区测试
- 步骤:
- 模拟两个节点之间的网络分区。
- 观察服务的表现,特别是网络依赖强的微服务。
- 预期结果:服务降级但不崩溃,网络恢复后服务自动恢复正常。
- 步骤:
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资源耗尽测试
- 步骤:
- 逐步增加某个节点的 CPU 或内存使用率,直到资源耗尽。
- 观察系统的表现。
- 预期结果:系统能优雅地处理资源耗尽,关键服务优先得到资源分配,非关键服务可能降级。
- 步骤:
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磁盘故障测试
- 步骤:
- 将某个节点的磁盘设为只读或模拟磁盘故障。
- 观察系统的表现,特别是数据存储服务。
- 预期结果:系统能识别磁盘故障并尝试重建或迁移数据,服务降级但不崩溃。
- 步骤:
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峰值流量测试
- 步骤:
- 模拟高峰流量,持续一段时间(如1小时)。
- 监控系统的性能和响应时间。
- 预期结果:系统能处理峰值流量,响应时间略有增加但在可接受范围内。
- 步骤:
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突发流量测试
- 步骤:
- 突然增加流量,模拟突发流量场景。
- 观察系统的表现和恢复时间。
- 预期结果:系统能承受突发流量并快速恢复正常,响应时间在可接受范围内。
- 步骤:
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