作者 | 肖长军（穹谷）阿里云智能事业群技术专家  

导读：随着云原生系统的演进，如何保障系统的稳定性受到很大的挑战，混沌工程通过反脆弱思想，对系统注入故障，提前发现系统问题，提升系统的容错能力。ChaosBlade 工具可以通过声明式配置执行混沌实验，简单高效。本文将会重点介绍 ChaosBlade 以及云原生相关的实验场景实践。

ChaosBlade 介绍

ChaosBlade 是阿里巴巴开源的一款遵循混沌实验模型的混沌实验执行工具，具有场景丰富度高、简单易用等特点，而且可以很方便的扩展实验场景，开源后不久就被加入到 CNCF Landspace 中，成为主流的一款混沌工具。

实验场景

目前支持的实验场景如下：

  • 基础资源场景：CPU 负载、内存占用、磁盘 IO 负载、磁盘占用、网络延迟、网络丢包、网络屏蔽、域名不可访问、shell 脚本篡改、杀进程、进程 Hang、机器重启等；

  • 应用服务场景：支持 Java 应用和 C++ 应用内的实验场景。Java 的场景组件丰富，例如支持 Dubbo、RocketMQ、HttpClient、Servlet、Druid等，而且支持编写 Java 或 Groovy 脚本实现复杂的实验场景；

  • 容器服务场景：支持 Kubernetes 和 Docker 服务，包含 node、pod 和 container 三种资源的实验场景，例如 Pod 网络延迟、丢包等。

混沌实验模型

file

以上所有的实验场景都遵循混沌实验模型，此模型共分为四层，包含：

  • Target：实验靶点。指实验发生的组件，如容器、应用框架（Dubbo、Redis）等；
  • Scope：实验实施的范围。指具体触发实验的机器或者集群等；
  • Matcher：实验规则匹配器。根据所配置的 Target，定义相关的实验匹配规则，可以配置多个。由于每个 Target 可能有各自特殊的匹配条件，比如 RPC 领域的 Dubbo，可以根据服务提供者提供的服务和服务消费者调用的服务进行匹配，缓存领域的 Redis，可以根据 set、get 操作进行匹配；
  • Action：指实验模拟的具体场景，Target 不同，实施的场景也不一样，比如磁盘，可以演练磁盘满，磁盘 IO 读写高等。如果是应用，可以抽象出延迟、异常、返回指定值（错误码、大对象等）、参数篡改、重复调用等实验场景。

比如一台 IP 是 10.0.0.1 机器上的应用，调用 com.example.HelloService

将混沌实验场景按照上述的实验模型，定义为 Kubernetes 中的资源，并通过自定义控制器来管理，可以通过 Yaml 配置或者直接执行 blade 命令执行。

ChaosBlade Operator 定义了资源控制器，并且会以 daemonset 的方式，在每个节点上部署一个 chaosblade-tool pod 来执行混沌实验。不同的实验场景内部实现方式不同，比如 Node 实验场景，其上面部署的 chaosblade-tool 内部执行即可，而 Container 内的实验场景，控制器会将 chaosblade 包拷贝到目标 Container 中执行。

使用方式

安装必要组件

安装 ChaosBlade Operator，可通过地址下载 chaosblade-operator-0.0.1.tgz，使用以下命令安装:

helm install --namespace kube-system --name chaosblade-operator chaosblade-operator-0.0.1.tgz

安装在 kube-system 命令空间下。ChaosBlade Operator 启动后会在每个节点部署 chaosblade-tool Pod 和一个 chaosblade-operator Pod。可通过以下命令查看安装结果:

kubectl get pod -n kube-system -o wide | grep chaosblade

file

执行实验

执行方式有两种：

  • 一种是通过配置 yaml 方式，使用 kubectl 执行；
  • 另一种是直接使用 chaosblade 包中的 blade 命令执行。

下面以指定一台节点，做 CPU 负载 80% 实验举例。

yaml 配置方式

apiVersion: chaosblade.io/v1alpha1 kind: ChaosBlade metadata:   name: cpu-load spec:   experiments:   - scope: node     target: cpu     action: fullload     desc: "increase node cpu load by names"     matchers:     - name: names       value:       - "cn-hangzhou.192.168.0.205"     - name: cpu-percent       value:       - "80"

如上所示，配置好文件后，保存为 chaosblade_cpu_load.yaml，使用以下命令执行实验场景：