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EverDB是G行自有知識產(chǎn)權(quán)、與合作伙伴共研的一款基于中間件的分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。在分布式架構(gòu)優(yōu)勢下實現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫的可擴展性，但與優(yōu)勢并存的是，分布式架構(gòu)組件多，集群規(guī)模大，組件或節(jié)點間有著各種調(diào)用或相互依賴，使得系統(tǒng)異常事件的發(fā)生概率大幅攀升。

為盡早發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)薄弱點，做出彌補改進，我們在分布式數(shù)據(jù)庫測試中引入了混沌工程理論。通過在系統(tǒng)環(huán)境中模擬故障，來觀察故障的發(fā)生對系統(tǒng)產(chǎn)生的影響，以期提前發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)潛在的問題與風(fēng)險，針對性的對系統(tǒng)進行加固防范，這種測試方法被稱為混沌測試。本文為大家分享基于GitLab CI的自動化混沌測試實踐。

混沌測試技術(shù)架構(gòu)

為實現(xiàn)混沌測試的敏捷性、靈活性和自動化，我們選擇了云原生技術(shù)方案，整個混沌測試運行于k8s平臺，使用容器化技術(shù)Docker實現(xiàn)EverDB集群的容器化部署、Chaos Mesh實現(xiàn)故障注入、Argo workflow實現(xiàn)混沌測試流程編排、Prometheus+Grafana實現(xiàn)監(jiān)控數(shù)據(jù)采集存儲和可視化。它們在k8s上的部署及連接關(guān)系如下圖1所示。

圖1 EverDB混沌測試部署架構(gòu)圖

其中，Argo workflow是整個混沌測試流程的總調(diào)度單元，無論是集群拉起還是故障注入，任何一個任務(wù)環(huán)節(jié)都在Argo workflow中進行規(guī)范定義。Argo-server會依據(jù)我們定義的任務(wù)流程調(diào)度k8s資源(包括job，Statefulset，Chaos等)。

自動化流程設(shè)計實現(xiàn)

當(dāng)前，EverDB代碼庫托管于GitLab平臺。EverDB每次發(fā)版前通過GitLab CI進行功能回歸測試。為保持技術(shù)方案統(tǒng)一，我們將混沌測試集成到GitLab CI，由開發(fā)人員在代碼提交后自動觸發(fā)執(zhí)行，實現(xiàn)了EverDB發(fā)版前的自動化混沌測試。同時，考慮bug觸發(fā)的偶發(fā)性，混沌測試也被配置為周期性任務(wù)，通過重復(fù)實驗驗證數(shù)據(jù)庫的可靠性。

圖2 EverDB混沌測試流程設(shè)計

上圖2即是EverDB的混沌測試流程設(shè)計，實現(xiàn)依托于GitLab和k8s兩大平臺，Chaos Mesh、Argo workflow兩個關(guān)鍵技術(shù)組件。主要包括Gitlab CI配置、EverDB集群部署、測試用例拉起、故障注入、測試報告生成和可視化跟蹤六個部分。

Gitlab CI配置

EverDB容器化集群及Chaos Mesh故障注入等組件均布置在k8s環(huán)境中，為了方便調(diào)度，我們將CI任務(wù)的執(zhí)行器(GitLab CI runner)也部署到k8s環(huán)境中，由它在k8s環(huán)境中調(diào)起測試流程。GitLab CI runner任務(wù)如下圖3。

圖3 Gitlab CI任務(wù)流程

GitLab CI任務(wù)實際是執(zhí)行了一個python腳本調(diào)起了一個混沌測試工作流。該腳本完成的工作有四部分：

參數(shù)解析處理，讀取用戶在CI任務(wù)中的設(shè)定的實驗參數(shù)、配置文件并解析;

工作流模板渲染，利用第一步讀取的配置參數(shù)，按照工作流模板渲染生成工作流;

工作流部署，將工作流部署到k8s平臺運行;

持續(xù)檢查工作流狀態(tài)，將工作流的運行狀態(tài)，成功與否反饋到CI平臺。

EverDB集群部署

源代碼提交時觸發(fā)CI任務(wù)進行EverDB集群部署，包括源代碼編譯、制作鏡像上傳至鏡像倉庫、使用最新鏡像在k8s平臺上部署EverDB集群。對于混沌測試周期性任務(wù)，則從鏡像倉庫中拉取最新的EverDB鏡像進行部署。

圖5 EverDB源碼編譯打包上傳

測試用例拉起

EverDB集群部署完成后，CI任務(wù)會按照實驗編排有序拉起測試用例。測試用例分為功能、性能和高可用三類，通過對比EverDB在正常運行態(tài)和故障注入后運行態(tài)的各項測試指標，驗證數(shù)據(jù)庫對各種異常場景的處理能力和健壯性。

表1 測試用例表

故障注入

故障注入通過調(diào)用PingCAP開源的混沌測試工具Chaos Mesh實現(xiàn)。Chaos Mesh使用Kubernetes CRD來定義Chaos對象資源，在EverDB混沌測試中，可以直接調(diào)度這些Chaos資源，模擬簡單的故障場景，也可以對這些基礎(chǔ)Chaos資源進行編排，構(gòu)造更復(fù)雜的故障場景。

圖6 故障注入支持類型

測試報告生成

測試用例在整個測試周期內(nèi)持續(xù)運行，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫能力測試方案的同時，也會采集測試指標數(shù)據(jù)并進行轉(zhuǎn)儲。測試結(jié)束后，測試報告生成模塊會進行數(shù)據(jù)收集、分析、報告生成及歸檔。目前測試報告包括測試結(jié)論、環(huán)境參數(shù)和EverDB集群配置等信息，后續(xù)會隨著混沌測試實踐的深入，對結(jié)果信息進行豐富和優(yōu)化。

圖 7 測試結(jié)果收集

可視化跟蹤

除了輸出測試報告以外，我們也可以使用可視化的Dashboard、監(jiān)控系統(tǒng)等工具，對整個混沌測試過程進行實時跟蹤和觀察。

圖8 一個EverDB混沌測試工作流示例

總結(jié)與期待 

EverDB通過引入混沌測試，已在可靠性提升上有了一定的測試成果，同時我們對混沌測試的未來也進行了思考與規(guī)劃。在測試擴展方面，不斷豐富測試用例、編排更復(fù)雜的故障場景、完善測試報告內(nèi)容；通過建設(shè)混沌實驗平臺使混沌測試常態(tài)化、便捷化;同時建立混沌測試文化，使其在G行分布式架構(gòu)轉(zhuǎn)型中發(fā)揮更大的作用。