混沌工程 - 主动制造故障的艺术
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“需求是发明之母”。同样地,Netflix 不仅是在线媒体流平台,也因其实际需求催生了混沌工程。
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Chaos Mesh 很荣幸参与 Hacktoberfest 2020!
由 DigitalOcean、Intel 和 DEV 联合主办的 Hacktoberfest 是面向全球社区的开源庆典。这场为期一月(10月1日至31日)的活动鼓励所有人助力开源发展,为不断壮大的社区贡献力量——无论你是经验丰富的开发者,还是正在学习编程的开源新人。只要在10月31日前提交4个PR,就有资格领取限量版T恤(总计70000件,先到先得)!
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今天,我们自豪地宣布 Chaos Mesh 1.0 正式发布。此前该项目已于 2020 年 7 月成为 CNCF 沙箱项目。
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Chaos Mesh 是一款面向 Kubernetes 环境的云原生混沌测试平台。尽管该平台凭借丰富的故障注入类型和易用的仪表板广受社区欢迎,但此前难以将其与端到端测试或持续集成(CI)流程结合使用。这导致系统开发过程中引入的问题无法在发布前被发现。
本文将分享如何通过 chaos-mesh-action(一个 GitHub Action)将 Chaos Mesh 集成到 CI 流程中。
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Chaos Mesh 是面向 Kubernetes 的开源混沌工程平台。尽管它提供了丰富的异常状态模拟能力,但这仅解决了混沌工程难题的一小部分。完整的混沌工程实践不仅包含故障注入,还需要围绕稳态建立假设、在生产环境运行实验、通过测试用例验证系统以及实现测试自动化。
本文将介绍我们如何使用自动化测试框架 TiPocket 为分布式数据库 TiDB 构建完整的混沌工程测试闭环。
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Chaos Mesh 是一个易于使用的开源云原生混沌工程平台,专为 Kubernetes(K8s)设计。其新增的 TimeChaos 功能可模拟时钟偏移现象。通常当我们在容器中修改时钟时,需要将影响范围最小化,避免影响节点上的其他容器。然而在实际操作中,实现这一目标可能比想象中更困难。Chaos Mesh 是如何解决这个问题的?
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混沌工程通过模拟异常或破坏性条件来测试生产软件系统的健壮性。然而对许多人来说,从学习混沌工程到在自有系统上实践这一步令人望而生畏。这听起来像是需要专业团队提前规划的大型工程。其实并非如此,开始混沌实验可能只差一个合适的平台。
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在分布式计算领域,集群故障可能随时随地不可预测地发生。虽然单元测试和集成测试能确保系统达到生产就绪状态,但随着集群规模扩大、复杂度提升以及数据量达到 PB 级别,这些测试仅覆盖了冰山一角。为了更好地识别系统漏洞并提升韧性,Netflix 创造了 Chaos Monkey,通过向基础设施和业务系统注入各类故障,混沌工程由此诞生。