FreeWheel核心业务团队混沌工程实践之路

深度学习与Python

发布于 2020-11-23 10:33:42

6600

发布于 2020-11-23 10:33:42

文章被收录于专栏：深度学习与python

作者 | 郭彦梅

策划 | 蔡芳芳

1 引言

近来 FreeWheel 微服务业务团队的业务逐渐扩大，单体服务已经无法胜任，于是我们如火如荼地开展了向微服务迁移的工作，一时间，服务如雨后春笋般冒了出来。在享受微服务带来便利的同时，我们也面临着众多服务带来的整体稳定性的考验。尽管我们有着完善的监控和报警系统，一旦故障发生，总是能第一时间通知到工程师来排查问题，但是这些都是事后的响应和应对。如何能提前了解系统可能会出啥问题，啥时候会出问题，出了问题怎么应对变得至关重要。混沌工程是帮助解决这一问题的不二选择，本文主要聊一下 FreeWheel 微服务业务团队在混沌工程道路上的实践。

2 混沌工程是什么

混沌工程是对分布式系统进行实验的学科，以便建立对系统抵御生产中动荡条件的能力的信心。

Chaos Engineering is the discipline of experimenting on a distributed system in order to build confidence in the system’s capability to withstand turbulent conditions in production.

通俗地说，混沌工程就是要在你的系统上进行混沌实验，根据实验结果分析来发现你的系统有哪些缺陷，然后对系统加以改进，如果有不可解决的问题，那么可以提前知道一旦发生怎么处理是损失最小的。通过不断的迭代实验来提高系统的弹性，不仅可以很好的给客户提供服务，还能够让各位工程师高枕无忧，减少半夜被叫起来处理故障的次数，最终帮助建立起稳定可靠的系统。

混沌工程是由混沌工程师来执行的，他们通过一系列的混沌实验，来学习观察系统的表现，并能通过此种表现去指导工程师来提高系统的健壮性。这有点像科学家通过做实验去学习定律，混沌工程师就是通过实验来发现系统的知识的。它跟传统的测试有很大的区别，传统测试会提前定义好输入和输出，如果不满足这个结论，测试就出错了，具有非常明确的目的；混沌实验不是如此，实验会产生什么样的信息是不确定的。比如整个网络延迟、CPU 过载、内存过载、IO 出错等等实验，会产生什么样的结果呢？有些我们可以预料，有些则不然，只有发生了，才会看到。

3 混沌工程发展史

纵观国内外互联网公司，都能看到混沌工程的影子，混沌工程也经历了 10 多年时间的演进。业内比较有代表性的就是 Netflix、阿里、PingCAP 和 Gremlin（Netflix 和 AWS 的混沌工程师创立的）。纵观这 10 多年以来混沌工程的发展，Netflix 占据了极其重要的地位。

国外大厂混沌工程的发展历程，主要是以 Netflix 为代表：

图来自 https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/aws-chaos-engineering-start/

2010-2010 年，Netflix 开发出第一个版本，并且向社区开源；
2014 年，Chaos Engineer （混沌工程师）变成一个专职工作；
2015 年，Netflix 正式提出了混沌工程的原则；
2016 年，混沌工程开始有商业化产品；

国内市场上混沌工程的发展还处于起步阶段，具有代表性的就是阿里和 PingCAP 这两家公司。相信随着云原生的发展，不断推进微服务的解耦，国内公司也会越来越重视起混沌工程。

4 混沌工程的原则和成熟度模型

尽管各家公司开发的混沌工程方案不同，但是都遵循了一套被大家认可的原则来指导混沌工程的发生。

如何评判我们的实验做是好是坏，以及如何做得更好呢？混沌工程的成熟度给我们提供了一个可以参考的标准。成熟度有四个等级：初级，简单，复杂，高级。

在混沌工程工具的开发和混沌实验的进行中，要全面考虑这些原则和成熟度模型，做有用的实验，帮助工程师发现系统新的知识。

5 FreeWheel 微服务业务团队在混沌工程领域的实践

FreeWheel 微服务业务团队在迁移微服务的过程中，微服务个数达到 30+。在这么庞大的一个服务体系，难以预料哪个服务会出问题，关注点也不再是哪个服务会出问题，而是转移到服务会在什么时候出问题、出了问题会对系统产生什么样的影响。

在寻找如何预测系统发生的问题及其影响时，我们发现混沌工程可以解决这个痛点。因此我们组建了 Chaos 小组，2020 年 4 月份立项并开始实现 Freewheel 微服务业务团队自己的 Chaos 系统，到目前为止，我们开发了 1.0 版本和正在进行的 2.0 版本。

初试牛刀

我们开发了什么

Chaos 1.0 是一个可插拔的系统，可以很方便的集成一些 Monkey 到 Chaos 系统，由三部分组成：Chaos Admin，Chaos Server，Chaos Monkey。Chaos Admin 主要负责跟用户的交互，混沌工程师可以通过其进行实验的开始和结束，Chaos Server 主要负责跟 K8S cluster 交互，负责搬运 Monkey 和执行 Monkey，Chaos Monkey 则是由一批可独立运行的工具组成。架构图如下：

根据混沌工程的原则以及我们的业务特点，我们制定了 FreeWheel 微服务业务团队使用 Chaos1.0 进行混沌实验的步骤：

定义系统稳态，参考 PQM（Freewheel 公司的 Monitor 系统）和 ELK 收集的数据我们对各个微服务定义了一套系统指标稳态；

构建进行混沌实验的环境 - 接近真实环境，在混沌实验没有很成熟之前，不建议直接到生产环境实验，尽管这跟混沌工程原则相违背，但在混沌工程成熟度和接受度不高的时候选择一种类似生产环境的环境来进行实验是比较好的选择；

构建 Chaos1.0，通过混沌工程的 jenkins pipeline 可以很容易构建出 Chaos1.0；

进行混沌实验，由 Chaos 小组工程师来主导，需要准备好业务数据和业务请求来帮助实验的真实性；

通过 PQM，ELK 分析实验结果，来指导系统改进及下一次实验。

Chaos1.0 的 Admin 部分交互非常简单，使用者可以选择要进行实验的微服务资源，然后进行实验。下面列举了一些我们利用现有的 Monkey 进行的实验。

我们做的实验

某一个服务在正常使用中，系统资源将近耗尽，会发生什么？

Target service 想知道当 CPU/Mem 占满时，是否还可以正常 serve 客户，于是我们对 target service 进行了 burncpu 的实验。我们发现，当 CPU 使用量上升时，target service 会自动扩容 POD，最高会扩容到 10 个来保证服务的正常运行。当 CPU 下降，Pod 会自动缩容到需要的个数。

当系统资源全部占满，服务是否能正常工作？

Forecast service 想知道 CPU 占满的情况下，客户的请求是否还能在客户接受的范围，是否需要限流？

TPS=20 时，我们可以观察到，请求几乎可以在 3s 内返回：

TPS=60 时，根据线上流量我们选取了这个值，我们可以观察到 90% 的请求依然可以在 3s 内返回，接近 10% 的请求会超过 3s。

综上，我们发现 CPU load 很高时，如果要保证客户的体验，就需要对系统限流，限多少可以通过我们的实验得到一个基本值。

某一个服务在正常使用中，突然死掉，会发生什么？

TPS=10 PodNum=3

TPS=20 PodNum=3

TPS=30 PodNum=3

TPS=60 PodNum=3

TPS=300 PodNum=3，我们可以观察到，系统的处理能力，在瞬间的处理能力接近 10 左右，所以即便是流量很高，fail 的 request 并不会很多。

系统架构演进

我们开发了什么

Chaos 1.0 中，我们的设计原则是可以很容易的接入各种 Monkey ，并且完全不需要部署到生产环境。在实验中我们发现这种方式会带来一些问题，各个 monkey 需要执行的环境和参数各不相同，导致实验的灵活度不够高，并且我们也体会到了不入虎穴、焉得虎子，不深入生产环境，有一些实验反而没那么容易做。所以在 2.0 中，我们学习了 PingCAP 公司的开源项目 Chaos-Mesh，它的设计特别符合我们需求，基于此我们设计出了我们自己的方案。

Chaos 2.0 中我们使用 CRD 来定义各个 Monkey，CRD 是 K8s 中比较成熟的解决方案，还有一些配套的工具可以很方便的帮助我们集成到 K8s 中，2.0 选择了 kubebuilder 来生成跟 K8s 融合的框架。

2.0 中我们设计了 PodChaos CRD、StressChaos CRD、NetworkChaos CRD，这三个是我们需求比较多的，尤其是 Network 方面的实验。2.0 目前的设计包含了 3 个部分：Chaos Admin、Controller Manager 和 Deamon。Chaos Admin 跟 1.0 如出一辙，负责跟用户交互，帮助用户可以很方便的来执行混沌实验；Controller Manager 会根据 Chaos Admin 的指令来对 POD 进行直接操作或者来操纵 Deamon，主要负责跟 K8s 交互；Deamon 的功能主要是操纵 Container 以及 Container 里面的进程。