借助混沌工程工具 ChaosBlade 构建高可用的分布式系统

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在分布式架构环境下，服务间的依赖日益复杂，可能没有人能说清单个故障对整个系统的影响，构建一个高可用的分布式系统面临着很大挑战。在可控范围或环境下，使用 ChaosBlade 工具，对系统注入各种故障，持续提升分布式系统的容错和弹性能力，以构建高可用的分布式系统。

ChaosBlade 是什么？

ChaosBlade 是一款遵循混沌工程实验原理，建立在阿里巴巴近十年故障测试和演练实践基础上，并结合了集团各业务的最佳创意和实践，提供丰富故障场景实现，帮助分布式系统提升容错性和可恢复性的混沌工程工具。点击这里，了解详情。

ChaosBlade 无需编译，下载解压即可使用，支持基础资源、Java 应用、容器服务类的混沌实验，特点是操作简洁、无侵入、扩展性强。

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下面我们以微服务分布式系统举例，一步一步构建高可用的分布式系统。

构建高可用的分布式系统

ChaosBlade 的使用方式

ChaoBlade 通过 CLI 方式调用，比如我们模拟 A 服务调用 B 提供的 com.alibaba.demo.HelloService 服务下的 hello 服务延迟 3 秒，我们可以在 B 应用上注入延迟故障，仅需两步操作：
第一步：准备阶段。由于 Java 应用的故障注入是通过 Java Agent 机制实现，所以首先要先挂载 agent，执行的命令是 blade prepare jvm --process
第二步：执行阶段，注入故障。执行命令是 blade create dubbo delay --time 3000 --service com.alibaba.demo.HelloService --methodname hello --provider，即对 B 服务提供方提供的 com.alibaba.demo.HelloService#hello 服务注入 3 秒延迟。

ChaosBlade 使用简洁，如果想了解命令的如何使用，可在命令后面添加 -h 参数，比如 blade create dubbo delay -h。更详细的 chaosblade 操作，可详见新手指南

分布式系统高可用原则

高可用的分布式系统一般需要满足以下原则：

失败重试
实例隔离
请求限流
服务降级
服务熔断
流量调度
开关&预案
监控告警
日志跟踪

混沌实验场景实践

我们以 A 调用 B，B 调用 C，A 同时也调用 D 举例，A1、A2 是 A 服务的多个实例，依次类推。

失败重试

实验场景：调用下游服务实例异常。
容错方案：会再次请求另外一个服务实例进行重试。
场景模拟：对 B1 注入异常故障，A 服务调用到 B1 时会出现调用失败。
预期方案：系统会将 A 服务的请求路由到 B2 进行重试。
blade 命令：blade c dubbo throwCustomException --exception --service --provider
修复方案：添加失败检测和请求重试能力。

实例隔离

演练场景：多次调用下游一个服务实例超时。
容错方案：会隔离或者下线此服务实例，防止请求路由到此服务实例。
场景模拟：对 B1 注入延迟故障，A 服务调用到 B1 时，出现调用超时。
预期方案：系统会自动隔离或下线 B1 实例。
blade 命令：blade c dubbo delay --time --service --provider
修复方案：添加服务质量检查，下线不可用的服务实例。

请求限流

演练场景：服务线程池满。
容错方案：会对入口流量进行限流，防止请求堆积，资源耗尽导致服务不可用。
场景模拟：对 A 注入线程池满故障。
预期方案：线程池满时，触发限流，新请求快速失败。
blade 命令：blade c dubbo threadpoolfull --consumer
修复方案：添加限流能力。

服务降级

演练场景：A 对 B 是强依赖，对 D 是弱依赖，A 调用 D 线程数多，争抢调用 B 服务的资源。
容错方案：对弱依赖 B 进行降级，减少资源分配。
场景模拟：对 A 注入调用 D 线程数满故障。
blade 命令：blade c dubbo threadpoolfull --service --consumer
修复方案：梳理服务依赖，添加服务降级能力。

调用熔断

演练场景：下游服务不可用
容错方案：触发熔断，快速失败返回
场景模拟：对 B 服务所有的实例注入延迟超时故障。
blade 命令：blade c dubbo delay --time --service --provider
修复方案：当下游服务不可用时，能立即熔断，快速失败。

流量调度

演练场景：上游高并发下，扩容下游服务，在服务实例初始化时，CPU 负载高，导致上游服务受影响
容错方案：当服务实例机器负载高时，自动切流到正常机器
场景模拟：对 B1 做 CPU 满载操作。
blade 命令：blade c cpu fullload
修复方案：添加系统、应用资源监控和流量调度能力。

系统预案

演练场景：杀掉服务实例。
容错方案：快速拉起或扩容
场景模拟：杀掉 B 大部分实例。
blade 命令： blade create process kill --process
修复方案：添加相关系统预案。

监控告警

注入任意故障，验证监控告警的有效性

日志跟踪

演练场景：修改应用中具体方法返回值。
容错方案：全链路调用日志记录。
场景模拟：修改 B 服务的一个业务方法的返回值。
blade 命令：blade c jvm return --classname --methodname --value
修复方案：添加全链路日志记录，便于排查和追溯问题。

总结

通过 ChaosBlade 工具能简洁有效的执行混沌实验，上文提到的请求限流、降级熔断功能可以使用 Sentinel 来解决。阿里云 AHAS 产品已经集成混沌工程平台和 Sentinel 功能。ChaosBlade 除了上述实验场景，还有更多的场景期待你来挖掘。

后续规划

ChaosBlade 后续会继续增强对 Java 生态的混沌实验，比如对 Redis、GRPC、RabbitMQ 等主流组件的支持。也会增加云原生设施的混沌实验，比如 Kubernetes、Service Mesh 等。

原文链接
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