作者：丁源 RadonDB 测试负责人
负责 RadonDB 云数据库、容器化数据库的质量性能测试，迭代验证。对包括云数据库以及容器化数据库性能和高可用方案有深入研究。
接上期《混沌工程工具 ChaosBlade Opeator 系列的入门篇》，本期将使用 ChaosBlade Opeator 工具，针对 Node 类资源的应用场景进行测试，测试场景包括：
- CPU 负载场景
- 网络延迟场景
- 网络丢包场景
- kill 指定进程
- stop 指定进程
| 实验环境
测试对象
基于 KubeSphere 平台的 RadonDB MySQL 容器化数据库进行测试。
RadonDB MySQL 部署说明请参见 在 KubeSphere 中部署 RadonDB MySQL 集群。
环境参数
| 集群名称 | 主机类型 | CPU | Memory |
|---|---|---|---|
| KubeSphere | 高可用类型 | 8C | 16G |
| RadonDB MySQL | - | 4C | 16G |
测试环境部署完成后，即可从以下五个针对节点的场景做相应验证。
1. CPU 负载场景
1.1 测试目标
指定节点做 CPU 负载 80% 验证。
1.2 开始测试
配置 yaml 测试参数值。
apiVersion: chaosblade.io/v1alpha1
kind: ChaosBlade
metadata:
name: cpu-lode
spec:
experiments:
- scope: node
target: cpu
action: fulllode
desc: "increase node cpu load by names" #实验模型名称
matchers:
- name: names
value:
- "worker-s001" #测试对象 node 名称
- name: cpu-percent
value: "80" #节点负载百分比
- name: ip
value:192.168.0.20 #节点负载百分比选择一个节点，修改 node_cpu_load.yaml 中的 names 值。
1.3 测试验证
在 Node 节点，使用 top 命令可以看到节点 CPU 达到负载 80% 预期效果。
2. 网络延迟场景
2.1 测试准备
登录 Node 节点，使用 ifconfig 命令查看网卡信息，将系统默认的网卡名称指定到 eth0。
2.2 测试目标
指定节点 worker-s001 添加 3000 毫秒访问延迟，延迟时间上下浮动 1000 毫秒。
2.3 开始测试
选择一个节点，修改 delay_node_network_by_names.yaml 中的 names 值。对 worker-s001 节点访问丢包率 100%。
开始测试。
kubectl apply -f delay_node_network_by_names.yaml
查看实验状态。
kubectl get blade delay-node-network-by-names -o json
2.4 测试验证
从节点访问 Guestbook。
$ time echo "" | telnet 192.168.0.18
echo "" 0.00s user 0.00s system 35% cpu 0.003 total
telnet 192.168.1.129 32436 0.01s user 0.00s system 0% cpu 3.248 total
停止测试。可以删除测试进程或者直接删除 blade 资源。
kubectl delete -f delay_node_network_by_names.yaml
kubectl delete blade delay-node-network-by-names
3. 网络丢包场景
3.1 测试目标
指定节点注入丢包率 100% 的故障。
3.2 开始测试
选择一个节点，修改 loss_node_network_by_names.yaml 中的 names 值。
执行以下命令，开始测试。
$ kubectl apply -f loss_node_network_by_names.yaml
执行以下命令，查看实验状态。
kubectl get blade loss-node-network-by-names -o json3.3 测试验证
端口为 Guestbook nodeport 端口，访问实验端口无响应，但是访问未开启实验的端口可以正常使用。
获取节点 IP。
$ kubectl get node -o wide
从实验节点访问 Guestbook - 无法访问。
$ telnet 192.168.0.20
从非实验节点访问 Guestbook - 正常访问。
$ telnet 192.168.0.18此外还可直接从浏览器访问地址，验证测试结果。
停止测试。可以删除测试进程或者直接删除 blade 资源。
kubectl delete -f delay_node_network_by_names.yaml
kubectl delete blade delay-node-network-by-names
4. kill 指定进程
4.1 测试目标
删除指定节点上的 MySQL 进程。
4.2 开始测试
选择一个节点，修改 kill_node_process_by_names.yaml 中的 names 值。
执行以下命令，开始测试。
$ kubectl apply -f kill_node_process_by_names.yaml
执行以下命令，查看实验状态。
kubectl get blade kill-node-process-by-names -o json
4.3 测试验证
进入实验 node。
$ ssh 192.168.0.18查看 mysql 进程号。
$ ps -ef | grep mysql
root 10913 10040 0 14:10 pts/0 00:00:00 grep --color=auto mysql可以看到进程号发生了变化。
$ ps -ef | grep mysql
MySQL 的进程号发生改变，说明被杀掉后，又被重新拉起。
停止测试。可以删除测试进程或者直接删除 blade 资源。
kubectl delete -f delay_node_network_by_names.yaml
kubectl delete blade delay-node-network-by-names
5. stop 指定进程
5.1 测试目标
挂起指定节点上的 MySQL 进程。
5.2 开始测试
选择一个节点，修改 stop_node_process_by_names.yaml 中的 names 值。
执行以下命令，开始测试。
$ kubectl apply -f stop_node_process_by_names.yaml
执行以下命令，查看实验状态。
kubectl get blade stop-node-process-by-names -o json
5.3 测试验证
进入实验 node。
$ ssh 192.168.0.18查看 mysql 进程号。
$ ps -ef | grep mysql
root 10913 10040 0 14:10 pts/0 00:00:00 grep --color=auto mysql可以看到进程号发生了变化。
$ ps -ef | grep mysql
MySQL 的进程号发生改变，说明被杀掉后，又被重新拉起。
停止测试。可以删除测试进程或者直接删除 blade 资源。
kubectl delete -f delay_node_network_by_names.yaml
kubectl delete blade delay-node-network-by-names
| 结语
通过使用 ChaosBlade Operator 对 KubeSphere Node 资源进行混沌工程实验，可得出如下结论：
对于 Node 节点，ChaosBlade 依旧有简单的配置及操作来完成复杂的实验，可以通过自由组合，实现各种 Node 节点级别的复杂故障，验证 Kubernetes 集群的稳定性及可用性。同时当真正的故障来临时，由于早已模拟了各种故障情况，可以快速定位故障源，做到处变不惊，轻松处理故障。
下期预告
下一期将使用部署的 ChaosBlade Opeator 工具，针对 Pod 类资源各种场景进行测试验证。
关于 RadonDB
RadonDB开源社区 是一个面向云原生、容器化的数据库开源社区。为数据库技术爱好者提供围绕主流开源数据库（MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB、ClickHouse 等）的技术分享平台，并提供企业级 RadonDB 开源产品及服务。
目前 RadonDB 开源数据库系列产品已被 光大银行、浦发硅谷银行、哈密银行、泰康保险、太平保险、安盛保险、阳光保险、百年人寿、安吉物流、安畅物流、蓝月亮、天财商龙、罗克佳华、升哲科技、无锡汇跑体育、北京电信、江苏交通控股、四川航空、昆明航空、国控生物 等上千家企业及社区用户采用。
RadonDB 可基于云平台与 Kubernetes 容器平台交付，不仅提供覆盖多场景的数据库产品解决方案，而且提供专业的集群管理和自动化运维能力，主要功能特性包括：高可用主从切换、数据强一致性、读写分离、一键安装部署、多维指标监控&告警、弹性扩容&缩容、横向自由扩展、自动备份&恢复、同城多活、异地灾备 等。RadonDB 仅需企业及社区用户专注于业务层逻辑开发，无需关注集群高可用选型、管理和运维等复杂问题，帮助企业及社区用户大幅度提升业务开发与价值创新的效率！
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