java系統可靠性測試設計與用例分析

可靠性測試，需要構造故障模式與業務流量模型，確保系統在故障和高負載情況下仍能正常執行。我們假設有一個部署在k8s叢集的系統，可按照節點、網路、（cpu、mem）資源、pod等角度構造故障

以下是幾個大類故障模式：

• 節點故障

  • 故障模擬：關閉或重啟節點。
  • 預期結果：Pod 被排程到其他可用節點，服務不間斷。

• Pod 故障

  • 故障模擬：隨機殺死執行中的 Pod。
  • 預期結果：Kubernetes 自動重新排程和啟動 Pod，服務恢復時間在預期範圍內。

• 網路故障

  • 故障模擬：斷開節點間的網路連線或模擬高延遲和資料包丟失。
  • 預期結果：系統能夠處理網路不穩定，服務降級但不崩潰。

• 資源耗盡

  • 故障模擬：消耗節點的 CPU、記憶體或磁碟資源，使其達到極限。
  • 預期結果：系統能優雅地處理資源耗盡，關鍵服務優先得到資源分配。

• 磁碟故障

  • 故障模擬：使磁碟只讀或模擬磁碟故障。
  • 預期結果：系統能識別磁碟故障並嘗試重建或遷移資料，服務降級但不崩潰。

以下是幾個業務流量模型，業務流量模型應儘可能地模擬實際生產環境中的流量模式：

• 正常流量

  • 模擬平常的業務流量，包括請求的型別、頻率和資料量。
  • 預期結果：系統穩定執行，所有請求均能在 SLA 內處理。

• 峰值流量

  • 模擬高峰期的業務流量，如促銷活動期間的流量激增。
  • 預期結果：系統能處理峰值流量，有可能略微降級但不崩潰，響應時間在可接受範圍內。

• 突發流量

  • 模擬突然的流量峰值，如瞬時流量暴漲。
  • 預期結果：系統能承受突發流量並快速恢復正常，響應時間在可接受範圍內。

而我們的預期結果要從這幾點進行分析：

• 服務的可用性：系統能在故障和高負載情況下保持高可用性。
• 恢復時間：系統能在預期時間內從故障中恢復。
• 資料完整性：系統在故障情況下不會丟失或損壞資料。
• 效能表現：系統在故障和高負載情況下的效能降級在可接受範圍內。

由此，能得到一些簡單但清晰的可靠性用例：

以下是一些具體的可靠性測試用例：

1. 節點故障恢復測試

   • 步驟：
     1. 在高峰流量時，關閉一個 Kubernetes 節點。
     2. 觀察 Pod 的重新排程情況。
   • 預期結果：Pod 被排程到其他節點，服務恢復時間小於 1 分鐘。

2. Pod 故障恢復測試

   • 步驟：
     1. 隨機殺死一個執行中的 Pod。
     2. 監控 Kubernetes 自動重新排程和啟動 Pod 的時間。
   • 預期結果：Pod 被重新啟動，服務中斷時間小於 30 秒。

3. 網路分割槽測試

   • 步驟：
     1. 模擬兩個節點之間的網路分割槽。
     2. 觀察服務的表現，特別是網路依賴強的微服務。
   • 預期結果：服務降級但不崩潰，網路恢復後服務自動恢復正常。

4. 資源耗盡測試

   • 步驟：
     1. 逐步增加某個節點的 CPU 或記憶體使用率，直到資源耗盡。
     2. 觀察系統的表現。
   • 預期結果：系統能優雅地處理資源耗盡，關鍵服務優先得到資源分配，非關鍵服務可能降級。

5. 磁碟故障測試

   • 步驟：
     1. 將某個節點的磁碟設為只讀或模擬磁碟故障。
     2. 觀察系統的表現，特別是資料儲存服務。
   • 預期結果：系統能識別磁碟故障並嘗試重建或遷移資料，服務降級但不崩潰。

6. 峰值流量測試

   • 步驟：
     1. 模擬高峰流量，持續一段時間（如1小時）。
     2. 監控系統的效能和響應時間。
   • 預期結果：系統能處理峰值流量，響應時間略有增加但在可接受範圍內。

7. 突發流量測試

   • 步驟：
     1. 突然增加流量，模擬突發流量場景。
     2. 觀察系統的表現和恢復時間。
   • 預期結果：系統能承受突發流量並快速恢復正常，響應時間在可接受範圍內。