作者 | 肖长军（穹谷）阿里云智能事业群技术专家??
导读：随着云原生系统的演进，如何保障系统的稳定性受到很大的挑战，混沌工程通过反脆弱思想，对系统注入故障，提前发现系统问题，提升系统的容错能力。ChaosBlade 工具可以通过声明式配置执行混沌实验，简单高效。本文将会重点介绍 ChaosBlade 以及云原生相关的实验场景实践。
ChaosBlade 介绍
ChaosBlade 是阿里巴巴开源的一款遵循混沌实验模型的混沌实验执行工具，具有场景丰富度高、简单易用等特点，而且可以很方便的扩展实验场景，开源后不久就被加入到 CNCF Landspace 中，成为主流的一款混沌工具。
实验场景
目前支持的实验场景如下：
- 基础资源场景：CPU 负载、内存占用、磁盘 IO 负载、磁盘占用、网络延迟、网络丢包、网络屏蔽、域名不可访问、shell 脚本篡改、杀进程、进程 Hang、机器重启等；
- 应用服务场景：支持 Java 应用和 C++ 应用内的实验场景。Java 的场景组件丰富，例如支持 Dubbo、RocketMQ、HttpClient、Servlet、Druid等，而且支持编写 Java 或 Groovy 脚本实现复杂的实验场景；
- 容器服务场景：支持 Kubernetes 和 Docker 服务，包含 node、pod 和 container 三种资源的实验场景，例如 Pod 网络延迟、丢包等。
混沌实验模型
以上所有的实验场景都遵循混沌实验模型，此模型共分为四层，包含：
- Target：实验靶点。指实验发生的组件，如容器、应用框架（Dubbo、Redis）等；
- Scope：实验实施的范围。指具体触发实验的机器或者集群等；
- Matcher：实验规则匹配器。根据所配置的 Target，定义相关的实验匹配规则，可以配置多个。由于每个 Target 可能有各自特殊的匹配条件，比如 RPC 领域的 Dubbo，可以根据服务提供者提供的服务和服务消费者调用的服务进行匹配，缓存领域的 Redis，可以根据 set、get 操作进行匹配；
- Action：指实验模拟的具体场景，Target 不同，实施的场景也不一样，比如磁盘，可以演练磁盘满，磁盘 IO 读写高等。如果是应用，可以抽象出延迟、异常、返回指定值（错误码、大对象等）、参数篡改、重复调用等实验场景。
比如一台 IP 是 10.0.0.1 机器上的应用，调用 com.example.HelloService[@1.0.0 ]() Dubbo 服务延迟 3s，基于此模型可以描述为对 Dubbo 组件（Target）进行实验，实验实施的范围是 10.0.0.1 主机（Scope），调用 com.example.HelloService[@1.0.0 ]() （Matcher）服务延迟 3s（Action），对应的 chaosblade 命令为：
blade create dubbo delay --time 3000 --service com.example.HelloService --version 1.0.0所以此模型很简单清晰的表达出实验场景，易于理解。下文中的云原生实验场景也基于此模型定义。
面向云原生的实验场景
实现方案
将混沌实验场景按照上述的实验模型，定义为 Kubernetes 中的资源，并通过自定义控制器来管理，可以通过 Yaml 配置或者直接执行 blade 命令执行。
ChaosBlade Operator 定义了资源控制器，并且会以 daemonset 的方式，在每个节点上部署一个 chaosblade-tool pod 来执行混沌实验。不同的实验场景内部实现方式不同，比如 Node 实验场景，其上面部署的 chaosblade-tool 内部执行即可，而 Container 内的实验场景，控制器会将 chaosblade 包拷贝到目标 Container 中执行。
使用方式
安装必要组件
安装 ChaosBlade Operator，可通过地址下载 chaosblade-operator-0.0.1.tgz，使用以下命令安装:
helm install --namespace kube-system --name chaosblade-operator chaosblade-operator-0.0.1.tgz安装在 kube-system 命令空间下。ChaosBlade Operator 启动后会在每个节点部署 chaosblade-tool Pod 和一个 chaosblade-operator Pod。可通过以下命令查看安装结果:
kubectl get pod -n kube-system -o wide | grep chaosblade
执行实验
执行方式有两种：
- 一种是通过配置 yaml 方式，使用 kubectl 执行；
- 另一种是直接使用 chaosblade 包中的 blade 命令执行。
下面以指定一台节点，做 CPU 负载 80% 实验举例。
yaml 配置方式
apiVersion: chaosblade.io/v1alpha1
kind: ChaosBlade
metadata:
name: cpu-load
spec:
experiments:
- scope: node
target: cpu
action: fullload
desc: "increase node cpu load by names"
matchers:
- name: names
value:
- "cn-hangzhou.192.168.0.205"
- name: cpu-percent
value:
- "80"如上所示，配置好文件后，保存为 chaosblade_cpu_load.yaml，使用以下命令执行实验场景：
kubectl apply -f chaosblade_cpu_load.yaml可通过以下命令查看每个实验的执行状态：
kubectl get blade cpu-load -o json查看更多实验场景配置事例。
blade 命令执行方式
下载 chaosblade 工具包，解压即可使用。还是上述例子，使用 blade 命令执行如下：
blade create k8s node-cpu fullload --names cn-hangzhou.192.168.0.205 --cpu-percent 80 --kubeconfig ~/.kube/config使用 blade 命令执行，会返回实验的执行结果。
修改实验
yaml 配置文件的方式支持场景动态修改，比如将上述的 cpu 负载调整为 60%，则只需将上述 value 的值从 80 改为 60 即可，例如：
apiVersion: chaosblade.io/v1alpha1
kind: ChaosBlade
metadata:
name: cpu-load
spec:
experiments:
- scope: node
target: cpu
action: load
desc: "cpu load"
flags:
- name: cpu-percent
value: "60"
- name: ip
value: 192.168.0.34然后使用 kubeclt apply -f chaosblade_cpu_load.yaml 命令执行更新即可。
停止实验
可以通过以下三种方式停止实验：
根据实验资源名停止
比如上述 cpu-load 场景，可以执行以下命令停止实验：
kubectl delete chaosblade cpu-load通过 yaml 配置文件停止
指定上述创建好的 yaml 文件进行删除，命令如下：
kubectl delete -f chaosblade_cpu_load.yaml通过 blade 命令停止
此方式仅限使用 blade 创建的实验，使用以下命令停止：
blade destroy <UID>是执行 blade create 命令返回的结果，如果忘记，可使用 blade status --type create 命令查询。
卸载 chaosblade operator
执行 helm del --purge chaosblade-operator 卸载即可，将会停止全部实验，删除所有创建的资源。
总结
ChaosBlade 基于混沌实验模型，友好地将 Kubernetes 资源控制结合，部署简单而且使用简洁，实验可控。除此之外 ChaosBlade 基于实验模型实现了很多领域场景执行器，可以很方便的扩展实验场景，可详见附录中的项目列表。
社区共建
ChaosBlade 自开源以来，共有近 30 多位贡献者加入和很多企业×××常感谢各位。同时非常欢迎更多的人参与进来，使 ChaosBlade 变的更加强大，覆盖更多的场景，成为各个企业稳定的、通用的混沌工程工具。
贡献的形式可以是提 bug、提交代码、编写文档、补充单元测试、参与问题讨论等等。ChaosBlade 相信：开源世界中，任何帮助都是贡献。
附录
项目列表如下：
- ChaosBlade CLI（调用入口）
- ChaosBlade 实验模型定义
- 基础资源场景执行器
- Docker 场景执行器
- Kubernetes 场景执行器
- Java 应用场景执行器
- C++ 应用场景执行器
“ 阿里巴巴云×××icloudnative×××erverless、容器、Service Mesh等技术领域、聚焦云原生流行技术趋势、云原生大规模的落地实践，做最懂云原生开发×××
原文地址：https://blog.51cto.com/13778063/2447968