java系统可靠性测试设计与用例分析

cnblogs 2024-07-22 08:39:00 阅读 51

可靠性测试,需要构造故障模式与业务流量模型,确保系统在故障和高负载情况下仍能正常运行。我们假设有一个部署在k8s集群的系统,可按照节点、网络、(cpu、mem)资源、pod等角度构造故障

以下是几个大类故障模式:

  • 节点故障

    • 故障模拟:关闭或重启节点。
    • 预期结果:Pod 被调度到其他可用节点,服务不间断。
  • Pod 故障

    • 故障模拟:随机杀死运行中的 Pod。
    • 预期结果:Kubernetes 自动重新调度和启动 Pod,服务恢复时间在预期范围内。
  • 网络故障

    • 故障模拟:断开节点间的网络连接或模拟高延迟和数据包丢失。
    • 预期结果:系统能够处理网络不稳定,服务降级但不崩溃。
  • 资源耗尽

    • 故障模拟:消耗节点的 CPU、内存或磁盘资源,使其达到极限。
    • 预期结果:系统能优雅地处理资源耗尽,关键服务优先得到资源分配。
  • 磁盘故障

    • 故障模拟:使磁盘只读或模拟磁盘故障。
    • 预期结果:系统能识别磁盘故障并尝试重建或迁移数据,服务降级但不崩溃。

以下是几个业务流量模型,业务流量模型应尽可能地模拟实际生产环境中的流量模式:

  • 正常流量

    • 模拟平常的业务流量,包括请求的类型、频率和数据量。
    • 预期结果:系统稳定运行,所有请求均能在 SLA 内处理。
  • 峰值流量

    • 模拟高峰期的业务流量,如促销活动期间的流量激增。
    • 预期结果:系统能处理峰值流量,有可能略微降级但不崩溃,响应时间在可接受范围内。
  • 突发流量

    • 模拟突然的流量峰值,如瞬时流量暴涨。
    • 预期结果:系统能承受突发流量并快速恢复正常,响应时间在可接受范围内。

而我们的预期结果要从这几点进行分析:

  • 服务的可用性:系统能在故障和高负载情况下保持高可用性。
  • 恢复时间:系统能在预期时间内从故障中恢复。
  • 数据完整性:系统在故障情况下不会丢失或损坏数据。
  • 性能表现:系统在故障和高负载情况下的性能降级在可接受范围内。

由此,能得到一些简单但清晰的可靠性用例:

以下是一些具体的可靠性测试用例:

  1. 节点故障恢复测试

    • 步骤:
      1. 在高峰流量时,关闭一个 Kubernetes 节点。
      2. 观察 Pod 的重新调度情况。
    • 预期结果:Pod 被调度到其他节点,服务恢复时间小于 1 分钟。
  2. Pod 故障恢复测试

    • 步骤:
      1. 随机杀死一个运行中的 Pod。
      2. 监控 Kubernetes 自动重新调度和启动 Pod 的时间。
    • 预期结果:Pod 被重新启动,服务中断时间小于 30 秒。
  3. 网络分区测试

    • 步骤:
      1. 模拟两个节点之间的网络分区。
      2. 观察服务的表现,特别是网络依赖强的微服务。
    • 预期结果:服务降级但不崩溃,网络恢复后服务自动恢复正常。
  4. 资源耗尽测试

    • 步骤:
      1. 逐步增加某个节点的 CPU 或内存使用率,直到资源耗尽。
      2. 观察系统的表现。
    • 预期结果:系统能优雅地处理资源耗尽,关键服务优先得到资源分配,非关键服务可能降级。
  5. 磁盘故障测试

    • 步骤:
      1. 将某个节点的磁盘设为只读或模拟磁盘故障。
      2. 观察系统的表现,特别是数据存储服务。
    • 预期结果:系统能识别磁盘故障并尝试重建或迁移数据,服务降级但不崩溃。
  6. 峰值流量测试

    • 步骤:
      1. 模拟高峰流量,持续一段时间(如1小时)。
      2. 监控系统的性能和响应时间。
    • 预期结果:系统能处理峰值流量,响应时间略有增加但在可接受范围内。
  7. 突发流量测试

    • 步骤:
      1. 突然增加流量,模拟突发流量场景。
      2. 观察系统的表现和恢复时间。
    • 预期结果:系统能承受突发流量并快速恢复正常,响应时间在可接受范围内。


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