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。