分布式系统测试那些事儿——信心的毁灭与重建

KING少

KING少

发表于 2017-01-05 09:14:22
内容来源: 网络

本话题系列文章整理自 PingCAP NewSQL Meetup 第 26 期刘奇分享的《深度探索分布式系统测试》议题现场实录。文章较长,为方便大家阅读,会分为上中下三篇,本文为下篇。

接中篇:
ScyllaDB 有一个开源的东西,是专门用来给文件系统做 Failure Injection 的, 名字叫做 CharybdeFS。如果你想测试你的系统,就是文件系统在哪不断出问题,比如说写磁盘失败了,驱动程序分配内存失败了,文件已经存在等等,它都可以测模拟出来。

CharybdeFS: A new fault-injecting file system for software testing

Simulate the following errors:

  • disk IO error (EIO)

  • driver out of memory error (ENOMEM)

  • file already exists (EEXIST)

  • disk quota exceeded (EDQUOT)

再来看看 Cloudera,下图是整个 Cloudera 的一个 Failure Injection 的结构。

一边是 Tools,一边是它的整个的 Level 划分。比如说整个 Cluster, Cluster 上面有很多 Host,Host 上面又跑了各种 Service,整个系统主要用于测试 HDFS, HDFS 也是很努力的在做有效的测试。然后每个机器上部署一个 AgenTEST,就用来注射那些可能出现的错误。

看一下它们作用有多强大。

Cloudera: Simulate the following errors:

  • Packets loss/corrupt/reorder/duplicate/delay

  • Bandwidth limit: Limit the network bandwidth for the specified address and port.

  • DNSFail: Apply an injection to let the DNS fail.

  • FLOOD: Starts a DoS attack on the specified port.

  • BLOCK: Blocks all the packets directed to 10.0.0.0/8 (used internally by EC2).

  • SIGSTOP: Pause a given process in its current state.

  • BurnCPU/BurnIO/FillDISK/RONLY/FIllMEM/CorruptHDFS

  • HANG: Hang a host running a fork bomb.

  • PANIC: Force a kernel panic.

  • Suicide: Shut down the machine.

数据包是可以丢的,可以坏的,可以 reorder 的,比如说你发一个 A,再发一个 B,它可以给你 reorder,变成先发了 B 再发了 A,然后看你应用程序有没有正确的处理这种行为。接着发完一次后面再给你重发,然后可以延迟,这个就比较简单。目前这个里面的大部分,TiKV 都有实现,还有带宽的限制,就比如说把你带宽压缩成 1M。以前我们遇到一个问题很有意思,发现有人把文件存到 Redis 里面,但 Redis 是带多个用户共享的,一个用户就能把整个 Redis 带宽给打满了,这样其他人的带宽就很卡,那这种很卡的时候 Redis 可能出现的行为是什么呢?我们并不需要一个用户真的去把它打满,只要用这种工具,瞬间就能出现我把你的带宽限制到原来的 1%,假设别人在跟你抢带宽,你的程序行为是什么?马上就能出来,也不需要配很复杂的环境。这极大的提高了测试效率,同时能测试到很多 corner case。

然后 DNS fail。那 DNS fail 会有什么样的结果?有测过吗?可能都没有想过这个问题,但是在一个真正的分布式系统里面,每一点都是有可能出错的。还有 FLOOD,假设你现在被攻击了,整个系统的行为是什么样的?然后一不小心被这个 IP table 给 block 了,该怎么办。这种情况我们确实出现过。我们一上来并发,两万个连接一打出去,然后发现大部分都连不上,后来一看 IP table 自动启用了一个机制,然后把你们都 block。当然我们后面查了半个小时左右,才把问题查出来。但这种实际上应该是在最开始设计的时候就应该考虑的东西。

如果你的进程被暂停了,比如说大家在云上跑在 VM 里面,整个 VM 为了升级,先把你整个暂停了,升级完之后再把你恢复的时候会怎么样?那简单来讲,就是如果假设你程序是有 GC 的,GC 现在把我们的程序卡了五秒,程序行为是正常的吗?五十秒呢?这个很有意思的就是,BurnCPU,就是再写一个程序,把 CPU 全占了,然后让你这个现在的程序只能使用一小部分的 CPU 的时候,你程序的行为是不是正常的。正常来讲,你可能说我 CPU 不是瓶颈啊,我瓶颈在 IO,当别人跟你抢 CPU,把你这个 CPU 压的很低的时候,到 CPU 是瓶颈的时候,正常你的程序的这个行为是不是正常的?还有 IO,跟你抢读的资源,跟你抢写的资源,然后 filedisk 把磁盘写满,写的空间很少。比如说对数据库而言,你创建你的 redo log 的时候,都已经满了会怎么样?然后我突然把磁盘设为只读,就你突然一个写入会出错,但是你接下来正常的读写行为是不是对的?很典型的一个例子,如果一个数据库你现在写入,磁盘满了,那外面读请求是否就能正常响应。 Fill memory,就是瞬间把这个 memory 给压缩下来,让你下次 malloc 的时候可能分布不到内存。这个就和业务比较相关了,就是破坏 HDFS 的文件。其它的就是 Hang、Panic,然后还有自杀,直接关掉机器,整个系统的行为是什么样的?

现在比较痛苦的一点是大家各自为政,每一家都做一套,但是没有办法做成一个通用的东西给所有的人去用。包括我们自己也做了一套,但是确实没有办法和其他的语言之间去 share,最早提到的那个 libfu 库实际上是在 C 语言写的,那所有 C 相关的都可以去 call 那个库。

Distributed testing

  • Namazu

    • ZooKeeper:

      • Found ZOOKEEPER-2212, ZOOKEEPER-2080 (race): (blog article)

    • Etcd:

      • Found etcdctl bug #3517 (timing specification), fixed in #3530. The fix also resulted a hint of #3611, Reproduced flaky tests {#4006, #4039}

    • YARN: Found YARN-4301 (fault tolerance), Reproduced flaky tests{1978, 4168, 4543, 4548, 4556}

然后 Namazu。大家肯定觉得 ZooKeeper 很稳定呀, Facebook 在用、阿里在用、京东在用。大家都觉得这个东西也是很稳定的,直到这个工具出现了,然后轻轻松松就找到 bug 了,所有的大家认为的这种特别稳定的系统,其实 bug 都还挺多的,这是一个毁三观的事情,就是你觉得东西都很稳定,都很 stable,其实不是的。从上面,我们能看到 Namazu 找到的 Etcd 的几个 bug,然后 YARN 的几个 bug,其实还有一些别的。

How TiKV use namazu

  • Use nmz container / non-container mode to disturb cluster.

    • Run container mode in CI for each commit. (1 hour)

    • Run non-container mode for a stable version. (1 week+)

  • Use extreme policy for process inspector

    • Pick up some processes and execute them with SCHED_RR scheduler. others are executed with SCHED_BATCH scheduler

  • Use [0, 30s] delay for filesystem inspector

接下来说一下 TiKV 用 Namazu 的一些经验。因为我们曾经在系统上、在云上面出现过一次写入磁盘花了五十几秒才完成的情况,所以我们需要专门的工具模拟这个磁盘的抖动。有时候一次写入可能确实耗时比较久,那这种时候是不是 OK 的。大家如果能把这种东西统统用上,我觉得还能为很多开源系统找出一堆 bug。

稍微介绍一下我们现在运行的基本策略,比如说我们会用 0 到 30 秒的这个 delay (就是每一次你往文件系统的交互,比如说读或者写,那么我们会给你产生随机的 0 到 30 秒的 delay ),但我们正常应该还是需要去测三十秒到几分钟的延迟的情况,是否会让整个系统崩掉了。

How TiKV simulate network transport

  • Drop/Delay messages randomly

  • Isolate Node

  • Partition [1, 2, 3, 4, 5] -> [1, 2, 3] + [4, 5]

  • Out of order messages

  • Filter messages

  • Duplicate and send redundant messages

怎么模拟网络呢?假设你有网络,里面有五台机器,那我现在想做一个脑裂怎么做?不能靠拔网线对吧?比如在 TiKV 的测试框架中,我们就可以直接通过 API 把 5 个节点脑裂成两部分,让 1, 2, 3 号节点互相联通,4, 5 号节点也能联通,这两个分区彼此是隔离的,非常的方便。其实原理很简单,这种情况是用程序自己去模拟,假如是你发的包,自动给你丢掉,或者直接告诉你 unreachable,那这个时候你就知道这个网络就脑裂了,然后你怎么做?就是只允许特定类型的消息进来,把其他的都丢掉,这样一来你可以保证有些 bug 是必然重现的。这个框架给了我们极大的信心用来模拟并重现各种 corner case,确保这些 corner case 在单元测试中每次都能被覆盖到。

How to test Rocksdb

  • Treat storage as a black box.

  • Three steps(7*24):

    • Fill data, Random kill -9

    • Restart

    • Consistent check.

  • Results:

    • Found 2 bugs. Both fixed

然后说说我们怎么测 RocksDB。 RocksDB 在大家印象中是很稳定的,但我们最近发现了两个 bug。测的方法是这样的:我们往 RocksDB 里面填数据,然后随机的一段时间去把它 kill 掉,kill 掉之后我们重启,重新启动之后去检测我们刚才 fail 的 data 是不是一致的,然后我们发现两个可能造成数据丢失的 bug,但是官方的响应速度非常快,几天就都 fix 了。可是大家普遍运行的是这么 stable 的系统,为什么还会这么容易找到 bug?就说这个测试,如果是一直有这个测试的 cover,那么这两个 bug 可能很快就能够被发现。

这是我们一个基本的,也就是当成一个纯黑盒的测。大家在测数据库的时候,基本也是当黑盒测。比如说 MySQL 写入数据,kill 掉,比如说我 commit 一个事务,数据库告诉我们 commit 成功,我把数据库 kill 掉,我再去查我刚才提交的数据一样能查到。这是一个正常的行为,如果查不到,说明整个系统有问题。

More tools

  • american fuzzy lop

其实还有一些更加先进的工具,大家平时觉得特别稳定的东西,都被摧残的不行。Nginx 、NGPD、tcpdump 、LibreOffice ,如果有用 Linux 的同学可能知道,还有 Flash、sqlite。这个东西一出来,当时大家很兴奋,说怎么一下子找了这么多 bug,为什么以前那么稳定的系统这么不堪一击,会觉得这个东西它还挺智能的。就比如说你程序里面有个 if 分支,它是这样的,假如你程序有一百条指令,它先从前面一直走,走到某条分支指令的时候,它是一直持续探索,一个分支走不下去,它会一直在这儿持续探索,再给你随机的输入,直到我探索进去了,我记下来了下次我知道我用这个输入可以进去特定的分支。那我可以再往下走,比如说你 if 分支进去之后里面还有 if ,那你传统手段可能探测不进去了但它可以,它记录一下,我这个可以进去,然后我重来,反正我继续输入这个,我再往里面走,一旦我探测到一个新的分支,我再记住,我再往里面走。所以它一出来的时候大家都说这个真厉害,一下发现这么多 bug。但最激动的不是这些人,最激动的是黑客,为什么?因为突然有很多栈溢出、堆溢出漏洞被发现了,然后就可以写一堆工具去攻击线上的这么多系统。所以很多的技术的推进在早期的时候是黑客做出来,但是他们的目的当然不一定是为了测试 bug,而是为了怎么黑一个系统进去,这是他们当时做的,所以这个工具也是非常强大、非常有意思的,大家可以拿去研究一下自己的系统。

大家印象里面各种文件系统是很稳定的,可是当用 American fuzzy lop 来测试的时候,被惊呆了。 Btrfs 连 5 秒都没有坚持到就跪了,大家用的最多的 Ext4 是最坚挺的,也才抗了两个小时!!!

再来说说 Google,Google 怎么做测试对外讲的不多,最近 Chrome team 开源了他们的 Fuzz 测试工具 OSS-Fuzz,这个工具强大的地方在于自动化做的极好:

  • 发现 bug 后自动创建 issue

  • bug 解决后自动 verify

更惊人的是 OSS-Fuzz 集群一周可以跑 ~4 trillion test cases 更多细节大家可以看这篇文章:Announcing OSS-Fuzz: Continuous Fuzzing for Open Source Software

另外有些工具能让分布式系统开发人员的生活变得更美好一点。

Tracing tools may help you

  • Google Dapper

  • Zipkin

  • OpenTracing

还有 Tracing,比如说我一个 query 过来,然后经过这么多层,经过这么多机器,然后在不同的地方,不同环节耗时多久,实际上这个在分布式系统里面,有个专门的东西做 Tracing ,就是 distribute tracing tools。它可以用一条线来表达你的请求在各个阶段耗时多长,如果有几段,那么分到几个机器,分别并行的时候好了多长时间。大体的结构是这样的:

这里是一个具体的例子:

很清晰,一看就知道了,不用去看 log,这事其实一点也不新鲜,Google 十几年前就做了一个分布式追踪的工具。然后开源社区要做一个实现叫做 Zipkin,好像是 java 还是什么写的,又出了新的叫 OpenTracing,是 Go 写的。我们现在正准备上这个系统,用来追踪 TiDB 的请求在各个阶段的响应时间。

最后想说一下,大家研究系统发现 bug 多了之后,不要对系统就丧失了信心,毕竟bug 一直在那里,只是从前没有发现,现在发现得多了,总体上新的测试方法让系统的质量比以前好了很多。好像有点超时了,先聊到这里吧,还有好多细节没法展开,下次再聊。
(本系列完结)

内容来源:https://segmentfault.com/a/1190000007997941

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