在 Docker 里对应用通过系统调用进行观测和混沌工程

最近看到一篇 Paper,Observability and Chaos Engineering on System Calls for Containerized Applications in Docker,讲的是如何对 Docker 里面的应用来做 fault injection 以及应用混沌工程,刚好我们正在进行 TiDB Cloud Chaos 平台的研发,要解决同样的问题 - 对在 Docker 里面运行的 TiDB 做混沌工程。

假设我们要从头基于 K8s 来搭建一个 Chaos 测试平台,能让用户在这上面跑各种这样的应用,然后我们对其进行混沌实验 - 包括通过 metrics 定义稳态,错误注入,观察状态变化这些。那么我们可能会面临如下几个问题:

  1. 如何对应用进行错误注入?我们是一个通用的测试平台,不可能知道具体跑在上面的应用,所以应用对我们是黑盒,我们不可能对每种应用都写一套对应的错误注入。
  2. 如何对应用进行观测?我们不可能对每个应用分别列出来可观测的指标。
  3. 应用现在是跑在 Docker 环境里面的,Docker 可以认为是一个隔离的环境,所以我们如何在 Docker 外面对这个应用进行观察和错误注入?

对于上面的第一点,我们不知道具体的应用,但我们知道这些应用如何跟更下层的操作系统交互的,也就是 system call,譬如如果我们要从硬盘读写数据,就会去调用 write,read 这些系统函数,那么如果我们能给 system call 进行错误注入,就自然就是对应用进行干扰了。

而对于第二个问题,因为是 docker 环境,所以通用的 CPU,mem,I/O 这些指标是能获取的得到的,另外也可以知道 system call 的调用情况(譬如调用最多的系统调用是什么)。虽然我们不关心具体的应用,但一些通用的应用,譬如走 HTTP 协议的,那么我们还是能通过监控 HTTP status code 来对系统进行监控的。

最后来说说如何对 docker 里面的应用进行观察和错误注入,这个其实也是比较简单的,docker 原生提供了支持,通过 share namespace 的方式,就可以方便的去操作 docker 里面的应用。对于 system call,我们可以通过 strace 来对 system call 进行错误注入,譬如 strace -e inject=open:error=EACCES -p pid,也可以直接统计 system call 的调用次数。我们可以通过 docker run --pid=container:hello_world --cap-add sys_ptrace -it ubuntu strace -p <pid> 来 strace docker 里面运行的某个应用。我们也可以运行 docker run --network=container:3460fd797b2d -it <image> 来抓网络包,解析 HTTP status code。

上面就是这篇 paper 提到的工具 ChaosOrca 的做法,它的主要架构如下:

它主要包括几个组件:

  • Monitor:主要用来监控系统,对于 system call,会记录该 call 的类型,参数以及返回值。
  • Perturbator:主要用来动态对系统进行干扰,任何干扰使用一个 tuple (s, e, d) 来定义,其中 s 是 system call 的类型,e 是要注入的 error code,d 则是要执行该 system call 之前,delay 的时间。
  • Orchestrator:根据用户定义策略实际来编排 Perturbator 的执行。
  • Visualization:可视化,数据都会存到 Prometheus 进行展示

可以看到 ChaosOrca 的架构还是比较简单的,对我们来说,如果要在 K8s 上面做一个 Chaos framework,其实也是类似的方式,后面拼的可能就是提供更强大的错误注入方式,以及能更好的分析出是否系统出现问题,当然还有提供更好的可用性支持吧。

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