太长不读

分布式系统就是一种复杂系统，其活动规律是不可预知和非线性的。

生产环境的动荡，来源于复杂系统内部所固有的“暗债”。见与不见，暗债就在那里，不增不减。

具有“可证伪性”的科学实验，只关注所定义的稳态是否被证伪，而对于具体采取哪种方法保持稳态，不做要求，悉听尊便。

要建立对系统能够承受生产环境的动荡的信心，需要针对生产环境“丰富多彩”的暗债，设计同样“丰富多彩”的防范手段。

一个不断演化的分布式系统的复杂性，只会增加，而不会减少。因为任何不断演化的复杂系统，都拥有偶然复杂性与本质复杂性，两者都不会减少，甚至本质复杂性会随着需求的增加而增加。

引子

对于国外的“网红”技术，国内公司都是要试一下的。继云计算、大数据、人工智能、微服务和区块链之后，混沌工程也引起了国内IT领导们的注意。他们会叫来手下技术骨干说：“试一试混沌工程吧”。

一脸蒙圈的技术骨干自言自语：“啥是混沌工程？和测试啥区别？和故障演练啥区别？”

还好，技术骨干记得Netflix公司是混沌工程的发源地。于是上网搜该公司2017年发表的《混沌工程》报告。结果意外地发现，这份报告在2020年4月已经升级为O'Reilly公司出版的同名动物书了。

2020年4月出版的《混沌工程》动物书

两位作者是原来那份报告的5位作者中的两位，其中Casey Rosenthal在Netflix公司组建了混沌工程团队，并管理该团队3年。而Nora Jones在该团队成立早期，就以工程师和技术负责人的身份加入团队，负责有关工具构建和实施的重要架构决策。

技术骨干仗着英文阅读能力还不赖，翻开了这本动物书，首先查看混沌工程的定义。

混沌工程是在分布式系统上进行实验的学科，目的是建立对该系统能够承受生产环境的动荡的信心。

看了定义，觉得除了“做实验”，好像啥也没说。

技术骨干心里琢磨：“生产环境是不允许引入任何风险的。如果混沌工程是在生产环境上做实验，那风险多大呀。领导会答应吗？该咋做混沌工程？”

让我们看看这本书是如何解答上面这些问题的。

混沌工程是“逼上梁山”的结果

才出龙潭，又入虎穴

2008年8月，Netflix公司数据中心发生了一起重大数据库故障，导致该公司连续三天无法为客户邮寄DVD。这发生在流媒体视频服务普及之前，当时为客户邮寄所租赁的DVD是Netflix的主要业务。

这次故障后，Netflix反思系统架构，认为数据中心内诸如大型数据库和垂直伸缩的组件，导致了单点故障。而如果迁移到云平台，势必会使用具有水平伸缩功能的组件，从而减少单点故障。

很快，Netflix对外宣布，将其基础设施从数据中心迁移到亚马逊AWS云平台。

但才出龙潭，又如虎穴。具有横向伸缩功能的云部署，并没有如所期望的那样，增加流媒体服务的正常运行时长。

究其原因，是因为在2008年，AWS的成熟度要比现在低。那时的云计算既不是一种成熟的商品，也不是如今司空见惯的默认部署方式。那时的云服务确实有很多问题，而其中的一个问题就是实例经常会突然消失，且不会发出警告。

而传统的数据中心很少出现这种形式的故障，因为功能强大的大型机器绝不会无故消失，并且特定机器的种种特性也是一清二楚的。但在云环境中，与数据中心大型机器相匹配的运算能力，会分配到许多小型的标准化商用机器上，所以上述问题会经常出现。

当然，有很多增强系统韧性的方法，可以用来抵御这种形式的故障。比如：

在集群中增加冗余节点

通过增加节点数量，并降低每个节点的相对处理能力，来限制故障的范围

在不同的地区部署冗余节点

自动进行容量伸缩和服务发现等

然而，具体使用哪种方法，使得系统足够健壮以处理实例突然消失的问题，其实并不重要。因为不同系统的上下文，会使得具体方法各不相同。

最重要的，是必须要将这些方法落地。

由于上述实例不稳定的事件发生频率很高，当时Netflix公司的流媒体服务，正面临可用性的下滑。所以在某种程度上，这比单点故障的影响还要恶劣。

但既然上了云，就不好回到过去的数据中心了，所以Netfilx只能被“逼上梁山”。

企业文化，发挥作用

面对这样的困境，Netflix公司独特的企业文化发挥了重要的作用：

Netflix只雇用有过相关经验的高级工程师

公司给所有工程师充分的自由，去做任何必要的事情来完成工作，并为与之相关的后果负责

至关重要的是，Netflix信任那些具体做事的工程师，并把决策权交给他们

管理层不会告诉每个工程师该怎么做工作，而是确保工程师们了解需要解决的问题。之后，工程师们会告诉管理层，他们计划如何解决这些问题。然后他们就动手开始解决

高绩效团队，都具有“认同一致，关系宽松”的特点。 这意味着，如果每个人在团队里，都拥有相同的目标，那么就无需花费太多精力，来进行过程管理、正式沟通或任务管理

在“解决因云环境中的实例经常莫名其妙地消失，而导致系统可用性下滑”这个一致的目标下，工程师们开始各自尝试进行解决。

工程师们试过很多方法。最后发现只有混沌猴能够解决问题，所以就将其保留下来。

混沌猴这个工具有个特点，它们和国内大多数工程师不一样，因为它们从不加班，只在上班时间工作。

在每个工作日的上班时间，混沌猴就会在公司的集群里溜达一圈，扫描一遍。然后随机从每个集群中任意选择一个实例，在工程师们工作的时间，将其关闭，且不告警。

这听起来很残酷，但实际效果却出乎意料地好。

因为工程师们了解混沌猴的习性，所以在做软件设计时，会做到事先防范。

一旦出现故障，也因为事先限制了爆炸半径，所以影响也不大。

混沌猴故障总是发生在上班时间，这样便于很快调动工程师来解决问题。而不必半夜三更把人从被窝里喊起来，睡眼惺忪地解决问题。

更重要的是，因为混沌猴所指出的故障，是发生在生产环境。这能让工程师们暂时停下手上的活儿，集中精力优先解决这些漏洞，从而把上面增强系统韧性的方法，真正落了地。

另外，混沌猴每天出没一次，起到了回归实验的作用，能让系统在韧性方面，不会随着时间的推移而“掉队”。

但在私下里，起初Netflix的工程师并不都欢迎混沌猴，曾经有些人一度对其怨声载道。

但看到上述成效后，越来越多的团队最终开始采纳混沌猴。

刚出虎穴，又入狼窝

然而，2012年圣诞节，AWS一个区域的ELB出现故障，导致该区域的Netflix的用户无法在节日期间，观看流媒体视频。

真是刚出虎穴，又入狼窝。AWS以后要是再出这样的大规模的故障，该咋办？

能否把原来在一个AWS区域内小打小闹的混沌猴，规模化到横跨两个AWS区域？

这样当一个AWS的区域出现故障，那么另一个区域会接替工作。

这可不是个小任务，会涉及不同团队之间的大量技术变更。

Netflix成立了一个高层工作组，负责不同团队之间的协调，来将混沌猴升级为混沌金刚——模拟关闭一个AWS区域。因为还有其他“房客”，亚马逊当然不允许他们真的关闭一个区域。

混沌金刚启动初期，要花几小时，在作战室监控流量。

由于在将流量切换到另一个AWS区域之前，要修复各种服务的缺陷，所以混沌金刚曾经停用了好几个月。

最终，混沌金刚能定期执行，以应对一个AWS区域的故障。

起初，最顺利的AWS区域故障切换，也需要50分钟。随着混沌金刚频繁地执行，对快速执行的期望标准也在提升，最终在2015年实现了6分钟切换。

该咋做混沌工程？

在讨论咋做混沌工程之前，让我们先回答下面5个问题。

啥是混沌工程？

先说一个能说出点名堂的我个人对混沌工程的理解，混沌工程，是Netflix公司当面对具有不可预知的“暗债”的复杂系统时，在“目标一致，关系宽松”的企业文化下，“逼上梁山”的结果。

什么是“暗债”？这个词来源于2017年发表的一篇名为STELLA的报告。这份报告由一群韧性工程专家在聚会后所撰写。就在他们聚会的那几天，这群专家赶上了一场极具破坏性的暴风雪。而那场暴风雪的名字，就是 STELLA。

暗债，指当复杂系统内部子系统间相互作用时，所必然存在的不可预知的漏洞，最终会由此引发系统的意外故障。

再说说上面那个“除了‘实验’貌似啥也没说”的定义。

2015年，Netflix将混沌工程正规化，主持起草了混沌工程原则，并给混沌工程下了定义。

混沌工程是在分布式系统上进行实验的学科，目的是建立对该系统能够承受生产环境的动荡的信心。

“貌似啥也没说”的背后，其实这个定义是大有深意的。

分布式系统就是一种复杂系统，其活动规律是不可预知和非线性的。详情参见我之前撰写的“不可能构建第二个云环境去做测试”和“混沌工程与系统稳定性设计模式”

生产环境的动荡，来源于复杂系统内部所固有的“暗债”。见与不见，暗债就在那里，不增不减

具有“可证伪性”的科学实验，只关注所定义的稳态是否被证伪，而对于具体采取哪种方法保持稳态，不做要求，悉听尊便，这就孕育了混沌猴

要建立对系统能够承受生产环境的动荡的信心，需要针对生产环境“丰富多彩”的暗债，设计同样“丰富多彩”的防范手段。依据是控制论学者艾什比的必要多样性法则（Law of Requisite Variety）——要实现控制，控制系统能够执行的行为的多样性，必须不低于需要应对的环境动荡的多样性

一个不断演化的分布式系统的复杂性，只会增加，而不会减少。依据是著有《人月神话》的那位大神Frederick Brooks的一篇文章中所谈到的两类复杂性（偶然复杂性与本质复杂性），都不会减少，甚至有一类还会增加。

其中，偶然复杂性，是在资源有限的条件下，对相互冲突的限制条件作出权衡后的必然结果。

不存在已知的可持续方法，能减少偶然复杂性，因为资源总是有限的，权衡总是要做出的，暗债总是要欠下的。

而本质复杂性，是满足不断增加的新需求的必然结果。一个不断演化的分布式系统，新需求能少得了吗？

混沌工程和测试啥区别？

两者的运行环境有区别。

测试一般运行在测试环境上，而混沌猴一般运行在生产环境上。因为生产环境必然存在不可预知且与测试环境不同的暗债，所以对测试环境所建立的信心，并不能用在生产环境上。

两者的侧重点也有区别。

测试一般只关注已知的断言是否通过，而混沌工程会更关注发现更多未知的暗债。

混沌工程和故障演练啥区别？

两者的侧重点有区别。

故障演练侧重操练已知的故障应对过程，而混沌工程侧重通过实验发现未知的暗债。

生产环境是不允许引入任何风险的。如果混沌工程是在生产环境上做实验，那风险多大呀。领导会答应吗？

前面提到，暗债是生产系统这个复杂系统所固有且不可预知的。那么即使不人为地引入风险，生产环境也是遍布暗债的。不在生产环境进行最小化爆炸半径的实验，来发现暗债，那么只能任凭暗债在最不希望发生的时刻爆发。

该咋做混沌工程？

借鉴Netflix的实例，可以从“摆正心态、人员主动和试点业务”三方面入手，来启动混沌工程。

摆正心态

承认暗债为复杂系统所固有，而不是一味要求工程师“不能也不该出现失误”。否则在故障面前，大家就只会花大量时间相互甩锅，耽误了发现更多暗债和防范措施。

人员主动

前面说过，根据必要多样性法则，要建立对系统能够承受生产环境的动荡的信心，需要针对生产环境“丰富多彩”的暗债，设计同样“丰富多彩”的防范手段。而技术骨干一个人，是发现不了那么多暗债，并找到那么多的防范手段的。所以，就需要发挥各位工程师的主动性。此时，领导者要创造能调动工程师主动性和创造性的企业文化，来促进工程师更安全地发现与修复更多“花样”的暗债。在修复暗债的过程中，就可以使用文章【分布式系统稳定性设计入门】如果不想总是半夜爬起来抢修生产事故……《发布！》第2版解读所介绍的“分布式系统稳定性设计关键清单”。

试点业务

选择一个出现生产事故频率较高的业务系统，尝试混沌工程。因为事故的反复，出现会让发现与解决暗债的动力更大

基于能反映用户体验的业务稳态行为建立假设，而不是先聚焦于在系统内寻找弱点。因为这样能更利于进行全局优化，让成效更大

为了让暗债浮现出来，设计引入足够多样化的现实世界可能发生的事件，而不是设计那些易于生成但在现实中不大可能出现的事件，以便切中要害。针对每一个所引入的事件，参考上述“分布式系统稳定性设计关键清单”，来进行稳定性设计

可以先从准生产环境入手进行混沌实验，等条件成熟后，再逐渐过渡到生产环境

自动化地持续进行混沌实验，以起到回归实验的效果，持续发现并解决暗债，避免系统随着时间的推移，在韧性方面逐渐“掉队”

设计更安全的实验方式，以最小化爆炸半径，让实验所导致的业务损失降到最低，而不是明知故障难以控制，还要贸然进行实验。如果实验的假设被证伪，那么就遇到了发现新的暗债的好机会。在寻找暗债的过程中，可以参考上述“分布式系统稳定性设计关键清单”，来启发寻找漏洞及修复

作者：吾真本

链接：//www.greatytc.com/p/42fb7c051c0c

来源：简书

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。