混沌实施工具ChaosBlade实践

项目介绍

ChaosBlade 是阿里巴巴开源的混沌工程原理和混沌实验模型的实验注入工具。

ChaosBlade 使用比较简单，而且支持丰富的实验场景，场景包括：

• 基础资源：比如 CPU、内存、网络、磁盘、进程等实验场景；
• Java 应用：比如数据库、缓存、消息、JVM 本身、微服务等，还可以指定任意类方法注入各种复杂的实验场景；
• C++ 应用：比如指定任意方法或某行代码注入延迟、变量和返回值篡改等实验场景；
• Docker 容器：比如杀容器、容器内 CPU、内存、网络、磁盘、进程等实验场景；
• 云原生平台：比如 Kubernetes 平台节点上 CPU、内存、网络、磁盘、进程实验场景，Pod 网络和 Pod 本身实验场景如杀 Pod，容器的实验场景如上述的 Docker 容器实验场景；

将场景按领域实现封装成一个个单独的项目，不仅可以使领域内场景标准化实现，而且非常方便场景水平和垂直扩展，通过遵循混沌实验模型，实现 chaosblade cli 统一调用。目前包含的项目如下：

• chaosblade：混沌实验管理工具，包含创建实验、销毁实验、查询实验、实验环境准备、实验环境撤销等命令，是混沌实验的执行工具，执行方式包含 CLI 和 HTTP 两种。提供完善的命令、实验场景、场景参数说明，操作简洁清晰。
• chaosblade-spec-go: 混沌实验模型 Golang 语言定义，便于使用 Golang 语言实现的场景都基于此规范便捷实现。
• chaosblade-exec-os: 基础资源实验场景实现。
• chaosblade-exec-docker: Docker 容器实验场景实现，通过调用 Docker API 标准化实现。
• chaosblade-operator: Kubernetes 平台实验场景实现，将混沌实验通过 Kubernetes 标准的 CRD 方式定义，很方便的使用 Kubernetes 资源操作的方式来创建、更新、删除实验场景，包括使用 kubectl、client-go 等方式执行，而且还可以使用上述的 chaosblade cli 工具执行。
• chaosblade-exec-jvm: Java 应用实验场景实现，使用 Java Agent 技术动态挂载，无需任何接入，零成本使用，而且支持卸载，完全回收 Agent 创建的各种资源。
• chaosblade-exec-cplus: C++ 应用实验场景实现，使用 GDB 技术实现方法、代码行级别的实验场景注入。

下载 chaosblade

获取 chaosblade 最新的 release 包，目前支持的平台是 linux/amd64 和 darwin/64，下载对应平台的包。

https://github.com/chaosblade-io/chaosblade/releases

下载完成后直接解压，不用编译。

使用 chaosblade

进入解压后的文件夹，可以看到以下内容：

├── bin
│   ├── chaos_burncpu
│   ├── chaos_burnio
│   ├── chaos_changedns
│   ├── chaos_delaynetwork
│   ├── chaos_dropnetwork
│   ├── chaos_filldisk
│   ├── chaos_killprocess
│   ├── chaos_lossnetwork
│   ├── jvm.spec.yaml
│   └── tools.jar
├── blade
└── lib
    └── sandbox

其中 blade 是可执行文件，即 chaosblade 工具的 cli，混沌实验执行的工具。执行 ./blade help 可以查看支持命令有哪些

执行第一个混沌实验

我们拿 CPU 满载(CPU 使用率 100%) 演练场景举例（！！注意，切勿在生产系统机器上执行），执行以下命令实施实验：

./blade create cpu fullload

执行结果返回：

{"code":200,"success":true,"result":"1f0baf517cdf8979"}

通过 top 命令查看 CPU 使用率

可以看出cpu已经飙升上来了。此时命令已经生效，停止混沌实验，执行：

./blade destroy 1f0baf517cdf8979

返回以下结果，表示停止实验成功

{"code":200,"success":true,"result":{"Target":"cpu","Scope":"","ActionName":"fullload","ActionFlags":{},"ActionPrograms":null}}

再去观察 CPU 情况，CPU 负载已回到正常状态：

这样一个增加机器cpu负载就完成了。