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网站建设 的类型有哪些,网站首页排名突然没了,手机百度云电脑版入口,黑龙江哈尔滨网站建设文字版2008年之前#xff0c;国际巨型视频网站Netflix的模式还是自建机房#xff0c;自己维护#xff0c;由于在全球有超1亿用户#xff0c;所以流量特别大。有一天服务宕机#xff0c;导致部分国家的不可用长达1天时间#xff0c;于是他们决定将服务器迁移到AWS上#…文字版2008年之前国际巨型视频网站Netflix的模式还是自建机房自己维护由于在全球有超1亿用户所以流量特别大。有一天服务宕机导致部分国家的不可用长达1天时间于是他们决定将服务器迁移到AWS上做了多节点分布式部署同时增加对服务可用性、容错性、健壮性的实验而这套实验方法就是混沌工程的前身。他们将这种实验方法和工具抽象剥离出来后命名为Choas Monkey寓意为上蹿下跳捣乱的猴子看来猴子这个物种无论海内海外都认为他们喜欢捣乱想想大闹天宫的大圣。经过几年的发展这种思想被业界争相效仿来提升自己公司的产品。而就在这个时候2014年Netflix宣布新增一个叫混沌工程师的职位代表Netflix将混沌工程融入了自己的运维过程这也直接激起了混沌工程的热度。2015年Netflix与社区正式提出了混沌工程原则从此Choas Monkey不再是一种工具、一组方法而是真正形成了一套理论。image2、定义与作用定义混沌工程Chaos Engineering是一种通过主动向系统中注入故障或异常条件以验证系统在真实环境中的韧性、发现潜在弱点并提升系统容错能力的技术实践。它旨在将不可预测的故障转化为可控实验帮助构建高可用的分布式系统。-- 来自Deepseek混沌工程是一种通过主动在系统中引入可控的故障和不确定性来测试和验证系统韧性的实践方法。其核心目标是在系统发生意外故障如服务器宕机、网络延迟、数据丢失等前主动发现潜在的脆弱点从而提升系统在真实复杂环境中的稳定性、可靠性和容错能力。简单来说就像给系统“打疫苗”通过模拟各种可能的“疾病”故障让系统提前适应并增强抵御风险的能力减少实际运行中突发故障造成的损失。 -- 来自豆包作用提前暴露潜在故障点降低线上故障发生率与复发率验证故障恢复机制有效性构建系统自愈能力提高故障应急效率提高系统架构的容错能力与健壮性经典案例Netflix 的 Chaos Monkey随机终止生产环境虚拟机迫使服务实现自动化容错。NASA航天系统在阿波罗计划中通过“故障注入”测试飞船的生存能力。银行系统演练定期模拟数据中心宕机验证异地多活的切换时效。再来个图直观了解某银行应用混沌工程的案例image几个好理解的场景服务器宕机 模拟某个服务器失效观察系统是否能通过负载均衡快速恢复。网络延时 模拟高延迟或丢包场景评估用户体验是否受到影响。流量激增 测试系统在突发流量下的响应能力找到可能的性能瓶颈。混动工程是一种主动发现问题的方式而不是被动等待事故发生。就像 Netflix 最开始的Chaos Monkey工具随机关闭生产环境中的服务通过实践验证系统的健壮性。3、实施原则Netflix首先提出的五大原则建立稳定状态的假设当系统处于稳定状态时可以通过一些指标来定义这一状态如请求成功率、延迟百分位。系统在混沌工程实验完成后这些指标无法快速恢复可以认为这个系统是不稳定的。多样化真实事件不能够凭空想像出一些事件来验证而是引入那些真实存在的频繁发生的且影响重大的事件。给这些事件做混沌实验才有价值。如磁盘故障、网络延时、主机宕机等。在生产环境中进行实验尽量在生产或接近生产的环境中进行测试生产环境的多样性是其它环境所不具备的。混沌工程的价值就是保证生产上的业务连续不中断。持续运行自动化实验实施混沌工程实验一般最开始是人工手动操作当对业务有足够的信心时要把混沌实验融入到持续集成过程。在版本升级、不断迭代的过程中持续不断自动化地做验证最大程度保证业务的连续性验证。最小化影响范围做混沌工程的意义就是保证生产上的业务在实施混沌实验时也必须保证对线上业务影响最小。在实施实验时从小范围开始不断扩大范围避开高风险时段如选择业务量最小的时段实施实验。image4、主流工具Chaos Monkey 开源/ˈkeɪɒs/特点由 Netflix 开发用于随机终止生产环境中的服务实例测试系统的恢复能力。优势简单易用能够快速暴露系统中的单点故障。适用场景适合已经具备一定弹性和容错能力的大型分布式系统。ChaosBlade 开源特点阿里巴巴开源支持多种故障注入场景包括CPU、内存、网络、磁盘、进程、文件系统等。优势多环境支持物理机、虚拟机、容器等灵活的实验场景轻量级且易于集成。适用场景适合混合云或复杂基础设施的企业。Chaos Mesh开源特点PingCAP 开源专注于K8S环境的混沌工程工具支持 Pod 故障、网络故障、文件系统故障等20实验类型提供Chaos Dashboard管理界面。优势深度集成K8S支持基于标签的精准故障注入。适用场景适合基于K8S的云原生系统尤其是微服务架构和分布式数据库。LitmusChaos 开源 /ˈlɪtməs/特点MayaData 开源基于K8S的开源工具专注于云原生环境下的韧性测试。优势与K8S生态紧密集成能够针对容器、Pod、节点等不同层次进行故障模拟。适用场景适合云原生环境下的系统尤其是基于K8S构建的微服务架构。ChaosMeta 开源/ˈmɛtə/特点专注于大规模分布式系统的故障注入和韧性测试支持节点故障、网络分区、服务延迟等。优势支持实验编排和复杂故障链模拟适合超大规模系统。适用场景适合需要测试大规模分布式系统韧性的企业如大型互联网公司或金融科技公司。Gremlin 商业 /ˈɡremlɪn/特点企业级混沌工程平台支持100故障场景CPU满载、网络延迟、磁盘故障等集成Prometheus等监控工具具备可视化仪表盘和可靠性评分。优势提供更细粒度的故障模拟能够模拟复杂的故障场景并且有良好的用户界面和报告功能。适用场景适合需要精细控制实验的企业尤其是对系统稳定性要求极高的行业如金融、医疗等。工具名称 开发团队 核心特点 适用场景 是否开源 活跃度排序Chaos Monkey Netflix 随机终止服务简单易用 大型分布式系统 是 /ChaosBlade 阿里巴巴 多环境支持灵活的实验场景轻量级 混合云、复杂基础设施 是 2Chaos Mesh PingCAP Kubernetes 深度集成丰富的故障类型可视化界面 云原生、微服务架构 是 1LitmusChaos MayaData 擅长 ‌K8s 原生资源‌如 Pod/Node 级故障的标准化实验 云原生、基于K8S环境的架构 是 3ChaosMeta 蚂蚁集团 2024年1月进入CNCF大规模支持实验编排开放的 API 和插件机制 覆盖传统云原生架构及新兴AI基础设施如GPU集群、大模型训练超大规模分布式系统 是 4Gremlin Gremlin Inc. 企业级平台细粒度故障模拟丰富的用户界面 企业级应用高稳定性要求行业 商业 /5、工具使用ChaosBlade官网: https://chaosblade.io/Github: https://github.com/chaosblade-io/chaosbladeimageChaosblade支持的试验场景image操作手册https://chaosblade-io.gitbook.io/chaosblade-help-zh-cn/blade-create-disk-burn磁盘读写实验imageimage代码实现最小单元是一个for循环imageChaos Mesh官网https://chaos-mesh.orgGithubhttps://github.com/pingcap/chaos-meshimage官网直观展示的能力可视化操作界面Chaos Dashboard可以通过 Web UI 设计混沌实验场景、编排故障注入流程并实时监控实验运行状态降低混沌工程实施门槛。文档与社区资源包含详细的使用指南、故障类型说明及社区支持信息便于用户快速上手和实践。集成 DevOps 工具链支持与 GitHub Actions 等 CI/CD 系统集成实现持续混沌测试。Chaos Mesh 是 CNCF 的托管项目image文档Chaos Mesh 简介image支持故障类型image支持容器和物理机image模拟Pod故障image使用Chaos Dashboard方式创建Pod故障实验imageimage通过Kubectl方式创建Pod故障实验imageYaml文件中的字段image