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高可用系统测试

介绍​

高可用性（High Availability, HA）是分布式系统的核心特性之一，它确保系统在部分组件故障时仍能提供服务。对于日志聚合系统如 Grafana Loki，高可用性测试是验证其容错能力的关键步骤。本节将介绍如何设计、实施和分析高可用性测试，涵盖从基础理论到实际操作的完整流程。

高可用性测试的核心目标​

  1. 故障注入：模拟节点宕机、网络分区等场景。
  2. 性能降级评估：观察系统在部分故障时的吞吐量和延迟变化。
  3. 自动恢复验证：检查系统是否能自动检测故障并恢复服务。
  4. 数据一致性检查：确保故障期间无数据丢失或损坏。

测试策略​

1. 定义测试场景​

常见的测试场景包括：

  • 单个Loki实例崩溃
  • 分布式部署中的网络延迟或丢包
  • 存储后端（如S3）不可用

2. 工具选择​

推荐工具组合：

  • k6：模拟负载并测量性能指标
  • Chaos Mesh：在Kubernetes中注入故障
  • Grafana Dashboard：可视化监控结果

实际操作示例​

示例1：模拟Loki实例宕机​

步骤：

  1. 部署多实例Loki集群（例如3个副本）
  2. 使用Chaos Mesh随机终止一个Pod：
    bash
    kubectl apply -f - <<EOF
    apiVersion: chaos-mesh.org/v1alpha1
    kind: PodChaos
    metadata:
      name: loki-kill-one-pod
    spec:
      action: pod-kill
      mode: one
      selector:
        labelSelector:
          matchLabels:
            app.kubernetes.io/name: loki
    EOF
  3. 观察Grafana中的请求成功率是否仍保持99.9%以上
提示

使用kubectl get pods -w实时观察Pod重启过程，验证Kubernetes的自愈能力。

示例2：网络分区测试​

验证要点：

  • 读写操作是否自动路由到健康节点
  • 分区恢复后数据是否自动同步

真实案例：电商日志系统​

某电商平台在黑色星期五期间：

  • 场景：某个可用区的Loki实例因负载过高崩溃
  • 结果：
    • 流量自动切换到其他实例
    • 崩溃实例恢复后，5分钟内完成数据同步
    • 最终零日志丢失

总结与进阶练习​

关键结论​

  • 定期进行HA测试（建议每月一次）
  • 监控指标应包含：请求成功率、恢复时间、数据同步延迟
  • 始终保留手动干预的应急预案

练习建议​

  1. 在本地Minikube中部署Loki集群，使用kubectl drain模拟节点故障
  2. 修改Loki配置-target=all为-target=querier，观察单点故障影响
  3. 使用以下k6脚本测试故障期间的查询性能：
    javascript
    import http from 'k6/http';
    export let options = {
      vus: 10,
      duration: '1m',
    };
    export default function () {
      http.get('http://loki:3100/loki/api/v1/query?query={job="varlogs"}');
    }

扩展阅读​