smi修复工具-(imei修改工具)

smi修复工具 (imei修改工具)

应用程序故障注入是混沌工程的一种形式，在微服务应用程序中人为地增加某些服务的错误率，以查看它对整个系统的影响。传统上，需要在服务代码中添加某种类型的故障注入库，才能对应用程序进行故障注入，值得庆幸的是，服务网格提供了一种无需修改或重构服务的应用程序故障注入方法。

结构良好的微服务应用程序有一个特点，它可以优雅地容忍单点服务故障。当这些故障以服务崩溃的形式出现时，Kubernetes 在修复服务崩溃故障方面做的非常好，它可以通过创建新的 Pods 替换崩溃的 Pods 的方式来修复这些故障。然而，故障也可能更加微妙，如导致服务返回的错误率升高。对于这种类型的故障，Kubernetes 就不能自动修复了，仍然会导致部分功能丧失。

使用流量分割 SMI API 注入错误

使用服务网格接口（Service Mesh Interface，SMI）的流量分割 API（Traffic Split API）可以轻松实现应用程序故障注入。这是一种与实现无关且跨服务网格的故障注入方式。

为了实现这种形式的故障注入，首先，我们部署一个只返回错误的新服务。它既可以是一个简单的服务，比如一个配置成返回 HTTP 500 的 NGINX 服务，也可以是一个更复杂的服务，返回我们为了测试某些条件而专门设计的错误。其次，我们创建一个流量分割资源，用该资源来指导服务网格将目标服务流量按照百分比发送到错误服务上。例如，通过将 10％的服务流量发送到错误服务上，来人为地实现向该服务注入 10％的错误率。

我们一起看一个使用 Linkerd 作为服务网格实现的示例。

示例

首先，我们安装 Linkerd CLI，并将它部署到 Kubernetes 集群上：

> curl https://run.linkerd.io/install | sh> export PATH=$PATH:$HOME/.linkerd2/bin> linkerd install | kubectl apply -f -> linkerd check

然后，我们安装一个“booksapp”示例应用程序：

> linkerd inject https://run.linkerd.io/booksapp.yml | kubectl apply -f -

该应用程序的某个服务已经配置了错误率，但这个示例是为了说明，我们不需要任何支持也可以在应用程序中注入错误，所以，需要删除应用程序中配置的错误率：

> kubectl edit deploy/authors# Find and remove these lines:# - name: FAILURE_RATE# value: \"0.5\"

我们看到应用程序可以正常运行了：

> linkerd stat deployNAME MESHED SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99 TCP_CONNauthors 1/1 100.00% 6.6rps 3ms 58ms 92ms 6books 1/1 100.00% 8.0rps 4ms 81ms 119ms 6traffic 1/1 - - - - - -webapp 3/3 100.00% 7.7rps 24ms 91ms 117ms 9

现在，我们创建一个错误服务。在此，我使用配置成返回 HTTP 500 状态代码的 NGINX，创建一个名为 error-injector.yaml 的文件：

apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: error-injector labels: app: error-injectorspec: selector: matchLabels: app: error-injector replicas: 1 template: metadata: labels: app: error-injector spec: containers: - name: nginx image: nginx:alpine ports: - containerPort: 80 name: nginx protocol: TCP volumeMounts: - name: nginx-config mountPath: /etc/nginx/nginx.conf subPath: nginx.conf volumes: - name: nginx-config configMap: name: error-injector-config---apiVersion: v1kind: Servicemetadata: labels: app: error-injector name: error-injectorspec: clusterIP: None ports: - name: service port: 7002 protocol: TCP targetPort: nginx selector: app: error-injector type: ClusterIP---apiVersion: v1data: nginx.conf: |2 events { worker_connections 1024; } http { server { location / { return 500; } } }kind: ConfigMapmetadata: name: 电脑 error-injector-config

部署 error-injector.yaml 文件：

> kubectl apply -f error-injector.yaml

现在，我们创建一个流量分割资源，它会将 10％的流量从“books”服务重定向到“error-injector”错误服务。该资源文件命名为 error-split.yaml：

apiVersion: split.smi-spec.io/v1alpha1kind: TrafficSplitmetadata: name: error-splitspec: service: books backends: - service: books weight: 900m - service: error-injector weight: 100m

部署 error-split.yaml 文件：

> kubectl apply -f error-split.yaml

现在，我们可以看到从 webapp 到 books 的调用错误率为 10％：

> linkerd routes deploy/webapp --to service/booksROUTE SERVICE SUCCESS RPS LATENCY_P50 LATENCY_P95 LATENCY_P99[DEFAULT] books 90.66% 6.6rps 5ms 80ms 96ms

我们还可以看到应用程序是如何优雅地处理这些故障：

> kubectl port-forward deploy/webapp 7000 &> open http://localhost:7000

如果多刷几次页面，我们有时会看到内部服务错误页面。

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