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灰度黑洞：零风险的混沌工程实验

发布时间：2025-05-22 00:54:43 作者：益华网络来源：undefined 浏览量（16）点赞（31）

摘要：来源：混沌工程实践作者：码六贾Netflix使用了灰度部署进行混沌实验，但仍会有小部分用户可能会受到影响。灰度黑洞，为混沌工程测试的安全性提供了理想的环境，对用户的影响则完全为零。一、又快又稳的新挑战人总有完美主义倾向，而现实

来源：混沌工程实践作者：码六贾

Netflix使用了灰度部署进行混沌实验，但仍会有小部分用户可能会受到影响。灰度黑洞，为混沌工程测试的安全性提供了理想的环境，对用户的影响则完全为零。

一、又快又稳的新挑战

人总有完美主义倾向，而现实是：写的代码不会没有Bug，所有的测试不可能完备，生产的构建部署不会没有缺陷，用户永远都会遇到问题。不过，我们革新和改变的动力，往往来自惨痛的生产事件：

2019年7月CloudFlare的大宕机，是由错误配置的Web应用防火墙造成的。Facebook的反垃圾邮件系统，意外地折叠了指向合法来源的链接。由于临床记录管理系统的软件更新，错误地为超过10,000名的患者开了药。

采用DevOps实践已经成为共识，发布周期的缩短，新功能推向生产的速度比以往更快。同时，微服务和云原生架构正在增加应用的复杂性。当速度和复杂性增加时，软件缺陷进入生产的机会也在增加。

为了解决这一风险，我们需要加强在生产中的测试实践，这一过程常常称为“测试右移”。

测试右移，从后期生产阶段开始测试任务。这些测试是为了确保稳定性、性能和可用性标准。这样，就可以从目标用户那里收集反馈和评论，以了解在现实世界中的应用行为。这有助于进一步提高质量。

二、生产中测试的迫切性

在新产品投产之前，单元测试、功能测试、集成测试和非功能性测试等多种测试类型，对质量保障至关重要。下面这个图非常有意思，从测试对象的范围（从单个组件到系统层面）以及是否获得新知识这两个维度，对上述测试类型进行分类。

( “混沌工程”在图的右上角)一般而言，测试都在隔离的环境中进行。这些环境尽可能复制生产，以便为测试人员提供相当的测试环境，而不在生产环境直接测试，避免用户因为测试面临风险。但是，仅进入生产之前的测试不足以解决所有问题，原因有以下几种：2.1 生产是一个独特环境生产不可替代。我们可以构建测试环境，使用与生产相同的基础设施和数据（基础设施即代码的方法等等），但是永远无法完全复制生产。环境具有其独特的配置，这会影响应用的行为方式，而且难以重现。当我们需要投入大量的时间和金钱，来达到环境之间的均等性。随着生产的不断变化，这种企图几乎是痴心妄想。2.2 生产是用户在的地方生产之前的测试受到时间、资金和人员技能的影响，无法做到完备测试。生产中的测试为测试人员提供了额外的机会来发现缺陷，以免对用户体验产生负面影响。

三、生产中测试的风险

在测试环境中进行测试的一个好处是，测试人员可以安全地运行侵入性测试，例如压力测试、压力测试和灾难恢复测试。在生产中运行这些测试存在以下风险：影响性能或稳定性，损害用户体验；产生用户数据泄漏、修改或丢失；影响营销分析和运营指标，例如用户流量或错误率；引起违反法规或标准的事件（遵循GDPR、PCI、HIPAA等标准的个人身份信息 PII的使用）。因此，与在测试环境中进行测试相比，在生产中进行测试需要一种更加受控的方法。

四、生产中安全的部署策略

许多应用部署策略非常适合生产测试：测试在生产的基础设施上上运行；将风险控制在相对较少的用户中；在重大缺陷或故障的情况下回滚。4.1 蓝绿部署蓝绿部署(Blue/Green Deployment)是一种发布策略，本质上就是并排运行两个相同的生产环境。一个环境（蓝色）托管应用的当前版本，而另一个环境（绿色）托管新版本。绿色环境开始保持闲置状态，不提供任何用户访问量，逐步将用户流量从蓝色环境切换到绿色环境中，不会产生停机时间。

蓝绿部署的主要好处是，可助力DevOps团队验证生产中的更改，不会给用户带来风险。通过将用户路由到以前的版本来回滚任何有问题的变更，DevOps团队始终拥有可靠安全的生产环境。最大的问题是，在切换流量之前，绿色环境没有用户流量，很难测试应用刚上线时的行为。此外，维护两个独立的生产环境会增加成本和运营开销。4.2 灰度部署在灰度部署(Canary Deployment)中，新的更改最初会部署到一小部分用户，然后逐步推广到所有用户。蓝绿部署由两个单独的生产环境组成，灰度部署则是一个生产环境，托管着应用的两个不同版本。稳定版会继续处理大部分用户流量，而灰度所占的用户流量比例要小得多。灰度部署的主要好处是：在实际的生产系统上运行；面向少量用户，减少缺陷带来的潜在影响；便捷地向所有用户推出经灰度验证的新版本。例如，Netflix使用灰度部署来进行混沌实验、负载测试和回归测试。其中一个实验可能涉及部署一个API失效的服务版本，将一小部分用户路由到该服务，随着失败请求的增加，观察系统行为。测试完成后，可以删除灰度部署，并将这小部分用户重新路由到该服务的稳定版本。

不过，灰度部署仍可能存在有问题的服务，有影响小部分用户的风险，但是这种风险相对较小。 4.3 黑洞启用在黑洞启用(Dark Launch)中，实时用户流量将被复制并发送到应用的稳定版本和新版本中。稳定版本将继续响应用户请求，而新版本将没收其所有响应，不让用户可见，类似只进不出，俗称“黑洞启用”。黑洞启用，可全面测试新版本的端到端功能，以及在实际负载下的性能。和灰度部署类似，黑洞部署可以逐渐扩大规模，以处理随着时间推移不断增长的流量，所以有时候也称之为“灰度黑洞(Dark Canary)”。

上图中，服务A拥有多个实例来接收用户请求，并调用服务B检索必要的信息。这是一个典型的分层系统，其中服务A是中间层服务，服务B是后端服务。而服务A是我们要验证的服务，则需要启用服务A的灰度黑洞群集。LinkedIn使用Rest.li中的动态发现(D2)服务发现机制，D2库安装在每个服务实例中，向Zookeeper查询拥有该服务的集群，负责将服务A中的请求转发。灰度黑洞群集的流量就是这么来的。（https://linkedin.github.io/rest.li/Dynamic_Discovery ）灰度黑洞集群的响应会忽略，不会返回给用户。

一旦对新版本进行了完整的测试并进行了审核，如果要发布该新版本，只需启用新版本的返回响应，并禁用原始版本的响应即可。当然，这需要一次运行两个版本的应用，会有成本的开销，但这比蓝绿部署要低得多。灰度黑洞，为混沌工程测试的可靠性提供了理想的环境。Netflix使用了灰度部署进行混沌实验，但仍然会有小部分用户可能会受到影响。如果是灰度黑洞的方法，我们可以在与生产相同规模上运行这些实验，而对用户的影响则完全为零。我们可以在基础架构的不同点引入故障，衡量对实际用户请求的影响，并解决直接影响用户的风险点。同时还可以发现，测试环境中的功能测试或端到端测试无法发现的问题。灰度黑洞，可以做到这一点而不会影响任何用户。

五、结论

完美无缺的应用是一种奢望，我们不得不面对现实，在任何可能出现问题的地方检查应用行为。在生产中测试，助力DevOps团队更好地了解应用行为及其基础设施，降低故障风险，改善用户体验，这是有巨大价值的。蓝绿部署、灰度部署和黑洞启用，可以从只在测试环境中的检查，扩展到生产中的测试，使用受控的方法，控制用户风险。我相信，它们会使你的系统变得更加可靠，生产缺陷率将持续下降，用户体验将变得更好。