如何模拟将CPU、IO打满？

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故障模拟

本文是来讲解一下如何模拟将CPU、IO打满的。将CPU打满，原理很简单，跑一个CPU密集型的程序即可；将IO打满，原理也很简单，狂写不止即可。下面我们先来看一个打满CPU的脚本：

#!/bin/bashcat << EOF > /tmp/infiniteburn.sh#!/bin/bashwhile true;    do openssl speed;doneEOFfor i in {1..32}do    nohup /bin/bash /tmp/infiniteburn.sh &done

这个脚本是什么意思呢？这里简单讲解一下。首先是先建一个/tmp/infiniteburn.sh脚本，这个脚本中的内容即为：

#!/bin/bashwhile true;    do openssl speed;done

这个脚本就是用来打满CPU的。这里的openssl speed是用来测试加密算法性能的，这是一种CPU密集型的计算。运行一个脚本只会打满一个CPU，所以这里还有下面的

for i in {1..32}

这个操作，用来执行32次/tmp/infiniteburn.sh脚本。这里假设的前提是当前机器的内核个数不会超过32，如果超过了，那么修改一下32这个数值即可。

再来看下如何打满IO，对应的模拟脚本如下：

#!/bin/bash# Script for BurnIO Chaos Monkeycat << EOF > /tmp/loopburnio.sh#!/bin/bashwhile true;do    dd if=/dev/urandom of=/burn bs=1M count=1024 iflag=fullblockdoneEOFnohup /bin/bash /tmp/loopburnio.sh &

这个脚本和上面的第一个脚本相同，首先是先建一个/tmp/loopburnio.sh的过度脚本，这个脚本中的内容是：

while true;do    dd if=/dev/urandom of=/burn bs=1M count=1024 iflag=fullblockdone

这里用到了linux的dd命令，它用于读取、转换并输出数据。dd可从标准输入或文件中读取数据，根据指定的格式来转换数据，再输出到文件、设备或标准输出。

dd if=/dev/urandom of=/burn bs=1M count=1024 iflag=fullblock

这条命令的意思是采用dd工具模拟读写。if指定输入的文件名，of指定输出的文件名，bs同时设置读写块的大小为1M，count是指仅拷贝1024个块，块大小等于bs指定的字节数。iflag=fullblock表示堆积满block。

运行这个脚本，然后使用iostat命令查看IO的使用情况：

原理我都懂，要它有啥用？

上面的两个脚本是Simian Army中的故障注入的实现，Simian Army或许小伙伴们没有听过，那么Chaos Monkey肯定得听过了吧。Chaos Monkey是Netflix的产品，如果你还不知道Netflix是什么，那么赶紧看一下《明显公司之Netflix》这篇来恶补一下吧。Chaos Monkey 通过关停一个或多个虚拟机来模拟 service 实例的失效。Chaos Monkey 的名字来源于其工作的方式：如同一只野生的、武装了的猴子，在数据中心释放后，造成的严重破坏。

有了类似的故障注入的产品，工程师可以快速了解他们正在构建的服务是否健壮，有足够的弹性，可以容忍计划外的故障。

混沌工程实验像 Chaos Monkey 只是杀杀机器而已？这是错误的理解。回溯混沌工程发展的时间线，业界对混沌工程的理解是逐步深入的。Netflix 开发的 Chaos Monkey 成为了混沌工程的开端，但混沌工程不仅仅是 Chaos Monkey 这样一个随机终止 EC2 实例的实验工具。随后混沌工程师们发现，终止 EC2 实例只是其中一种实验场景。因此， Netflix 提出了 Simian Army 猴子军团工具集，除了 Chaos Monkey 外还包括：

Chaos Gorilla：Chaos Monkey的升级版，模拟整个Amazon Availability Zone的故障，以此验证在不影响用户，且无需人工干预的情况下，能够自动进行可用区的重新平衡。
Chaos Kong：Chaos Gorilla的升级版，模拟整个region（一个region由多个Amazon Availability Zone组成）的故障。
Latency Monkey：在RESTful服务的调用中引入人为的延时来模拟服务降级，测量上游服务是否会做出恰当响应。通过引入长时间延时，还可以模拟节点甚至整个服务不可用。
Conformity Monkey：查找不符合最佳实践的实例，并将其关闭。例如，如果某个实例不在自动伸缩组里，那么就该将其关闭，让服务所有者能重新让其正常启动。
Doctor Monkey：查找不健康实例的工具，除了运行在每个实例上的健康检查，还会监控外部健康信号，一旦发现不健康实例就会将其移出服务组。（隔离出服务，并且给相关人员足够的纠错时间，最终再关闭。）
Janitor Monkey：查找不再需要的资源，将其回收，这能在一定程度上降低云资源的浪费。
Security Monkey：这是Conformity Monkey的一个扩展，检查系统的安全漏洞，同时也会保证SSL和DRM证书仍然有效。
10-18 Monkey：进行本地化及国际化的配置检查，确保不同地区、使用不同语言和字符集的用户能正常使用Netflix。

图中正中央拿双枪的猴子就是Chaos Monkey，那么其它的猴子分别代表什么呢？

混沌工程

我们是否有过这样的经历：大半夜被电话叫醒，开始紧张地查验问题，处理故障以及恢复服务？也许就是因为睡前的一个很小的变更，因某种未预料到的场景，引起蝴蝶效应，导致大面积的系统混乱、故障和服务中断，对客户的业务造成影响。特别是近几年，尽管有充分的监控告警和故障处理流程，这样的新闻在 IT 行业仍时有耳闻。问题的症结便在于，对投入生产的复杂系统有多少信心。监控告警和故障处理都是事后的响应与被动的应对，那有没有可能提前发现这些复杂系统的缺陷呢？

混沌工程在分布式系统上进行由经验指导的受控实验，观察系统行为并发现系统缺陷，以建立对系统在规模增大时因意外条件引发混乱的能力和信心。

Principles of Chaos: Chaos Engineering is the discipline of experimenting on a distributed system in order to build confidence in the system's capability to withstand turbulent conditions in production.

本文先从模拟CPU和IO打满的故障开始，随后引入了混沌工程的概念，不过这仅仅是个开始，在后面的文章中还会介绍如何模拟网络延时、网络丢包、网络故障、进程假死等故障，以此为媒介慢慢的为大家介绍一下混沌工程的东西。不，过有一点先要确立故障模拟只是混沌工程中的一个环节，并不是全部，而且混沌工程中的故障模拟不止包括节点级的故障，还包括集群级的故障、机房/数据中心级别的故障以及区域级别的故障等等。

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今日问题：

一个岔路口分别通向诚实国和说谎国。来了两个人,已知一个是诚实国的,另一个是说谎国的。诚实国永远说实话,说谎国永远说谎话。现在你要去说谎国,但不知道应该走哪条路,需要问这两个人。请问应该怎么问？

（留言说说你的答案吧，明日推文公布答案）

昨日答案：

点燃身前的草，由于风的作用，火会继续往前蔓延，烧过的地方就留下了不可燃的隔离区，人只需要待在这个被烧过的地方就不会被身后的大火烧到。

（昨日问题可在昨日推文的文末查看）

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