Kỹ thuật Chaos Engineering trong Microservices

Chaos Engineering là gì?

Chaos Engineering là một phương pháp tiếp cận trong quản lý hệ thống để kiểm tra và cải thiện khả năng chịu lỗi (resilience) của một hệ thống phân tán, bằng cách cố tình tạo ra các sự cố trong môi trường thực hoặc giả lập. Mục tiêu chính của Chaos Engineering là giúp phát hiện những lỗ hổng trong hệ thống trước khi chúng gây ra sự cố nghiêm trọng trong thực tế.

Nói cách khác, thay vì chờ sự cố xảy ra, bạn chủ động thử nghiệm các kịch bản “chaos” (hỗn loạn) để đảm bảo hệ thống của bạn có thể xử lý chúng một cách ổn định.

Cách Chaos Engineering hoạt động

1. Định nghĩa trạng thái bình thường của hệ thống
   • Đầu tiên, bạn cần xác định hệ thống hoạt động như thế nào khi không gặp sự cố (các metric như latency, throughput, lỗi, v.v.).
   • Điều này giúp bạn biết khi nào hệ thống đang hoạt động không bình thường.
2. Tạo giả thuyết về sự ổn định của hệ thống
   • Ví dụ: “Nếu một instance trong cluster bị lỗi, traffic sẽ được chuyển sang các instance khác mà không gây downtime.”
   • Đây là giả thuyết mà bạn sẽ kiểm tra.
3. Thực hiện thử nghiệm hỗn loạn
   • Tạo ra các sự cố mô phỏng như:
     • Ngắt kết nối mạng.
     • Tắt một số instance của dịch vụ.
     • Tăng độ trễ hoặc giảm băng thông.
     • Xóa một broker trong hệ thống Kafka.
   • Theo dõi cách hệ thống phản ứng.
4. Phân tích kết quả
   • Xác minh xem hệ thống có duy trì được trạng thái mong muốn hay không.
   • Nếu không, ghi nhận vấn đề và cải thiện hệ thống (cấu hình lại hệ thống, thêm cơ chế dự phòng, tối ưu code, v.v.).
5. Lặp lại
   • Tiếp tục thử nghiệm các kịch bản khác nhau để cải thiện khả năng chịu lỗi.

Lợi ích của Chaos Engineering

1. Tăng khả năng chịu lỗi của hệ thống:
   Phát hiện và sửa lỗi tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra trong thực tế.
2. Cải thiện niềm tin vào hệ thống:
   Đảm bảo các cơ chế dự phòng (fallback, circuit breaker, retry) hoạt động đúng cách.
3. Đào tạo nhóm vận hành (Ops/DevOps):
   Nhóm vận hành sẽ quen với việc xử lý các tình huống khẩn cấp trong thực tế.
4. Chuẩn bị tốt hơn cho các kịch bản khủng hoảng:
   Ví dụ: mất một datacenter, lỗi trong database, hoặc các vấn đề về mạng.

Công cụ hỗ trợ Chaos Engineering

1. Chaos Monkey (Netflix):
   Công cụ phổ biến nhất, tự động tắt các instance ngẫu nhiên để kiểm tra hệ thống.
2. Gremlin:
   Một nền tảng thương mại cho Chaos Engineering với giao diện trực quan và nhiều tùy chọn thử nghiệm.
3. LitmusChaos:
   Framework mã nguồn mở cho Kubernetes, hỗ trợ thử nghiệm sự cố trong các ứng dụng container.
4. AWS Fault Injection Simulator:
   Dành cho các hệ thống chạy trên AWS, cho phép mô phỏng lỗi.
5. Steadybit và Chaos Mesh:
   Các công cụ khác cũng rất mạnh mẽ, đặc biệt trong môi trường cloud-native.

Khi nào nên dùng Chaos Engineering?

• Hệ thống của bạn đã đủ phức tạp, phân tán, hoặc cần độ tin cậy cao.
• Bạn có các công cụ monitor và alert tốt để theo dõi trạng thái hệ thống.
• Đội ngũ của bạn sẵn sàng đối mặt và khắc phục sự cố.

Một số Chaos Engineering thực tế

1. Netflix:
   Netflix dùng Chaos Monkey để tắt ngẫu nhiên các instance trong môi trường production, nhằm kiểm tra khả năng chuyển đổi traffic giữa các vùng (regions).
2. Amazon:
   Amazon kiểm tra khả năng chịu lỗi khi một số phần của dịch vụ bị chậm hoặc mất kết nối, đảm bảo khách hàng vẫn có thể tiếp tục mua hàng mà không bị ảnh hưởng.
3. Alibaba:
   Alibaba sử dụng Chaos Engineering để đảm bảo hệ thống thương mại điện tử chịu tải lớn trong các sự kiện như ngày độc thân (11/11).