Simular falhas durante as cargas de trabalho de serviço
Os cenários de capacidade de teste no Azure Service Fabric permitem que os desenvolvedores não se preocupem em lidar com falhas individuais. Há cenários, no entanto, em que uma intercalação explícita da carga de trabalho do cliente e falhas pode ser necessária. A intercalação da carga de trabalho do cliente e falhas garante que o serviço esteja realmente executando alguma ação quando a falha acontece. Dado o nível de controle que a capacidade de teste proporciona, eles podem estar em pontos precisos da execução da carga de trabalho. Esta indução de falhas em diferentes estados na aplicação pode encontrar bugs e melhorar a qualidade.
Exemplo de cenário personalizado
Este teste mostra um cenário que intercala a carga de trabalho de negócios com falhas graciosas e desgraçadas. As falhas devem ser induzidas no meio das operações de serviço ou computar para obter os melhores resultados.
Vamos dar um exemplo de um serviço que expõe quatro cargas de trabalho: A, B, C e D. Cada um corresponde a um conjunto de fluxos de trabalho e pode ser computação, armazenamento ou uma mistura. Por uma questão de simplicidade, abstrairemos as cargas de trabalho em nosso exemplo. As diferentes falhas executadas neste exemplo são:
- RestartNode: Falha ingrato para simular uma reinicialização da máquina.
- RestartDeployedCodePackage: Falha ingrato para simular falhas no processo do host de serviço.
- RemoveReplica: Falha graciosa para simular a remoção da réplica.
- MovePrimary: falha normal para simular movimentos de réplica acionados pelo balanceador de carga do Service Fabric.
// Add a reference to System.Fabric.Testability.dll and System.Fabric.dll.
using System;
using System.Fabric;
using System.Fabric.Testability.Scenario;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
class Test
{
public static int Main(string[] args)
{
// Replace these strings with the actual version for your cluster and application.
string clusterConnection = "localhost:19000";
Uri applicationName = new Uri("fabric:/samples/PersistentToDoListApp");
Uri serviceName = new Uri("fabric:/samples/PersistentToDoListApp/PersistentToDoListService");
Console.WriteLine("Starting Workload Test...");
try
{
RunTestAsync(clusterConnection, applicationName, serviceName).Wait();
}
catch (AggregateException ae)
{
Console.WriteLine("Workload Test failed: ");
foreach (Exception ex in ae.InnerExceptions)
{
if (ex is FabricException)
{
Console.WriteLine("HResult: {0} Message: {1}", ex.HResult, ex.Message);
}
}
return -1;
}
Console.WriteLine("Workload Test completed successfully.");
return 0;
}
public enum ServiceWorkloads
{
A,
B,
C,
D
}
public enum ServiceFabricFaults
{
RestartNode,
RestartCodePackage,
RemoveReplica,
MovePrimary,
}
public static async Task RunTestAsync(string clusterConnection, Uri applicationName, Uri serviceName)
{
// Create FabricClient with connection and security information here.
FabricClient fabricClient = new FabricClient(clusterConnection);
// Maximum time to wait for a service to stabilize.
TimeSpan maxServiceStabilizationTime = TimeSpan.FromSeconds(120);
// How many loops of faults you want to execute.
uint testLoopCount = 20;
Random random = new Random();
for (var i = 0; i < testLoopCount; ++i)
{
var workload = SelectRandomValue<ServiceWorkloads>(random);
// Start the workload.
var workloadTask = RunWorkloadAsync(workload);
// While the task is running, induce faults into the service. They can be ungraceful faults like
// RestartNode and RestartDeployedCodePackage or graceful faults like RemoveReplica or MovePrimary.
var fault = SelectRandomValue<ServiceFabricFaults>(random);
// Create a replica selector, which will select a primary replica from the given service to test.
var replicaSelector = ReplicaSelector.PrimaryOf(PartitionSelector.RandomOf(serviceName));
// Run the selected random fault.
await RunFaultAsync(applicationName, fault, replicaSelector, fabricClient);
// Validate the health and stability of the service.
await fabricClient.TestManager.ValidateServiceAsync(serviceName, maxServiceStabilizationTime);
// Wait for the workload to finish successfully.
await workloadTask;
}
}
private static async Task RunFaultAsync(Uri applicationName, ServiceFabricFaults fault, ReplicaSelector selector, FabricClient client)
{
switch (fault)
{
case ServiceFabricFaults.RestartNode:
await client.FaultManager.RestartNodeAsync(selector, CompletionMode.Verify);
break;
case ServiceFabricFaults.RestartCodePackage:
await client.FaultManager.RestartDeployedCodePackageAsync(applicationName, selector, CompletionMode.Verify);
break;
case ServiceFabricFaults.RemoveReplica:
await client.FaultManager.RemoveReplicaAsync(selector, CompletionMode.Verify, false);
break;
case ServiceFabricFaults.MovePrimary:
await client.FaultManager.MovePrimaryAsync(selector.PartitionSelector);
break;
}
}
private static Task RunWorkloadAsync(ServiceWorkloads workload)
{
throw new NotImplementedException();
// This is where you trigger and complete your service workload.
// Note that the faults induced while your service workload is running will
// fault the primary service. Hence, you will need to reconnect to complete or check
// the status of the workload.
}
private static T SelectRandomValue<T>(Random random)
{
Array values = Enum.GetValues(typeof(T));
T workload = (T)values.GetValue(random.Next(values.Length));
return workload;
}
}