模拟 Linux 内核故障

    尽管 KernelChaos 的注入对象可以设置成一个或几个 Pod，但所属主机的其他 Pod 的性能也会受到一些影响，因为所有的 Pod 共享同一个内核。

    ::: warning 警告

    模拟 Linux 内核故障的功能默认关闭，请不要用于生产环境。

    :::

    下面是一个简单的 KernelChaos 配置文件：

    更多的配置示例，请参考 examples。你可按需修改这些配置示例。

    配置说明：

      • all：表示选出所有符合条件的 Pod
      • fixed：表示选出指定数量且符合条件的 Pod
      • fixed-percent：表示选出符合条件的 Pod 中指定百分比的 Pod
      • ：表示选出占符合条件的 Pod 中不超过指定百分比的 Pod

    • selector 指定需要注入故障的目标 Pods。

    • failedkernRequest 指定故障模式 (kmalloc, bio 等)，可以指定一个具体的调用链路径和可选的过滤条件。配置项包括：

      • failtype 指定故障类型，可设置的值包括：

        • ‘0’：表明注入 slab 分配错误 should_failslab。
        • ‘2’：表明注入 bio 错误 should_fail_bio。

        对于这三种故障的更多信息，请参考 和 inject_example。

      • callchain 指定一个具体的调用链，例如：

        也可以使用函数参数作为过滤条件，进一步细粒度的故障注入。请参考 来获得更多信息。如果没有指定调用链，请保持 callchain 为空，表明它将在任意调用 slab alloc 的路径（比如 kmalloc）上注入故障。

        调用链的类型是 frame 数组，由以下三个部分组成：

        • funcname：可以从内核源码或 /proc/kallsyms 中找到 funcname，比如 ext4_mount。
        • parameters：用于过滤。如果你想在 d_alloc_parallel(struct dentry *parent, const struct qstr *name)（其中 为 bananas）路径上注入 slab 错误，你需要将 parameters 设置为 struct dentry *parent, const struct qstr *name 否则省略此配置。
        • predicate：用于访问 frame 数组的参数，以 parameters 为例，你可以把它设置为 STRNCMP(name->name, "bananas", 8) 来控制故障注入路径，也可以不设置，使得所有执行 d_alloc_parallel 的调用路径都注入 slab 故障。

      • probability 指定故障发生概率，如果你想要 1% 的概率，请将其设置为 ‘1’.

      • times 指定触发故障的最大次数。

    使用 kubectl 创建实验，命令如下：

    KernelChaos 功能和 inject.py 类似，你可以阅读 来获得更多的信息。

    下面是一个简单的例子：

    在故障注入期间，输出如下：

    通过 container_id 可以限制故障注入范围，但有些路径会触发系统级别的行为。比如：