背景
阿里巴巴经过多年的技术演进，系统工具和架构已经高度垂直化，服务器规模也达到了比较大的体量。当服务规模大于10000台时，小概率的硬件故障每天都会发生。这时如果需要人的干预，系统就无法可靠的伸缩。为此每一层的系统都会面向失败做设计，对下游组件零信任，确保在故障发生时可以快速地发现和处理。
不过这些措施在故障发生时是否真的有效？恢复故障的工具是否实现了容灾？处理问题的人是否熟练？沟通机制是否有疏漏？容灾措施的影响是否会辐射到上一层？这些问题，平时没有太多的机会验证，只能在真实故障中暴露。
故障演练就在这个背景下诞生，沉淀通用的故障场景，以可控成本在线上将故障重现，以持续性的演练和回归方式的运营来暴露问题，不断验证和推动系统、工具、流程、人员能力的提升，从而提前发现并修复可避免的重大问题，同时通过演练的不断打磨达到缩短故障修复时长的目的。
一次生产环境故障复现的案例
2016年某日，某业务开始出现大量异常告警，影响持续若干分钟。原因是该业务依赖的一个持久化服务因为机器磁盘有问题（是一个驱动的bug），工作线程卡住了，但机器心跳线程正常，导致负载中心无法摘除异常机器，使得业务请求到这台机器的所有请求发生超时，从而造成业务下跌。
对于该问题的改进方案是，让持久化服务的工作线程来发送心跳，当工作线程异常的时候，不再发送心跳包，负载中心就可以把问题机器摘掉。此外，该持久化服务也重新梳理了相关的出错处理逻辑，以应对网络抖动的问题。
在B完成改进方案后，6月份技术人员在线上进行了第一次故障重现，模拟的故障场景就是磁盘无法读写。演练过程持续了62s，业务的RT稍有波动，不过业务没有下跌服务成功完成容灾。
虽然这次故障演练的场景非常简单，不过在故障治理的历史上将具有非常重要的意义，因为第一次在真实环境下实现了故障修复和验证的闭环。
故障画像分析和演练模型设计
阿里巴巴因为其多元化的业务场景和日益复杂的技术架构，会遇到各式各样的故障，如果对故障整体做初步画像，故障整体可以分为IaaS层、PaaS层、SaaS层的故障（如图5-6所示）。
在真实的故障复现和演练中，我们需要一个高度抽象的模型。所以我们把故障模型又做了一次升级，并得到一些推论（如图5-7所示）如下。
（1）任何故障，一定是硬件如IaaS层，软件如PaaS或SaaS的故障。并且有个规律，硬件故障的现象，一定可以在软件故障现象上有所体现。
（2）故障一定隶属于单机或是分布式系统之一，分布式故障包含单机故障。对于单机或同机型的故障，以系统为视角，故障可能是当前进程内的故障，比如FullGC，CPU飙高；也可能是进程外的故障，比如其他进程突然抢占了内存，导致当前系统异常等。大多数时候，我们只关注故障对当前系统的影响，而不是真的需要外部产生故障。
同时，还可能有一类故障，可能是人为失误，或流程不适当导致，这部分不做重点讨论。
图5-7 故障演练模型
有了上面的推论，阿里巴巴内部设计了一套故障演练系统，把历史发生过的故障沉淀成通用化的模型记录到系统中，既可以对历史问题进行回放，也会对一些新应用进行定向化的演练，提前发现问题，推动问题修复和架构改造。
故障演练的一些实践
在2016年双11中，线上故障演练第一次成规模、有组织地开展起来。演练平台和演练经验在多个阿里子公司中复制和传播，故障工具也大幅度缩减了业务方演练的成本。有近十个BU参与，数百个演练场景设计，数十次大大小小的演习，发现并解决了大量的问题。故障演练主要应用在下面几个场景。
预案有效性：过去的预案测试的时候，线上没有问题，所以就算测试结果符合预期，也有可能是有意外但是现象被掩藏了。
监控报警：报警的有无、提示消息是否准确、报警实效是5分钟还是半小时、收报警的人是否转岗、手机是否欠费等，都是可以check的点。
故障复现：故障的后续Action是否真的有效，完成质量如何，只有真实重现和验证，才能完成闭环。发生过的故障也应该时常拉出来练练，看是否有劣化趋势。
架构容灾测试：主备切换、负载均衡，流量调度等为了容灾而存在的手段的时效和效果，容灾手段本身健壮性如何。
参数调优：限流的策略调优、报警的阈值、超时值设置等。
故障模型训练：有针对性的制造一些故障，给做故障定位的系统制造数据。
故障突袭、联合演练：通过蓝军、红军的方式锻炼队伍，以战养兵，提升DevOps能力。
