Опора
Jepsen и модели консистентности
Ключевой контекст о том, как распределённые системы ломаются в реальности.
Testing Distributed Systems - это не один вид тестов, а стратегия, где сочетаются contract testing, интеграционные проверки на реалистичной инфраструктуре и chaos engineering. Цель не просто найти баги в коде, а доказать устойчивость системы к потерям сети, частичным отказам, рассинхрону и деградации зависимостей.
Стек тестирования распределённых систем
Deterministic component tests
Проверяйте business logic и state transitions изолированно, без сетевой нестабильности.
Contract testing
Фиксируйте API и event contracts между сервисами, чтобы изменения не ломали соседние команды.
Integration testing
Запускайте end-to-end критичные сценарии на реалистичном окружении с брокерами, БД и retries.
Chaos experiments
Инъецируйте controlled failures: network loss, pod restarts, latency spikes, zone outage.
Production verification
Проверяйте SLO, error budget и rollback readiness на живом трафике с guardrails.
Ops
SRE и операционная надёжность
Тесты должны быть связаны с SLO/error budget и решением о релизе.
Хаос инженерия (chaos engineering)
- Начинайте со steady-state метрики (например, p95 latency, success rate, lag).
- Ограничивайте blast radius: сначала один сервис/регион, затем масштабируйте эксперимент.
- Определяйте stop conditions до старта эксперимента.
- Автоматизируйте rollback и фиксацию результатов в postmortem формате.
- Проводите chaos регулярно, а не как разовую активность перед релизом.
Контрактые тесты
Synchronous contracts
HTTP/gRPC схемы, обязательные поля, коды ошибок, таймауты и retry semantics.
Asynchronous contracts
Версионирование event schema, backward compatibility и idempotency consumer-логики.
Consumer-driven contracts
Потребители задают ожидания, провайдеры валидируют изменения до merge/release.
Contract as CI gate
Пайплайн не должен пропускать релиз при несовместимых изменениях контракта.
Интеграционное тестированив в масштабе
- Ephemeral test environments per PR/branch с подмножеством production topology.
- Seed datasets + replay реальных сценариев для проверки ordering и data consistency.
- Fault injection в integration-тестах: packet loss, time skew, broker rebalance, DB failover.
- Наблюдаемость в тестах: trace/span correlation, queue lag, retry depth, saturation signals.
- Отдельный suite длительных масштабных тестов (nightly/weekly), чтобы не тормозить каждую доставку.
Практический чеклист
Есть сервисные SLO и тесты валидируют именно их, а не только happy-path.
Есть контракты на синхронные API и асинхронные события.
Integration suite покрывает critical user journeys и degrade-mode сценарии.
Chaos-эксперименты выполняются по расписанию и имеют owner.
Порог релиза учитывает тесты, observability и rollback-time одновременно.
Главный anti-pattern: иметь только happy-path e2e тесты и не тестировать controlled failure scenarios.
Связанные главы
Jepsen и модели консистентности
Как находить real-world аномалии консистентности в distributed databases.
Консенсус: Paxos и Raft
Где искать риски в quorum/leader-based протоколах при тестировании.
Event-Driven Architecture
Контракты событий, порядок доставки и компенсационные сценарии.
SRE и операционная надёжность
SLO, error budget и incident response как часть engineering loop.
Observability & Monitoring Design
Какие сигналы нужны, чтобы chaos и integration testing были измеримыми.
Multi-region / Global Systems
Как тестировать региональные failover-сценарии и global traffic routing.