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litmuschaos/chaos-scheduler Docker 镜像 - 轩辕镜像

chaos-scheduler
litmuschaos/chaos-scheduler
包含混沌调度器的Docker镜像,用于在混沌工程中调度和管理混沌实验任务,协调实验执行流程。
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混沌调度器Docker镜像文档

镜像概述

本镜像包含混沌调度器(chaos scheduler)组件,是混沌工程工具链的核心调度层。混沌调度器负责规划、协调和执行混沌实验,管理实验生命周期,确保实验按预设策略(如定时、触发条件)有序进行,是实现自动化混沌测试的关键组件。

核心功能和特性

  • 实验调度管理:支持定时触发、事件触发等多种调度策略,灵活控制混沌实验的执行时机。
  • 任务生命周期管理:提供混沌实验任务的创建、启动、监控、暂停、终止全生命周期管理能力。
  • 依赖协调:支持配置实验间的依赖关系,实现按顺序或条件执行多步骤混沌实验。
  • 资源隔离:通过调度策略避免混沌实验对关键业务或资源造成冲突,保障实验安全性。
  • 日志与监控集成:记录调度过程日志,支持与外部监控系统集成,便于追踪实验状态和结果。

使用场景和适用范围

  • DevOps/SRE团队:自动化执行混沌实验,持续验证系统弹性和稳定性。
  • CI/CD流程集成:在持续集成/部署流程中嵌入混沌测试,作为系统发布前的弹性验证环节。
  • 大规模分布式系统:管理跨节点、跨集群的复杂混沌实验,协调多组件协同故障注入。
  • 弹性能力持续验证:定期执行预设混沌场景,监控系统长期弹性表现趋势。

使用方法和配置说明

获取镜像

通过Docker Hub或私有仓库拉取镜像:

bash
docker pull [镜像仓库地址]/chaos-scheduler:latest
基本运行命令

使用以下命令启动混沌调度器容器:

bash
docker run -d \
  --name chaos-scheduler \
  -p 8080:8080 \
  -e SCHEDULER_POLICY=default \
  -e LOG_LEVEL=info \
  -v /host/path/scheduler-data:/app/data \
  [镜像仓库地址]/chaos-scheduler:latest
Docker Compose配置示例
yaml
version: '3'
services:
  chaos-scheduler:
    image: [镜像仓库地址]/chaos-scheduler:latest
    container_name: chaos-scheduler
    ports:
      - "8080:8080"  # API端口
    environment:
      - SCHEDULER_POLICY=timed  # 调度策略:timed(定时)/event(事件触发)/default
      - LOG_LEVEL=debug  # 日志级别:debug/info/warn/error
      - API_PORT=8080  # 调度器API服务端口
      - DATABASE_URL=sqlite:///data/scheduler.db  # 调度数据存储地址(默认使用SQLite)
    volumes:
      - ./scheduler-data:/app/data  # 持久化调度数据(实验记录、配置等)
    restart: unless-stopped
环境变量配置说明
环境变量名描述默认值
SCHEDULER_POLICY调度策略,支持default(默认)、timed(定时调度)、event(事件触发)default
LOG_LEVEL日志输出级别,可选debug/info/warn/errorinfo
API_PORT调度器API服务端口8080
DATABASE_URL调度数据存储地址,支持SQLite、MySQL等数据库(格式:驱动://用户名:密码@地址/数据库名)sqlite:///data/scheduler.db
MAX_CONCURRENT_TASKS最大并发实验任务数,控制同时执行的混沌实验数量5
持久化配置

通过挂载数据卷(如示例中的./scheduler-data:/app/data)持久化调度器数据,包括实验历史记录、调度配置、任务状态等,避免容器重启后数据丢失。

注意事项

  • 首次使用前需确保目标环境已配置混沌实验执行依赖(如混沌注入工具、监控系统接口)。
  • 大规模实验场景下建议使用外部数据库(如MySQL)替代默认SQLite,提升数据可靠性和性能。
  • 调整MAX_CONCURRENT_TASKS参数时需考虑宿主机资源限制,避免资源竞争影响实验准确性。
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5M+ pulls
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