Вкратце и по пунктам — что нужно тестировать, как моделировать ненадёжную сеть и какие метрики/логи собирать для быстрой диагностики.
1) Виды тестов (цели и примеры кейсов)
- Unit tests: изолировать логику обработки ответов/ошибок, таймаутов и стратегий retry/circuit-breaker; использовать мок-сервисы и фейковые часы для детерминированности. Проверки: успех, немедленная ошибка, ошибка с задержкой, таймаут, повторная попытка, идемпотентность.
- Integration tests: реальные взаимодействия между модулями (включая локальные тест-ресурсы или контейнерные зависимости). Цели: проверить корректность контрактов и поведение при реальных сетевых задержках.
- Contract tests (consumer-driven): гарантируют, что контракт между сервисами не ломается.
- End-to-end (E2E): полные сценарии через все компоненты в staging, включая внешние симулированные зависимости.
- Stress/load tests: тестировать пропускную способность и деградацию при высокой нагрузке; ищут утечки соединений, истощение пулов.
- Chaos / fault-injection tests: модель реальных отказов (сеть, зависимые сервисы, DNS, диск).
- Property-based / fuzz tests: генерировать неожиданные/коррумпированные payload'ы и граничные тайминги.
2) Как моделировать ненадёжную сеть
- Мок-серверы / сервис-виртуализация: WireMock, Mountebank, MockServer, nock — задавайте ответы, задержки, коды ошибок.
- Network emulation: tc/netem, Toxiproxy, Kubernetes Chaos Mesh, Gremlin — вставлять задержки, loss, duplication, reordering, connection reset.
- Параметры задержек: тестировать константную задержку, нормальное распределение, heavy-tail (Pareto) для редких очень больших задержек.
- Вероятностные модели: симулировать инциденты с вероятностью $\mathrm{p}$ (например $\mathrm{p}=0.05$ для 5% транзакций), и «burst»-сценарии (короткие периоды высокой $\mathrm{p}$).
- Детёрминированное тестирование таймаутов: используйте fake-clock / виртуальное время, чтобы проверять тайм-ауты и поведение retry без реального ожидания.
- Тестирование retry/backoff: проверяйте формулу backoff, например ${\text{delay}}_n=b\cdot 2^n+\mathrm{jitter}$, где $\mathrm{jitter}$ — случайный шум; тестируйте worst-case накопления задержек.
- Тесты на идемпотентность: когда retry возможен, убедитесь, что повторный запрос не ломает логику.
- Сценарии для симуляции: быстрый успех, медленный успех, быстрый отказ, отказ после задержки, обрыв соединения в середине ответа, частичная/повреждённая загрузка, чередование здоровых/плохих ответов.
3) Метрики (что собирать и почему)
- Латентности: $p50,p90,p95,p99$ и максимумы; отдельно по endpoint/методу/коду ответа.
- Throughput: RPS/requests-per-minute ($\text{RPS}$ или $\text{RPM}$).
- Error rates: доля ошибок по коду и по типу (HTTP 5xx, timeouts, connection errors) — абсолютный и относительный.
- Timeout rate: доля запросов, завершившихся по таймауту.
- Retry metrics: среднее число retry на запрос, доля успешных после retry.
- Circuit breaker state: число открытий, длительность в открытом состоянии, переходы в half-open.
- Saturation metrics: использование CPU, память, кол-во потоков/горутин, использование пулов соединений, очередь запросов, open file descriptors, socket states.
- Upstream-specific: per-upstream success rate, latency, failure rate, concurrent connections.
- Resource exhaustion индикаторы: backlog length, queue drops, GC pauses, socket exhaustion.
- Traces: распределённые трасы с длительностью спанов, ошибки помечены. Тrace sampling должен позволять быстро найти проблемные транзакции.
4) Логи — формат и обязательные поля
- Формат: структурированные логи (JSON) с одинаковой схемой.
- Обязательные поля: timestamp, level, service, environment, trace_id, span_id, request_id, method, path, status_code, latency_ms, attempt_number, upstream_host, error_type, error_message, stack_trace (если есть).
- Примеры полезных полей: circuit_breaker_state, connection_pool_size, socket_status, bytes_sent/received.
- Логируйте на разных уровнях: info для успешных ключевых событий, warn для деградации, error для необработанных исключений.
- Соглашение по корреляции: trace_id должен появляться и в логах, и в трейсе, и в метриках.
5) Tracing и трассировка инцидентов
- Собирайте распределённые трассы (OpenTelemetry/Jaeger/Zipkin). Важные поля: длительность спана, причины ошибок, upstream target, timestamps, события (retry, timeout, connection reset).
- При инциденте: начните с агрегированных метрик (growth error rate / latency) → найдите проблемные сервисы → откройте трейсы для конкретных запросов с trace_id.
6) Alerts и пороговые значения (примеры)
- Резкий рост error rate: если error rate > $\ge 1\%$ за $\text{5m}$ и рост в $\times 3$ от baseline — тревога.
- Латентность: $p95>1\mathrm{s}$ или $p99>5\mathrm{s}$ — тревога.
- Timeout rate: если timeout rate > $\ge 0.5\%$ за $\text{5m}$.
- Saturation: CPU/memory близки к 90% или pool exhaustion — тревога.
7) Runbook и шаги при инциденте
- Собрать агрегированные метрики (error/latency/RPS), проверить circuit breaker/health endpoints.
- Выделить trace_id из ошибок и проследить полный трейc.
- Посмотреть upstream health и DNS/сетевые метрики; проверить connection pools и количество открытых сокетов.
- Отключить проблемный upstream или включить fallback/feature-flag, уменьшить RPS через throttling, временно увеличить таймауты/ресурсы.
- Собрать дампы профиля/heap/threads если требуется (cpu/heap профили, pprof).
- После восстановления — постмортем с трассами/логами/метриками и добавление тестов/chaos-кейсов, чтобы предотвратить повтор.
8) Практические рекомендации
- Покрывайте критическую логику unit-тестами с fake-clock; интеграционные тесты держите в CI для репродуцируемости; chaos/chaos-monkey прогоняйте в staging и выборочно в production под контролем.
- Автоматизируйте воспроизведение: сценарии fault-injection должны быть повторяемы (seeded randomness).
- Делайте логирование и трейсы максимально краткими, но информативными и коррелируемыми по trace_id.
Если нужно — могу дать шаблон структуры лог-записи или список конкретных тест-кейсов для вашего API (опишите стек и требования).