Юзая только ответ на вопрос — стратегия в трёх частях: виды тестов, логи/трассировки, методы локализации в условиях распределённых задержек и потерь пакетов.
1) Виды тестов (что именно и зачем)
- Unit tests
- Критические функции: агрегация по окнам, объединение частичных агрегатов, округление/преобразование типов, дедупликация, обработка таймстемпов. Примеры ассертoв: сумма элементов не меняется при коммутативном/ассоциативном объединении, агрегат от пустой последовательности = 0.
- Тесты на граничные случаи: пустые батчи, единичные события, переполнения, NaN/Inf.
- Integration tests
- Полный pipeline: producer → очередь (Kafka/RMQ) → агрегатор → хранилище. Проверять end-to-end консистентность (пересчитать агрегат из исходных событий и сравнить).
- Тесты с задержками/потерями в интеграции (см. ниже).
- Load / stress tests
- Высокая пропускная способность, пики и спады, буферные переполнения, бэкпрешер. Проверять стабильность агрегатов при: постоянной нагрузке и скачках.
- Примеры: генерировать поток с пиковой частотой $10^5$ сообщений/сек (пример), проверять относительную ошибку < $0.1\%$.
- Property-based tests
- Инварианты: коммутативность/ассоциативность объединения частичных агрегатов; монотонность счётчиков; conservation laws (сумма событий до и после агрегатора = ожидаемая).
- Генерировать последовательности событий с произвольными временными метками (включая out-of-order, дубликаты) и проверять, что агрегат удовлетворяет инвариантам.
- Fuzzing
- Входы: повреждённые/частично приходящие события, неверные timestamps, неправильно сериализованные сообщения, нестандартные типы полей.
- Сетевой fuzz: искусственная потеря пакетов, задержки, частичный дроп сообщений, reordering, corrupt payloads.
- Цель: найти краши, silent data corruption, некорректную обработку ошибок.
2) Логи и трассировки (что добавить)
- Трассировка end-to-end
- Пропускайте trace-id/span-id в каждом событии и в заголовках сообщений, сохраняйте их в логах и трассировщиках (например, OpenTelemetry).
- Логи/спаны должны содержать: producer-id, event-id/seqno, partition/offset, source-timestamp, ingest-timestamp, process-start, process-end, window-id/watermark.
- Пакетное/событийное контекстирование
- На каждом этапе логировать: incoming-count, processed-count, dropped-count, duplicate-count, retry-count.
- Для каждой частичной агрегации — checksum/hash (например, CRC32 или SHA1) от включённых raw-events; хранить вместе с агрегатом.
- Метрики «метрик»
- Считать и экспортировать: количество late-events, late-percentage, watermark-lag (разница между max-event-timestamp и watermark), commit-latency, queue-latency, retry-rate.
- Примеры порогов/алёртов: watermark-lag > $30\text{s}$; late-events $>1\%$.
- Снимки/сэмплы
- Сохранять sample dump raw-events и computed-aggregate для рандомных window-id (rate-limited) для оффлайн-проверок и replay.
- Аудит трассировки
- При обнаружении аномалии автоматически помечать и сохранять весь контекст (входные сообщения, offsets, spans) для этого периода.
- Включить логические ассёрты/контроли
- В проде (опционально с feature-flag) включать внутренние consistency-checks: при рассхождении агрегатов — логировать детально и отправлять sample в DLQ/анализ.
3) Локализация проблемы при распределённых задержках и потере пакетов
- Сбор фактов
1. Сравнение агрегатов на разных гранях pipeline: upstream raw-sum (пересчитанный из поступивших raw-events) vs downstream reported-aggregate. Разница $\Delta =|A_{\text{up}}-A_{\text{down}}|$. Установить допустимый порог $ϵ$ (например $ϵ=0.1\%$).
2. По trace-id и sequence numbers делать выборку конкретных событий, попавших/непопавших в агрегат.
- Использовать sequence numbers и семантику idempotency
- Требовать от источников sequence id или monotonic timestamps; логировать их. Это позволяет отличить потерю и дублирование: если отсутствуют seq $i\dots j$, то найдена пробоина.
- Watermarks и allowed lateness
- Локализовать: если ошибка связана с out-of-order — посмотреть watermark-lag и allowed-lateness; часто причина — слишком агрессивный watermark, из‑за чего поздние события отбрасываются.
- Дифференциальный тест (golden replay)
- Захватить входной лог за период, повторно прогнать его через локально контролируемый pipeline (без потерь/задержек) и сравнить агрегат. Если в локальном запуске всё ок — проблема сетевой/инфраструктурной.
- Бинарный поиск по компонентам
- Включать/выключать компоненты по очереди (темпорально) или переключать трафик на канарейку, чтобы сузить компонент, где появляется рассогласование.
- Анализ очередей/offsets
- Проверять gaps в commit-offsets, rebalancing в брокерах, количество requeues, DLQ. Если оффсеты «скачут» — возможно потеря/повторение.
- Сравнение частичных агрегатов
- Для каждого промежуточного узла сохранять частичные агрегаты (с checksum). Сравнивать checksum последовательности: если checksum меняется между A и B — локализовать между этими узлами.
- Тайминг и clock skew
- Проверить clock skew между узлами: $\text{skew}={\max }_i|t_i-t_{\text{ref}}|$. Если $\text{skew}>\Delta$ (например $\Delta =5\text{s}$) — возможны поздние события, перепады окон.
- Повторяемая реконструкция инцидента
- Использовать сохранённые raw-events и сетевые записи для deterministic replay. Инжектировать те же задержки/потери в тестовом окружении.
- Инжекция ошибок (chaos)
- В тестовом окружении прогонять кейсы: packet loss rate $p\in \{1\%,5\%,10\%\}$, reordering windows, network partitions; смотреть когда появляется баг — вычленить порог.
- Детектирование аномалий статистически
- Автоматически выявлять флап-фрагменты: вычислять z-score для окна разницы между смежными агрегатами; если z-score $>3$ — алёрт и сбор трассировки.
- Практические инструменты и приёмы
- Хранить event lineage: map event-id → all stages timestamps.
- Включить режим «double-aggregation»: временно считать агрегаты двумя независимыми реализациями (streaming и batch) и alert при расхождении.
- Ограничивать allowed-lateness и применять детект для late-drop vs late-merge.
Короткая check‑list для быстрого запуска расследования
- Включить детальный tracing для подозрительного периода (trace-id sampling).
- Пересчитать агрегат из сырья для того же окна (replay).
- Сравнить offsets/seqnos/commit logs в брокерах.
- Проверить watermark-lag, clock skew, retry/drop metrics.
- Выполнить chaos‑реплей c теми же сетевыми условиями.
Если нужно — могу сгенерировать конкретный набор тест-кейсов (unit/integration/load) и шаблоны логов/спанов для вашей архитектуры (Kafka/Flume/HTTP + агрегатор).