CN115904775A - 混沌故障库确定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种混沌故障库确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取当前集群的故障项；将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志；基于所述当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，得到目标混沌故障库。上述技术方案，通过当前集群的故障演练日志更新混沌故障库，提高了集群与混沌故障库的适配性以及混沌故障库的自适应能力。

Description

混沌故障库确定方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及混沌工程实验技术领域，尤其涉及一种混沌故障库确定方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着数字化转型和分布式核心上云的推动，金融云底层基础设施更加多样化，导致系统运维和应用复杂度增加。

混沌工程可通过主动制造故障，验证系统面对不同压力的反应，识别并修复故障，以更复杂、更有预见性的手段提高技术架构弹性能力，提高系统韧性。

现有混沌工程实验中，用户可以根据目标实验场景，在混沌故障库中选择适配的原子故障及注入方式，以实现故障演练。现有技术方案存在混沌故障库与集群的适配度差的问题。

发明内容

本发明提供了一种混沌故障库确定方法、装置、电子设备及存储介质，以提高混沌故障库与集群的适配度。

根据本发明的一方面，提供了一种混沌故障库确定方法，包括：

获取当前集群的故障项；

将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志；

基于所述当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，得到目标混沌故障库。

根据本发明的另一方面，提供了一种混沌故障库确定装置，包括：

故障项获取模块，用于获取当前集群的故障项；

故障注入模块，用于将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志；

混沌故障库更新模块，用于基于所述当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，得到目标混沌故障库。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的混沌故障库确定方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的混沌故障库确定方法。

本发明实施例的技术方案，通过获取当前集群的故障项，将当前集群的故障项注入所述当前集群，得到当前集群的故障演练日志；基于当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，提高了集群与混沌故障库的适配性以及混沌故障库的自适应能力。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种混沌故障库确定方法的流程图；

图2是根据本发明实施例一提供的一种故障三级分层的示意图；

图3是根据本发明实施例二提供的一种混沌故障库确定方法的流程图；

图4是根据本发明实施例二提供的一种故障项-混沌引擎映射关系的示意图；

图5是根据本发明实施例三提供的一种混沌故障库确定方法的流程图；

图6是根据本发明实施例四提供的一种混沌故障库确定装置的结构示意图；

图7是实现本发明实施例的混沌故障库确定方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“目标”、“初始”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种混沌故障库确定方法的流程图，本实施例可适用于混沌故障库自动更新的情况，该方法可以由混沌故障库确定装置来执行，该混沌故障库确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该混沌故障库确定装置可配置于云平台中。如图1所示，该方法包括：

S110、获取当前集群的故障项。

本实施例中，故障项是指对当前集群所配置的混沌工程实验的故障项目，例如故障项可以为CPU满载、内存满载、网络延迟等原子故障。故障项的数量可以为一项或多项，若获取的当前集群的故障项为多项，则可以同时对当前集群注入多个故障。

示例性的，可以通过客户端的故障项配置界面设置当前集群的故障项，并将配置的故障项发送至云平台，以使云平台获取当前集群的故障项。

S120、将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志。

本实施例中，故障演练日志是指当前集群执行故障项所生成的日志信息。

示例性的，根据故障项配置混沌工程实验参数，调用故障项对应的混沌引擎执行故障注入，从而实现故障演练，得到故障演练日志。

S130、基于所述当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，得到目标混沌故障库。

可以理解的是，通过分析当前集群的故障演练日志，并基于分析结果调整前混沌故障库中的故障项，实现混沌故障库中数据的更新。目标混沌故障库是指根据当前集群的故障演练日志更新后的混沌数据库，其与当前集群适应性更高。

在一些可选实施例中，当前集群的故障项包括以下四个维度中的一种或多种：容器、平台、主机、应用；任一维度的当前集群的故障项包括多层级故障。

可以理解的是，将故障项划分为容器、平台、主机、应用四个维度，有利于后续故障管理和故障分析。进而可以对任一维度的故障项按类别进行归纳和细化，形成多层级故障，实现故障场景分级，以便管理和分析。多层级故障是指具有多种层级分类关系的故障，层级数量可以为两个或两个以上，在此不做限定。

示例性的，以容器为例，容器维度下多层级故障可以包括第一层级故障、第二层级故障和第三层级故障，其中，第二层级故障为第一层级故障的子故障，第三层级故障为第二层级故障的子故障，第三层级故障可以为原子故障。

在一些可选实施例中，多层级故障包括第一层级故障、第二层级故障和第三层级故障，其中，所述第一层级故障至少包括容器类故障、平台类故障、主机类故障、应用类故障；所述第二层级故障至少包括CPU资源故障、内存资源故障、磁盘资源故障、网络资源故障和进程资源故障；所述第三层级故障至少包括CPU满载故障、内存满载故障、磁盘满载故障、网络延迟故障、网络丢包故障、网络重复故障、DNS异常故障和Kill进程故障。

示例性的，图2是本实施例提供的一种故障三级分层的示意图。以容器为例，第一层级故障为容器类故障；第二层级故障包括CPU资源故障、内存资源故障、磁盘资源故障、网络资源故障和进程资源故障；第三层级故障包括Pod内CPU满载故障、容器内CPU满载故障、Pod内内存满载故障、容器内内存满载故障、容器内磁盘IO满载故障、Pod内网络延迟故障、Pod内网络丢包故障、Pod内网络重复故障、Pod内DNS异常故障和容器内Kill进程故障和Kill Pod故障。

本发明实施例的技术方案，通过获取当前集群的故障项，将当前集群的故障项注入所述当前集群，得到当前集群的故障演练日志；基于当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，提高了集群与混沌故障库的适配性以及混沌故障库的自适应能力。

实施例二

图3为本发明实施例二提供的一种混沌故障库确定方法的流程图，本实施例的方法与上述实施例中提供的混沌故障库确定方法中各个可选方案可以结合。本实施例提供的混沌故障库确定方法进行了进一步优化。可选的，所述将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志，包括：获取所述当前集群的类型；将所述当前集群的故障项和所述当前集群的类型，在预先配置的故障项-混沌引擎映射关系中进行匹配，得到所述当前集群的故障项对应的混沌引擎；通过所述当前集群的故障项对应的混沌引擎，将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志。

如图3所示，该方法包括：

S210、获取当前集群的故障项。

S220、获取所述当前集群的类型。

可以理解的是，云平台可以由多种不同类型的集群构成，不同类型的集群可注入不同的故障项。

示例性的，以异构金融云平台为例，异构金融云平台中可以包括但不限于K8S1.21、K8S1.22等类型的集群。

S230、将所述当前集群的故障项和所述当前集群的类型，在预先配置的故障项-混沌引擎映射关系中进行匹配，得到所述当前集群的故障项对应的混沌引擎。

其中，故障项-混沌引擎映射关系是指多个层级的故障与集群类型、混沌引擎的映射关系。换而言之，通过当前集群任一层级的故障项和集群类型可以在故障项-混沌引擎映射关系中匹配得到故障项对应的混沌引擎，进而可以通过混沌引擎执行故障以及恢复故障，在故障演练结束后，可以得到当前集群的故障演练日志。

示例性的，图4是本实施例提供的一种故障项-混沌引擎映射关系的示意图，其中，混沌故障库包括容器类故障、平台类故障、主机类故障和应用类故障。容器类故障的子故障包括CPU资源故障、网路资源故障等，其中，网路资源对应的混沌引擎包括混沌引擎1和混沌引擎2，混沌引擎1的适用范围包括异构金融云-类型1、异构金融云-类型2和Kubernetes等集群类型，混沌引擎1的适用范围包括异构金融云-类型3和Kubernetes等集群类型。主机类故障包下网络资源故障对应混沌引擎1，该混沌引擎1的适用范围包括VM、BareMetal等集群类型。需要说明的是，图4中的“*”表示该集群类型的优先级最高。

S240、通过所述当前集群的故障项对应的混沌引擎，将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志。

S250、基于所述当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，得到目标混沌故障库。

本发明实施例的技术方案，通过将当前集群的故障项和当前集群的类型，在预先配置的故障项-混沌引擎映射关系中进行匹配，得到当前集群的故障项对应的混沌引擎，进而通过混沌引擎注入故障，验证当前集群不支持的场景，并更新混沌故障库，实现映射关系的自动化维护。

实施例三

图5为本发明实施例三提供的一种混沌故障库确定方法的流程图，本实施例的方法与上述实施例中提供的混沌故障库确定方法中各个可选方案可以结合。本实施例提供的混沌故障库确定方法进行了进一步优化。可选的，所述故障演练日志包括故障演练执行结果；所述基于所述当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，得到目标混沌故障库，包括：若所述故障演练执行结果中存在预设执行失败原因，则将所述当前集群的故障项从当前混沌故障库中剔除，得到目标混沌故障库。

如图5所示，该方法包括：

S310、获取当前集群的故障项。

S320、将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志，所述故障演练日志包括故障演练执行结果。

S330、若所述故障演练执行结果中存在预设执行失败原因，则将所述当前集群的故障项从当前混沌故障库中剔除，得到目标混沌故障库。

其中，故障演练执行结果是指故障项对应的演练结果，可以包含故障执行完成、故障项执行失败原因等信息。具体而言，可以通过预设数据筛选规则从故障演练日志中获取故障演练执行结果。预设执行失败原因是指预先配置的故障项执行失败的原因项，可以用于筛选出当前集群不支持的故障项。预设执行失败原因可以包括但不限于版本不兼容、容器运行时不支持、故障项方法查不到(例如“Can not find the exec hander”)以及其他自定义的失败类型等。

可以理解的是，若故障演练执行结果中存在预设执行失败原因，表明当前集群不支持该故障项，可以从当前混沌故障库中剔除该故障项，优化混沌故障库。

在一些可选实施例中，将当前集群的故障项从当前混沌故障库中剔除，得到目标混沌故障库包括：将故障演练执行结果发送至目标管理设备；在接收到目标管理设备发送的确认信息的情况下，将当前集群的故障项从当前混沌故障库中剔除，得到目标混沌故障库。

其中，目标管理设备可以是混沌故障库管理员所使用的电子设备，例如目标管理设备可以为个人计算机、手机等。

示例性的，云平台将故障演练执行结果发送至管理员所使用的个人计算机，管理员通过个人计算机查看并确认后，个人计算机将确认信息发送至云平台，云平台在接收到个人计算机发送的确认信息的情况下，云平台将当前集群的故障项从当前混沌故障库中剔除，换而言之，可以将当前集群的类型从故障项所支持的集群类型中去除，得到目标混沌故障库。例如，可以将当前集群的类型从第三层故障所支持的集群类型中去除，若第三层故障中所有故障项中没有支持当前集群类型的故障项，则将该第三层故障对应的第二层故障从故障库中剔除，从而解决了混沌引擎对不同集群类型支持的不确定性问题，自动化对适配的集群类型进行关系维护。

本发明实施例的技术方案，通过在故障演练执行结果中存在预设执行失败原因的情况下，则将当前集群的故障项从当前混沌故障库中剔除，实混沌故障库的优化，提高混沌故障库与当前集群的适配性。

实施例四

图6为本发明实施例四提供的一种混沌故障库确定装置的结构示意图。如图6所示，该装置包括：

故障项获取模块410，用于获取当前集群的故障项；

故障注入模块420，用于将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志；

混沌故障库更新模块430，用于基于所述当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，得到目标混沌故障库。

本发明实施例的技术方案，通过获取当前集群的故障项，将当前集群的故障项注入所述当前集群，得到当前集群的故障演练日志；基于当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，提高了集群与混沌故障库的适配性。

在一些可选的实施方式中，故障注入模块420，包括：

集群类型获取单元，用于获取所述当前集群的类型；

混沌引擎匹配单元，用于将所述当前集群的故障项和所述当前集群的类型，在预先配置的故障项-混沌引擎映射关系中进行匹配，得到所述当前集群的故障项对应的混沌引擎；

故障项注入单元，用于通过所述当前集群的故障项对应的混沌引擎，将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志。

在一些可选的实施方式中，所述预先配置的故障项-混沌引擎映射关系包含多个层级的故障与集群类型、混沌引擎的映射关系。

在一些可选的实施方式中，所述故障演练日志包括故障演练执行结果；

混沌故障库更新模块430，包括：

故障项剔除单元，用于若所述故障演练执行结果中存在预设执行失败原因，则将所述当前集群的故障项从当前混沌故障库中剔除，得到目标混沌故障库。

在一些可选的实施方式中，故障项剔除单元，具体用于：

将所述故障演练执行结果发送至目标管理设备；

在接收到所述目标管理设备发送的确认信息的情况下，将所述当前集群的故障项从当前混沌故障库中剔除，得到目标混沌故障库。

在一些可选的实施方式中，所述当前集群的故障项包括以下四个维度中的一种或多种：容器、平台、主机、应用；

任一维度的当前集群的故障项包括多层级故障。

在一些可选的实施方式中，所述多层级故障包括第一层级故障、第二层级故障和第三层级故障，其中，所述第一层级故障至少包括容器类故障、平台类故障、主机类故障、应用类故障；所述第二层级故障至少包括CPU资源故障、内存资源故障、磁盘资源故障、网络资源故障和进程资源故障；所述第三层级故障至少包括CPU满载故障、内存满载故障、磁盘满载故障、网络延迟故障、网络丢包故障、网络重复故障、DNS异常故障和Kill进程故障。

本发明实施例所提供的混沌故障库确定装置可执行本发明任意实施例所提供的混沌故障库确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图7示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图7所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如混沌故障库确定方法，该方法包括：

获取当前集群的故障项；

将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志；

基于所述当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，得到目标混沌故障库。

在一些实施例中，混沌故障库确定方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的混沌故障库确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行混沌故障库确定方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种混沌故障库确定方法，其特征在于，包括：

获取当前集群的故障项；

将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志；

基于所述当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，得到目标混沌故障库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志，包括：

获取所述当前集群的类型；

将所述当前集群的故障项和所述当前集群的类型，在预先配置的故障项-混沌引擎映射关系中进行匹配，得到所述当前集群的故障项对应的混沌引擎；

通过所述当前集群的故障项对应的混沌引擎，将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先配置的故障项-混沌引擎映射关系包含多个层级的故障与集群类型、混沌引擎的映射关系。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障演练日志包括故障演练执行结果；

所述基于所述当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，得到目标混沌故障库，包括：

若所述故障演练执行结果中存在预设执行失败原因，则将所述当前集群的故障项从当前混沌故障库中剔除，得到目标混沌故障库。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述当前集群的故障项从当前混沌故障库中剔除，得到目标混沌故障库包括：

将所述故障演练执行结果发送至目标管理设备；

在接收到所述目标管理设备发送的确认信息的情况下，将所述当前集群的故障项从当前混沌故障库中剔除，得到目标混沌故障库。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前集群的故障项包括以下四个维度中的一种或多种：容器、平台、主机、应用；

任一维度的当前集群的故障项包括多层级故障。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述多层级故障包括第一层级故障、第二层级故障和第三层级故障，其中，所述第一层级故障至少包括容器类故障、平台类故障、主机类故障、应用类故障；所述第二层级故障至少包括CPU资源故障、内存资源故障、磁盘资源故障、网络资源故障和进程资源故障；所述第三层级故障至少包括CPU满载故障、内存满载故障、磁盘满载故障、网络延迟故障、网络丢包故障、网络重复故障、DNS异常故障和Kill进程故障。

8.一种混沌故障库确定装置，其特征在于，包括：

故障项获取模块，用于获取当前集群的故障项；

故障注入模块，用于将所述当前集群的故障项注入所述当前集群，得到所述当前集群的故障演练日志；

混沌故障库更新模块，用于基于所述当前集群的故障演练日志对当前混沌故障库进行更新，得到目标混沌故障库。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的混沌故障库确定方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的混沌故障库确定方法。

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