Современные распределённые системы и базы данных сталкиваются с серьёзными вызовами, связанными с обеспечением корректности и надёжности в условиях высокой конкуренции, асинхронности и неопределённости. Одним из наиболее прогрессивных подходов к решению этих вопросов является детерминированное симуляционное тестирование (DST), позволяющее гарантировать воспроизводимость ошибок и ускорить их отладку. На фоне прошлого опыта реализации DST в Go базе данных FrostDB, новый проект, основанный на Rust, предлагает уникальную реализацию, которая выводит управление основополагающими аспектами — конкуренцией, временем, случайностью и инъекцией сбоев — на качественно иной уровень. Основная инновация заключается в архитектуре, построенной на конечных автоматах, которые выступают в роли актёров единого театра системного взаимодействия. Детерминированное симуляционное тестирование представляет собой подход, когда интеграционные тесты, сопровождающиеся случайной генерацией событий и сценариев, проходят под контролем фиксированного начального случайного зерна.
Это значит, что любая неполадка может быть воспроизведена точно в том порядке, в каком она возникла, что значительно облегчает отладку и детальное исследование сложных багов. Такое тестирование помогает выявлять ошибки на стадии разработки — прежде чем они попадут в продуктивную среду, тем самым повышая качество ПО и доверие к нему. Контроль четырёх ключевых ингредиентов является краеугольным камнем DST. Во-первых, это конкуренция — управление одновременным выполнением задач или процессов. Во-вторых, время — возможность управлять и моделировать временные интервалы внутри системы.
В-третьих, случайность — воспроизводимая генерация псевдослучайных чисел для имитации непредсказуемых событий. В-четвёртых, инъекция сбоев — намеренное введение ошибочных состояний или действий для проверки устойчивости системы. В случаях без инъекции сбоев, DST уже представляет собой мощный инструмент, обеспечивающий детерминированность в случайных сценариях, но именно добавление сбоев максимально раскрывает потенциал тестирования. Выбор языка программирования и архитектурных шаблонов крайне важен для успешной реализации DST. В случае проектирования на Go, как показал опыт с FrostDB, управление планировщиком задач усложнено по умолчанию из-за работы языка и операционной системы.
Разработчикам приходилось либо переписывать значительную часть архитектуры, либо идти на компромиссы с контролем над расписанием горутин. Наконец, возможности для комплексной и универсальной инъекции сбоев были ограничены невозможностью изменить планировщик более глубоко без серьёзных вмешательств во внутренние механизмы рантайма. Переход на Rust позволил заново переосмыслить модель работы с конкурентностью, временем, случайностью и сбоими. Rust, благодаря своей безопасности на уровне компиляции и более низкоуровневому контролю, стал основой для реализации детерминированного исполняющего окружения. Помимо использования готового решения madsim, которое предоставляет детерминированный исполнитель для futures, авторы приняли решение разработать архитектуру с полным контролем под себя, смещая акценты на понятные и формализованные строительные блоки — конечные автоматы.
Конечные автоматы (state machines) послужили вдохновением архитектуры новой базы данных. Идея состоит в том, чтобы представить каждую ключевую компоненту системы как отдельный конечный автомат с чёткими состояниями и переходами между ними, управляемыми сообщениями. В реальной работе такие автоматы обёрнуты в драйверы, которые обрабатывают сетевые сообщения и результаты автоматов. Для тестирования они объединяются в единый поток на одном потоке исполнения, в котором с помощью концептуального шины сообщений происходит взаимодействие и обмен событиями. Такое структурирование взаимодействий значительно упрощает контроль состояний, так как все изменения происходят через единую механизм сообщений (Message).
Благодаря так называемому снижению размерности взаимодействий — все сложные связи преобразуются в однотипный канал — существенно упрощается анализа поведения системы и её тестирование. Метод реализуется через интерфейс с двумя основными методами: receive и tick. Первый отвечает за обработку входящих сообщений и потенциальную генерацию новых, а второй служит для событий, завязанных на время — например, для регулярной записи буферов или таймаутов. Шина сообщений выступает центром координации и управления симуляцией. Она запускает одиночный цикл событий, который либо вызывает tick для случайного автомата, либо передаёт сообщения между автоматами посредством receive.
Отсутствие async в интерфейсе state machine гарантирует, что каждый вызов выполняется до конца, без вложенных асинхронных задач, что упрощает прогнозирование порядков выполнения и предотвращает неочевидные состояния гонок. Тайминг контролируется строго через параметр, который передаётся в tick — компоненты не получают доступа к системному времени напрямую, что гарантирует воспроизводимость тестов и позволяет манипулировать ходом времени в симуляции без ограничений аппаратных часов. Такой подход идеален, например, для тестирования временных алгоритмов, таймаутов и сбрасывания буферов без зависимости от реального времени. Случайность централизована в одном генераторе псевдослучайных чисел, который инициализируется единым зерном на старте каждого теста. Все решения, связанные с порядком обработки сообщений, выбором автомата для tick или внедрением сбоев, базируются строго на этом генераторе.
Это обеспечивает детерминированность сценариев при повторном запуске с тем же зерном. Внедрение сбоев в традиционных подходах требует проработки каждой зависимой компоненты с построением специализированных интерфейсов. В Rust базе данных данной архитектуры, сбои реализуются на уровне шины сообщений, обработчика взаимодействия между конечными автоматами. Любая операция, которая может вызвать ошибку, представлена как сообщение к соответствующему автомату, и шина в любой момент может дистанционно модифицировать или даже отклонять эти сообщения, вызывать ошибки или создавать задержки. Это централизованное и универсальное решение значительно упрощает процесс реализации и масштабирования тестов с инъекцией сбоев, сокращая ненужный дублирующий код и упрощая поддержку.
Однако новая архитектура имеет и свои сложности. Программирование в стиле конечных автоматов требует от разработчиков переосмыслить традиционные подходы и аккуратно разделить системную логику внутри автоматов, не перекладывая сложные состояния или логику во внешние драйверы. На начальных этапах развития системы это может приводить к утечкам ответственности и снижению покрытия тестами глобальных сценариев, поскольку часть важной логики оказывается вне досягаемости DST. Кроме того, сторонние зависимости могут подорвать детерминированность, особенно если они предоставляют нестабильный или внешне управляемый выход. Чтобы минимизировать подобное, зависимости либо полностью мокируются, либо обёртываются в свои собственные конечные автоматы, коммуникация с которыми осуществляется синхронно, через блокирование вызовов.
Даже в случаях асинхронного исполнения глубокая интеграция с DST затруднена, что стимулирует постепенное сокращение и замену таких зависимостей на более управляемые и предсказуемые компоненты. Подводя итоги, стоит подчеркнуть, что внедрение детерминированного симуляционного тестирования с архитектурой, основанной на конечных автоматах, предоставляет простой и мощный инструмент для построения безопасных, надёжных и предсказуемых систем. Несмотря на возросшую сложность разработки и необходимость переобучения командной дисциплины, полученная прозрачность в поведении компонентов и возможность централизованного управления основными факторами нестабильности значительно повышает качество продукта. Опыт перехода с Go на Rust и разработка новой базы данных показали, что такой подход идеален не для быстрой локальной доработки, а для систем, в которых детерминированность и воспроизводимость ошибок — фундаментальные требования. Реальные найденные ошибки с потерей и дублированием данных в ходе тестирования подтвердили эффективность стратегии.
Также архитектура конечных автоматов формирует полезную ментальную модель, позволяющую лучше понимать поведение системы и прогнозировать её реакцию на различные условия. Для разработчиков и команд, которые стремятся создавать сложные распределённые системы с высоким уровнем гарантий, детерминированное симуляционное тестирование с использованием модели конечных автоматов открывает новые горизонты. Это инвестиция в качество, которая окупается ускоренной отладкой, снижением количества инцидентов и повышением доверия пользователей. Обдуманный выбор языка, архитектуры и инструментов — залог устойчивого успеха в эпоху, когда ошибки на продакшене обходятся особенно дорого.
