LinkedIn对外发表并部分开源其异常注入测试框架LinkedOut，这个框架可以在不影响会员使用经验下，通过两种机制引发分散式系统异常，其中包括错误、延迟以及超时3种情况。LinkedIn认为，该框架对内除了可以帮助工程师产出高品质程式码，对外也能展示其系统的强健性。
LinkedIn网站可靠性资深工程师Logan△Rosen提到，他们的工作总是一再的验证墨菲定律，任何可能发生错误的地方都会出错，对于复杂的分散式堆叠，了解系统可能发生问题的地方，以及知道当用户遇到这些错误时，出现的画面以及情况是非常重要的工作。在2017年LinkedIn可靠性工程团队建立了Waterbear专案，通过复制系统故障以及调整框架，以透明简洁的方式处理错误，帮助开发人员维持网站弹性，而请求及失败注入框架LinkedOut则被开发用来测试错误、逾时以及超时3种情况。
对分散式系统注入错误有很多种方法，Logan△Rosen表示，请求层级（Request△Level）是最好的方法，因为使用者通过LinkedIn寻找就业机会，他们不希望在测试时，中断会员使用服务的过程。而这个受控制的实验过程需求，正是他们开发LinkedOut的原因，LinkedOut的核心是Rest.li堆叠中的请求筛选器，其中部分已经开源。
LinkedOut现在可以制造出3种类型的服务异常，分别是错误、延迟以及逾时。Rest.li框架当请求的资源发生通讯或是资料请求异常时，会引发几种预设的例外情况，像是能以DisruptException来模拟资源不可用，则该资源便会以RestliResponseException的形式出现，使用者同时也可以设定例外出现的时机。在制造延迟情况方面，使用者可以给予大量延迟请求，筛选器则会依要求延迟往下传递请求。想要测试服务逾时的情况，只要为终端在D2 Zookeeper配置里设定逾时，就能让筛选器等到超过时间，丢出TimeoutException。
在避免影响会员使用经验的前提下，LinkedOut现在有两个主要机制来触发干扰器（Disruptor），其中一个是使用LiX，而这个本身是LinkedIn上进行A/B测试以及功能限制的框架，LiX可瞄准多个层级引发错误，测试范围可从单一用户进行个别请求，到下游丛集对一定比例的会员发出范围请求。这个触发机制，可以提供工程师设定针对特定流量区段的弹性测试。
第二种触发机制是最近LinkedIn才加入的，通过调用上下文（Invocation△Context，IC）对请求注入失败，这个IC是LinkedIn专属的Rest.li框架内部组件，用来传递键（Key）与值到请求中，并传播到所有参与处理的服务中。LinkedIn为中断架构建立新的模式，可以通过IC传递来让该请求立即发生异常。
Logan△Rosen表示，在开发功能的过程进行这些测试，能够确保工程师产出高品质的程式码，而在产品阶段进行这些功能，则能向外部组织提供信心以及系统强健的证据。
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