混沌工程概述 🧩

混沌工程是一门通过主动注入故障来测试系统韧性的实践科学，旨在发现潜在的薄弱点并提升分布式系统的容错能力。其核心思想源自“失败是成功之母”，通过模拟真实场景中的异常，确保系统在复杂环境中仍能稳定运行。

为什么需要混沌工程？✅

• 验证系统韧性：在无故障的环境中，系统可能无法暴露隐藏的缺陷
• 提升容错能力：通过实验优化服务降级、熔断、冗余等机制
• 发现依赖风险：识别第三方服务或组件的潜在故障影响
• 强化团队意识：培养工程师对系统可靠性的责任感

常见实践方法 🛠️

1. 故障注入

   • 网络延迟（如 chaos_network_delay）
   • 服务宕机（如 chaos_service_down）
   • 数据损坏（如 chaos_data_corruption）

2. 负载测试

   • 模拟高并发场景（如 chaos_high_traffic）
   • 测试资源瓶颈（如 chaos_resource_limit）

3. 依赖破坏

   • 切断数据库连接（如 chaos_database_failure）
   • 停止上游服务（如 chaos_upstream_stop）

常用工具 🔧

• Chaos Monkey（Netflix 开源）
• Gremlin（商业工具，支持多种故障类型）
• Chaos Toolkit（开源框架，可扩展性强）
• Litmus（Kubernetes 环境专用）

应用场景 🌐

• 微服务架构的稳定性测试
• 云原生应用的故障恢复验证
• 数据库高可用性方案评估
• 网络分区场景下的系统行为分析

如需深入学习混沌工程的基础概念，可访问混沌工程入门指南。