混沌工程是一门通过故意引入故障来测试系统稳定性和韧性的实践科学，旨在发现潜在的系统薄弱点。以下是核心要点：

1. 核心原则

  • 破坏性测试：在可控环境中模拟真实故障（如网络中断、服务崩溃）
  • 验证恢复能力：确保系统能自动恢复或通过人为干预恢复
  • 最小化影响：故障注入范围需严格限制，避免生产环境受损
  • 可重复性：实验需可复现，便于分析和优化
混沌实验

2. 实践方法

  • 故障注入：如断开数据库连接、阻断API调用
  • 延迟模拟：人为增加网络延迟或服务响应时间
  • 资源耗尽：占用CPU/内存等资源导致系统过载
  • 依赖项失效：移除第三方服务依赖（如支付网关）
故障注入

3. 工具推荐

工具 功能 适用场景
Chaos Monkey 自动终止随机实例 Java生态系统
Gremlin 支持多种故障类型 多语言环境
Chaos Blade 开源故障注入工具 云原生架构
混沌工具

4. 常见误区

⚠️ 过度依赖自动化：需结合人工判断与监控
⚠️ 忽略观测指标：如无Prometheus/Grafana监控，难以定位问题
⚠️ 未建立回滚机制：实验失败时需快速恢复服务

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