1、何謂混沌工程？

混沌工程由 Netflix 率先提出并應(yīng)用，其業(yè)務(wù)高度依賴(lài)分布式系統(tǒng)，為確保系統(tǒng)在面對(duì)各種故障時(shí)仍能穩(wěn)定運(yùn)行，其組織開(kāi)發(fā)了混沌工程工具集 ——Chaos Monkey 等，通過(guò)隨機(jī)地關(guān)閉生產(chǎn)環(huán)境中的服務(wù)器來(lái)驗(yàn)證系統(tǒng)彈性。

混沌工程是一種在分布式系統(tǒng)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的方法，目的是提升系統(tǒng)的彈性和穩(wěn)定性。它通過(guò)主動(dòng)向系統(tǒng)注入故障，觀(guān)察系統(tǒng)在各種壓力情況下的行為，以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的潛在問(wèn)題并加以改進(jìn)。

2、混沌工程實(shí)驗(yàn)的核心原則

a、建立穩(wěn)定性指標(biāo)

建立系統(tǒng)穩(wěn)定性指標(biāo)，是觀(guān)測(cè)混沌工程實(shí)驗(yàn)效果的關(guān)鍵手段。在混沌工程啟動(dòng)前，必須明確系統(tǒng)穩(wěn)定性狀態(tài)的定義，穩(wěn)定性狀態(tài)可以是系統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)、業(yè)務(wù)指標(biāo)或用戶(hù)體驗(yàn)指標(biāo)等。例如，系統(tǒng)TP99指標(biāo)范圍、可用率指標(biāo)范圍、頁(yè)面響應(yīng)時(shí)間范圍、訂單處理成功率范圍等。

b、多樣化故障注入

多樣化的故障注入，是驗(yàn)證系統(tǒng)故障應(yīng)急能力的前提。混沌工程應(yīng)盡可能模擬真實(shí)世界中可能發(fā)生的各種故障或異常情況。包括不限于，硬件故障、軟件故障、網(wǎng)絡(luò)故障、人為錯(cuò)誤等。例如，服務(wù)器宕機(jī)、網(wǎng)絡(luò)延遲、數(shù)據(jù)庫(kù)故障、配置錯(cuò)誤等。

c、生產(chǎn)環(huán)境接納度

生產(chǎn)環(huán)境對(duì)演練實(shí)驗(yàn)的接納度，是確保故障演練實(shí)驗(yàn)精度和有效性的基礎(chǔ)要素。混沌工程實(shí)驗(yàn)最好在生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行，因?yàn)樯a(chǎn)環(huán)境是最真實(shí)的系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境，能夠反映出系統(tǒng)在實(shí)際使用中的各種情況。當(dāng)然，在生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)務(wù)必謹(jǐn)慎操作，確保實(shí)驗(yàn)不會(huì)對(duì)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)及用戶(hù)造成不良影響。

d、常態(tài)化運(yùn)轉(zhuǎn)

混沌工程實(shí)驗(yàn)的常態(tài)化運(yùn)轉(zhuǎn)，是確保系統(tǒng)健壯性得以持續(xù)鞏固的基礎(chǔ)。混沌工程實(shí)驗(yàn)應(yīng)該持續(xù)自動(dòng)化運(yùn)行，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的潛在問(wèn)題。自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)可以定期進(jìn)行，也可以在系統(tǒng)發(fā)生變化時(shí)進(jìn)行。通過(guò)持續(xù)自動(dòng)化運(yùn)行實(shí)驗(yàn)，可以不斷提高系統(tǒng)的彈性和穩(wěn)定性。

3、混沌工程實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵步驟及落地

快遞快運(yùn)技術(shù)部，自2024年11月起，針對(duì)分揀揀攬派及C端、B端核心業(yè)務(wù)線(xiàn)，0-1落地研測(cè)聯(lián)動(dòng)紅藍(lán)攻防機(jī)制，完成共兩輪，87個(gè)核心接口架構(gòu)分析，覆蓋31個(gè)核心應(yīng)用（79個(gè)場(chǎng)景），識(shí)別攔截5類(lèi)36處風(fēng)險(xiǎn)（監(jiān)控、流程、代碼、預(yù)案、依賴(lài)），持續(xù)鞏固快快應(yīng)急預(yù)案體系，在此基礎(chǔ)上，25年持續(xù)推動(dòng)演練線(xiàn)上化實(shí)踐、成熟度評(píng)估體系建設(shè)、落地及能力升維。

a、實(shí)驗(yàn)范圍圈定

通過(guò)對(duì)核心系統(tǒng)的架構(gòu)分析，梳理系統(tǒng)鏈路的關(guān)鍵指標(biāo)（系統(tǒng)規(guī)模、SLA及限流指數(shù)等）和關(guān)鍵依賴(lài)（應(yīng)用、存儲(chǔ)及其他中間件），明確要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的系統(tǒng)或服務(wù)范圍，標(biāo)記故障注入點(diǎn)。

實(shí)驗(yàn)范圍可以是一個(gè)或多個(gè)單體應(yīng)用、某個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的應(yīng)用鏈路、某個(gè)數(shù)據(jù)中心或整個(gè)分布式系統(tǒng)。

b、穩(wěn)定性指標(biāo)定義

定義明確的穩(wěn)定性指標(biāo)，用以衡量系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的狀態(tài)，穩(wěn)定性指標(biāo)可以是技術(shù)監(jiān)控指標(biāo)、業(yè)務(wù)監(jiān)控指標(biāo)或用戶(hù)體驗(yàn)指標(biāo)等。

1）技術(shù)監(jiān)控指標(biāo)

技術(shù)監(jiān)控指標(biāo)，一般從技術(shù)視角監(jiān)控系統(tǒng)穩(wěn)定性，通常分為幾個(gè)維度監(jiān)控。

指標(biāo)名稱(chēng)	指標(biāo)描述
UMP（JD術(shù)語(yǔ)）	監(jiān)控方法調(diào)用的TP99，響應(yīng)時(shí)間等
日志異常關(guān)鍵字	監(jiān)控日志中的，有無(wú)異常關(guān)鍵字，報(bào)錯(cuò)信息等
容器指標(biāo)監(jiān)控	監(jiān)控CPU，數(shù)據(jù)庫(kù)等使用情況是否有異常
調(diào)用鏈監(jiān)控	監(jiān)控整個(gè)上下游調(diào)用鏈路，是否有可用率下降等問(wèn)題
JVM監(jiān)控	監(jiān)控內(nèi)存，線(xiàn)程等使用情況

2）業(yè)務(wù)監(jiān)控指標(biāo)

業(yè)務(wù)監(jiān)控指標(biāo)，是整個(gè)監(jiān)控體系的“頂層”，能夠直接反映用戶(hù)使用業(yè)務(wù)的真實(shí)情況。在快遞快運(yùn)分揀業(yè)務(wù)域，體現(xiàn)如下（例如，發(fā)貨環(huán)節(jié)，設(shè)置【發(fā)貨環(huán)節(jié)成功率】作為監(jiān)控指標(biāo)，通過(guò)配置規(guī)則：當(dāng)前時(shí)間的發(fā)貨成功數(shù)據(jù)與上周同比下降超過(guò)30%，如果5分鐘內(nèi)連續(xù)出現(xiàn)3次告警，則觸發(fā)嚴(yán)重級(jí)別的告警）。

?

c、實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景構(gòu)建

根據(jù)系統(tǒng)的架構(gòu)及技術(shù)特點(diǎn)，以及可能出現(xiàn)的故障情況，參考設(shè)計(jì)各種實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景。實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景應(yīng)該盡可能地模擬真實(shí)世界中可能發(fā)生的各種故障和異常情況（可參考 歷史存量線(xiàn)上故障）。

故障分類(lèi)	描述
服務(wù)器硬件故障	模擬服務(wù)器 CPU、內(nèi)存、硬盤(pán)等硬件組件故障。例如，通過(guò)設(shè)置硬件監(jiān)控軟件模擬 CPU 使用率瞬間達(dá)到 100%，或模擬內(nèi)存出現(xiàn)壞塊導(dǎo)致部分內(nèi)存無(wú)法正常讀寫(xiě)，又或者模擬硬盤(pán)空間滿(mǎn)溢，影響應(yīng)用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和讀取
網(wǎng)絡(luò)設(shè)備故障	包括網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、路由器故障。如設(shè)置網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)某個(gè)端口故障，造成部分服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)連接中斷；模擬路由器丟包，導(dǎo)致應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)通信延遲或數(shù)據(jù)傳輸錯(cuò)誤
操作系統(tǒng)故障	如操作系統(tǒng)內(nèi)核崩潰、系統(tǒng)資源耗盡（如文件描述符用盡）。可通過(guò)編寫(xiě)腳本消耗系統(tǒng)資源，觸發(fā)文件描述符不足的情況，觀(guān)察應(yīng)用在這種操作系統(tǒng)故障下的表現(xiàn)
應(yīng)用程序自身故障	例如代碼邏輯錯(cuò)誤導(dǎo)致空指針異常、內(nèi)存泄漏、死鎖等。可以在應(yīng)用代碼中特定位置人為插入引發(fā)空指針異常的代碼片段，進(jìn)行局部模擬；對(duì)于內(nèi)存泄漏，可通過(guò)工具模擬對(duì)象未正確釋放內(nèi)存的情況；通過(guò)編寫(xiě)存在競(jìng)爭(zhēng)條件的代碼模擬死鎖場(chǎng)景
中間件故障	若應(yīng)用使用數(shù)據(jù)庫(kù)中間件、消息隊(duì)列中間件等，可模擬中間件故障。比如數(shù)據(jù)庫(kù)中間件連接池耗盡，導(dǎo)致應(yīng)用無(wú)法獲取數(shù)據(jù)庫(kù)連接；消息隊(duì)列中間件消息堆積、消息丟失等。以數(shù)據(jù)庫(kù)中間件為例，可通過(guò)修改配置參數(shù)，限制連接池大小，快速創(chuàng)建大量數(shù)據(jù)庫(kù)連接請(qǐng)求，使連接池耗盡
高并發(fā)壓力	利用性能測(cè)試工具模擬大量用戶(hù)同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)應(yīng)用，造成系統(tǒng)負(fù)載過(guò)高。例如，使用 JMeter 模擬每秒數(shù)千個(gè)并發(fā)請(qǐng)求，測(cè)試應(yīng)用在高并發(fā)場(chǎng)景下的穩(wěn)定性和故障應(yīng)對(duì)能力
環(huán)境變量錯(cuò)誤	修改應(yīng)用運(yùn)行所需的環(huán)境變量，如配置錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)庫(kù)連接字符串、錯(cuò)誤的系統(tǒng)路徑等，觀(guān)察應(yīng)用能否正確識(shí)別并處理這些錯(cuò)誤

1）一般場(chǎng)景構(gòu)建

①CPU使用率（單個(gè)故障場(chǎng)景樣例及核心參數(shù)解釋?zhuān)?/p>

?演練目的：CPU混沌實(shí)驗(yàn)用于在主機(jī)模擬CPU負(fù)載情況，通過(guò)搶占CPU資源，模擬CPU在特定負(fù)載情況下，驗(yàn)證其對(duì)服務(wù)質(zhì)量、監(jiān)控告警、流量調(diào)度、彈性伸縮等應(yīng)用能力的影響。

?核心參數(shù)解釋

?使用率：根據(jù)研發(fā)配置的MDC告警閾值決定（例：研發(fā)配置60%。80%-90%）

?搶占模式：故意運(yùn)行占用大量 CPU 資源的進(jìn)程，使得系統(tǒng)的 CPU 使用率飆升，從而觀(guān)察其他服務(wù)和進(jìn)程在資源競(jìng)爭(zhēng)下的表現(xiàn)。（勾選代表打開(kāi)該模式）

?滿(mǎn)載核數(shù)：核心滿(mǎn)載個(gè)數(shù)（如果一個(gè)系統(tǒng)在正常運(yùn)行時(shí)很少有核心達(dá)到滿(mǎn)載，但在混沌工程測(cè)試中有多個(gè)核心持續(xù)滿(mǎn)載，那么可能表明系統(tǒng)在極端情況下的資源分配存在問(wèn)題，或者系統(tǒng)并沒(méi)有正確地平衡負(fù)載。）

?滿(mǎn)載核索引：每個(gè) CPU 核心在操作系統(tǒng)中都有一個(gè)唯一的索引號(hào)，這些索引號(hào)通常從 0 開(kāi)始計(jì)數(shù)。（例：0,1 / 0-2） 參數(shù)優(yōu)先級(jí)：使用率 > 滿(mǎn)載核數(shù) > 滿(mǎn)載核索引 建議：第一次演練優(yōu)先使用【使用率】

②更多場(chǎng)景及選型原則：混沌工程-故障演練場(chǎng)景選型及實(shí)施說(shuō)明?

2）復(fù)雜場(chǎng)景構(gòu)建

①單應(yīng)用單故障場(chǎng)景“多參數(shù)”組合構(gòu)建

場(chǎng)景構(gòu)建說(shuō)明

構(gòu)建參數(shù)	故障類(lèi)型
接口參數(shù)：請(qǐng)求類(lèi)型（GET/POST）、數(shù)據(jù)格式（JSON/XML）、請(qǐng)求體大小（1KB/10KB）	資源耗盡（CPU / 內(nèi)存）
配置參數(shù)：線(xiàn)程池大小（5/10）、超時(shí)閾值（1s/5s）、緩存 TTL（30s/60s）	網(wǎng)絡(luò)異常（延遲 / 丟包）
環(huán)境參數(shù)：CPU 利用率（50%/80%）、內(nèi)存占用（60%/90%）、網(wǎng)絡(luò)延遲（100ms/500ms）	數(shù)據(jù)異常（錯(cuò)誤碼 / 空值）

（場(chǎng)景樣例）連接庫(kù)請(qǐng)求延遲&業(yè)務(wù)的異常流量注入

?場(chǎng)景描述：依據(jù)場(chǎng)景構(gòu)建的基本原則，我們?cè)跇?gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求延遲的情況前提下，向系統(tǒng)注入帶有異常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的流量，以檢查應(yīng)急預(yù)案對(duì)應(yīng)的處理能力。

攻擊接口	http://xxxxx.forcebot.jdl.com/services/xxxxx/getWaybillChute
攻擊步驟		預(yù)期結(jié)果	結(jié)論
10*10個(gè)QPS將壓測(cè)流量灌入（正常流量）		事務(wù)成功率100%	pass
植入故障，觀(guān)察（故障占比：80%，A分組5臺(tái)打掛，B分組3臺(tái)打掛）		5分鐘內(nèi)觸發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求告警，守方報(bào)備到備戰(zhàn)群	pass
調(diào)節(jié)壓測(cè)流量，QPS增加到60*10（值逐步增加）		服務(wù)可用率降低，TP99上升	pass
調(diào)節(jié)壓測(cè)流量，QPS增加到80*10（值逐步增加）		服務(wù)可用率降低，TP99上升	pass
觀(guān)察到守方通過(guò)防守動(dòng)作止損 較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)服務(wù)沒(méi)起來(lái)		事務(wù)成功率100%，連接數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求正常，TP99恢復(fù)正常（TCP重傳、數(shù)據(jù)庫(kù)連接、下線(xiàn)機(jī)器、擴(kuò)容）	pass
停止故障任務(wù)		集群下所有機(jī)器事務(wù)成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復(fù)正常，連接數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求正常	pass
停止壓測(cè)腳本		流量停止灌入	pass

②單應(yīng)用多故障場(chǎng)景組合構(gòu)建

?場(chǎng)景構(gòu)建說(shuō)明：可參考如下組合方式，構(gòu)建單應(yīng)用多故障場(chǎng)景。

組合方式	組合描述
基于故障影響范圍組合	局部與全局故障組合：先設(shè)置一個(gè)局部故障，如某個(gè)模塊的代碼邏輯錯(cuò)誤導(dǎo)致該模塊功能不可用，同時(shí)再設(shè)置一個(gè)影響全局的故障，如服務(wù)器內(nèi)存耗盡，使整個(gè)應(yīng)用運(yùn)行緩慢甚至崩潰。這樣可以測(cè)試應(yīng)用在局部問(wèn)題和整體資源危機(jī)同時(shí)出現(xiàn)時(shí)的應(yīng)對(duì)策略
	上下游故障組合：如果應(yīng)用存在上下游依賴(lài)關(guān)系，模擬上游服務(wù)故障（如數(shù)據(jù)提供方接口異常）與下游服務(wù)故障（如數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)不可用）同時(shí)發(fā)生
基于故障發(fā)生時(shí)間順序組合	先后發(fā)生故障組合：設(shè)定故障按特定順序出現(xiàn)。比如，先模擬網(wǎng)絡(luò)短暫中斷，導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)傳輸失敗，緊接著由于數(shù)據(jù)處理異常，引發(fā)應(yīng)用內(nèi)部的緩存雪崩問(wèn)題。通過(guò)這種順序組合，測(cè)試應(yīng)用在連鎖故障場(chǎng)景下的恢復(fù)能力和數(shù)據(jù)一致性
	周期性故障組合：設(shè)置周期性出現(xiàn)的故障，如每隔一段時(shí)間（如 10 分鐘）網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)一次短暫擁塞，在擁塞期間，同時(shí)出現(xiàn)應(yīng)用程序的內(nèi)存泄漏問(wèn)題逐漸加重。這種組合可以觀(guān)察應(yīng)用在長(zhǎng)期面對(duì)周期性故障和持續(xù)惡化的內(nèi)部故障時(shí)的表現(xiàn)
基于業(yè)務(wù)流程關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)組合	核心業(yè)務(wù)流程故障組合：針對(duì)應(yīng)用的核心業(yè)務(wù)流程設(shè)置故障。以在線(xiàn)支付流程為例，在用戶(hù)輸入支付信息階段，模擬輸入校驗(yàn)?zāi)K出現(xiàn)故障，接受錯(cuò)誤格式的支付信息；同時(shí)在支付確認(rèn)階段，模擬與支付網(wǎng)關(guān)通信故障，測(cè)試支付流程在多個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)故障下的健壯性
	業(yè)務(wù)高峰與故障組合：結(jié)合業(yè)務(wù)使用高峰時(shí)段，疊加多種故障。例如，一個(gè)視頻播放應(yīng)用在晚上用戶(hù)觀(guān)看高峰期，同時(shí)出現(xiàn)服務(wù)器 CPU 負(fù)載過(guò)高、視頻源文件損壞、CDN 節(jié)點(diǎn)故障等多種故障，測(cè)試應(yīng)用在高業(yè)務(wù)壓力和復(fù)雜故障環(huán)境下能否保障用戶(hù)基本體驗(yàn)

（場(chǎng)景樣例）核心依賴(lài)中間件MySQL請(qǐng)求延遲&CPU使用率增加場(chǎng)景

?場(chǎng)景描述：該場(chǎng)景主要在單應(yīng)用模式下，在數(shù)據(jù)庫(kù)和CPU維度，參考故障的一般發(fā)生順序，進(jìn)行組合注入，并同步觀(guān)察系統(tǒng)恢復(fù)能力。

?實(shí)際執(zhí)行層面，在植入CPU使用率和數(shù)據(jù)庫(kù)延遲故障時(shí)，預(yù)期觸發(fā)CPU和接口可用利率告警，但實(shí)際情況中，CPU告警按預(yù)期觸發(fā)，但接口可用率報(bào)警并未觸發(fā)。

攻擊接口	com.jdl.xxxxx.xxxxx.api.gather.xxxxx#queryWayGather
攻擊步驟		預(yù)期結(jié)果	結(jié)論
20個(gè)QPS將流量灌入對(duì)應(yīng)機(jī)器（接口單機(jī)線(xiàn)上最大QPS 66）		事務(wù)成功率100%	pass
植入故障1【cpu 使用率70%+MYSQL延遲2000ms】		期望：觸發(fā)cpu告警，觸發(fā)接口可用率告警	fail
觀(guān)察到守方通過(guò)防守動(dòng)作止損		事務(wù)成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復(fù)正常	pass
植入故障2【針對(duì)擴(kuò)容新增機(jī)器 植入cpu 使用率70%】		新機(jī)器持續(xù)cpu告警，持續(xù)擴(kuò)容，保證分組下集群數(shù)量	pass
觀(guān)察到守方通過(guò)防守動(dòng)作止損		集群下所有機(jī)器事務(wù)成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復(fù)正常	pass
調(diào)節(jié)壓測(cè)流量，QPS增加到1980（線(xiàn)上峰值3倍）		服務(wù)可用率降低，CPU使用率持續(xù)增加，TP99上升 觸發(fā)方法調(diào)用次數(shù)告警	pass
停止壓測(cè)腳本		流量停止灌入	pass

③多應(yīng)用多故障場(chǎng)景組合構(gòu)建

場(chǎng)景構(gòu)建說(shuō)明：多應(yīng)用多故障場(chǎng)景的構(gòu)建，可基于單應(yīng)用單故障的場(chǎng)景進(jìn)行組合，可參考如下組合方式。目前針對(duì)該類(lèi)型場(chǎng)景還未進(jìn)行覆蓋，后續(xù)基于上下游系統(tǒng)的架構(gòu)分析和調(diào)用關(guān)系，進(jìn)行組合。如應(yīng)用A調(diào)用應(yīng)用B，在給應(yīng)用A植入故障的同時(shí)，B應(yīng)用也進(jìn)行故障植入。

組合方式	組合描述
基于業(yè)務(wù)流程的組合	串聯(lián)業(yè)務(wù)流程故障組合：業(yè)務(wù)場(chǎng)景 A發(fā)生一個(gè)故障，同時(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景B也發(fā)生也一個(gè)故障，同時(shí) A和B 是不同應(yīng)用，業(yè)務(wù)流程串聯(lián)
	并發(fā)業(yè)務(wù)流程故障組合：業(yè)務(wù)場(chǎng)景 A發(fā)生一個(gè)故障，同時(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景B也發(fā)生也一個(gè)故障，同時(shí) A和B 是不同應(yīng)用，業(yè)務(wù)流程并發(fā)
基于故障影響范圍的組合	局部與全局故障組合：局部故障可以是某個(gè)內(nèi)部使用的特定應(yīng)用出現(xiàn)功能故障，全局故障則可以是影響整個(gè)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)故障或核心數(shù)據(jù)庫(kù)故障
	關(guān)鍵與非關(guān)鍵應(yīng)用故障組合：設(shè)置故障場(chǎng)景為核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)連接池耗盡的故障，非核心應(yīng)用發(fā)生另一個(gè)故障
基于故障發(fā)生時(shí)間順序的組合	先后發(fā)生故障組合：先設(shè)置一個(gè)應(yīng)用的故障，待其產(chǎn)生一定影響后，再觸發(fā)另一個(gè)應(yīng)用的故障
	周期性故障組合：設(shè)置某些故障周期性出現(xiàn)，如每隔一段時(shí)間（如每天凌晨）出現(xiàn)故障A，同時(shí)，在每周的特定時(shí)間段（如周五下午業(yè)務(wù)高峰時(shí)段）出現(xiàn)故障B，組合參考

?

3）計(jì)劃外場(chǎng)景構(gòu)建

故障演練計(jì)劃外場(chǎng)景通常是指在沒(méi)有預(yù)先計(jì)劃或通知的情況下，模擬系統(tǒng)或服務(wù)出現(xiàn)故障的情境，以測(cè)試和提高系統(tǒng)的可靠性和團(tuán)隊(duì)的應(yīng)急響應(yīng)能力。其主要特點(diǎn)包括：突發(fā)性、真實(shí)感、壓力測(cè)試、團(tuán)隊(duì)協(xié)作。以下是在研發(fā)毫無(wú)防備的情況，進(jìn)行的一次突襲式的故障演練例子：

混沌工程與傳統(tǒng)的故障引入測(cè)試，在注入場(chǎng)景和工具使用方面存在重疊。故障注入測(cè)試，是混沌工程實(shí)驗(yàn)的一種驗(yàn)證策略。 其本質(zhì)區(qū)別，是思維方式的差異 ，故障注人測(cè)試是通過(guò)已知故障和應(yīng)急預(yù)案，確認(rèn)系統(tǒng)對(duì)已知風(fēng)險(xiǎn)的承載能力。而混沌工程，是通過(guò)構(gòu)造諸如應(yīng)急預(yù)案范圍外的故障場(chǎng)景，確認(rèn)系統(tǒng)對(duì)未知風(fēng)險(xiǎn)的承載能力。

（場(chǎng)景樣例）JAVA進(jìn)程線(xiàn)程池滿(mǎn)（未在演練劇本內(nèi)的故障，觀(guān)察系統(tǒng)應(yīng)急能力）

通常在劇本評(píng)審階段，測(cè)試團(tuán)隊(duì)會(huì)與架構(gòu)團(tuán)隊(duì)完成全量場(chǎng)景評(píng)估，同時(shí)會(huì)提取部分場(chǎng)景，在約定演練時(shí)間計(jì)劃外執(zhí)行，研發(fā)團(tuán)隊(duì)對(duì)此類(lèi)故障的執(zhí)行計(jì)劃不知情，以此強(qiáng)化驗(yàn)證其應(yīng)急處理能力。

例如：在某計(jì)劃外場(chǎng)景演練過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)2個(gè)問(wèn)題，①當(dāng)植入JAVA進(jìn)程線(xiàn)程池滿(mǎn)的故障時(shí)，預(yù)期觸發(fā)CPU告警，研發(fā)團(tuán)隊(duì)并未第一時(shí)間同步報(bào)備。②在故障停止時(shí)，預(yù)期所有機(jī)器及事務(wù)恢復(fù)正常，并由研發(fā)接口人報(bào)備同步恢復(fù)信息，但研發(fā)團(tuán)隊(duì)并未第一時(shí)間同步報(bào)備。

由此可見(jiàn)，計(jì)劃外的場(chǎng)景，在識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)急能力之外，可更多反映研發(fā)團(tuán)隊(duì)，在故障處理過(guò)程中的組織協(xié)同能力。

演練執(zhí)行
攻擊接口	com.jdl.xxxxx.resource.api.message.xxxxx#isNeedVerificationCode
攻擊步驟		預(yù)期結(jié)果	結(jié)論
1個(gè)QPS將流量灌入對(duì)應(yīng)機(jī)器		事務(wù)成功率100%	pass
植入JAVA進(jìn)程線(xiàn)程池滿(mǎn)故障，觀(guān)察		10分鐘內(nèi)觸發(fā)CPU使用率告警，守方報(bào)備到備戰(zhàn)群，業(yè)務(wù)全部失敗	fail
故障生效后立即調(diào)節(jié)壓測(cè)流量，QPS增加到10筆/s(日常量)		服務(wù)可用率降低，CPU使用率持續(xù)增加，TP99上升	pass
觀(guān)察到守方通過(guò)防守動(dòng)作止損		集群下所有機(jī)器事務(wù)成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復(fù)正常	pass
停止故障任務(wù)		集群下所有機(jī)器事務(wù)成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復(fù)正常	fail
停止壓測(cè)腳本		流量停止灌入	pass

?

4）流量沖擊融合場(chǎng)景構(gòu)建

?系統(tǒng)在故障發(fā)生時(shí)，例如，C端用戶(hù)在響應(yīng)卡滯情況下，如系統(tǒng)未給予明確的故障提示、降級(jí)方案或恢復(fù)預(yù)期，往往會(huì)通過(guò)重復(fù)操作，確認(rèn)系統(tǒng)恢復(fù)進(jìn)展，請(qǐng)求量存在倍增可能。

?后端平臺(tái)類(lèi)系統(tǒng)對(duì)接，請(qǐng)求方往往會(huì)通過(guò)自動(dòng)重試，嘗試重建成功請(qǐng)求，同時(shí)在長(zhǎng)鏈路業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，如鏈路各應(yīng)用重試策略未統(tǒng)一，請(qǐng)求量存在倍增可能。以上，在故障恢復(fù)過(guò)程中，已部分恢復(fù)的服務(wù)，大概率會(huì)被倍增流量快速擊潰，造成系統(tǒng)可用性雪崩。有必要通過(guò)融合流量沖擊場(chǎng)景的混沌實(shí)驗(yàn)，確認(rèn)系統(tǒng)的極端風(fēng)險(xiǎn)承載能力。

（場(chǎng)景樣例）應(yīng)用CPU滿(mǎn)載混合單機(jī)流量激增

?場(chǎng)景描述：在CPU滿(mǎn)載的情況下，模擬接口流量激增。首先植入CPU滿(mǎn)載，再調(diào)節(jié)注入流量，觀(guān)察整個(gè)處理過(guò)程。

演練執(zhí)行
攻擊接口	整個(gè)應(yīng)用
攻擊步驟		預(yù)期結(jié)果	結(jié)論
小流量注入		事務(wù)成功率100%	pass
植入故障CPU占用率80%，植入比例：70%，觀(guān)察		CPU滿(mǎn)載，5分鐘內(nèi)觸發(fā)CPU使用率告警，守方報(bào)備到備戰(zhàn)群	pass
調(diào)節(jié)壓測(cè)流量，單機(jī)QPS增加到1倍壓測(cè)流量（梯度），單機(jī)CPU占有率>60%		CPU使用率持續(xù)增加，TP99上升	pass
調(diào)節(jié)壓測(cè)流量，單機(jī)QPS增加到2倍壓測(cè)流量（梯度），單機(jī)CPU占有率>80%		CPU使用率持續(xù)增加，TP99上升	pass
觀(guān)察到守方通過(guò)防守動(dòng)作止損		事務(wù)成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復(fù)正常	pass
觀(guān)察到守方通過(guò)防守動(dòng)作止損		集群下所有機(jī)器事務(wù)成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復(fù)正常	pass
停止故障任務(wù)		集群下所有機(jī)器事務(wù)成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復(fù)正常	pass
停止壓測(cè)腳本		流量停止注入	pass

d、實(shí)驗(yàn)劇本構(gòu)建

1）劇本設(shè)計(jì)詳解

故障注入過(guò)程，尤其是在生產(chǎn)或準(zhǔn)生產(chǎn)環(huán)境實(shí)驗(yàn)，未經(jīng)評(píng)估的故障場(chǎng)景，極易造成線(xiàn)上生產(chǎn)異動(dòng)，對(duì)實(shí)驗(yàn)方案的嚴(yán)謹(jǐn)性以及人員的專(zhuān)業(yè)性，提出了更高的要求。實(shí)驗(yàn)劇本構(gòu)建主要包括以下幾個(gè)要素。

劇本構(gòu)建核心要素	關(guān)鍵事項(xiàng)	準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)	準(zhǔn)出標(biāo)準(zhǔn)
明確實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)	·定義實(shí)驗(yàn)?zāi)康模鹤R(shí)別實(shí)驗(yàn)的核心目的，例如提高系統(tǒng)的彈性、驗(yàn)證故障處理機(jī)制、評(píng)估服務(wù)降級(jí)策略等。 ·選擇關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPIs）：確定用于評(píng)估實(shí)驗(yàn)結(jié)果的關(guān)鍵性能指標(biāo)，如系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間、可用性、吞吐量、錯(cuò)誤率等。 ·設(shè)定具體目標(biāo)：制定具體的、可衡量的目標(biāo)。例如，“在網(wǎng)絡(luò)延遲增加的情況下，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間不超過(guò)2秒”。 ·業(yè)務(wù)影響考量：確保實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與業(yè)務(wù)目標(biāo)相一致，評(píng)估實(shí)驗(yàn)對(duì)業(yè)務(wù)連續(xù)性和用戶(hù)體驗(yàn)的潛在影響。	·團(tuán)隊(duì)準(zhǔn)備：確保參與實(shí)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)成員了解實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹⒘鞒毯蛻?yīng)急響應(yīng)計(jì)劃。 ·確保業(yè)務(wù)影響最小化：制定策略，確保實(shí)驗(yàn)不會(huì)對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)功能造成重大影響。可以通過(guò)選擇非高峰時(shí)段進(jìn)行實(shí)驗(yàn)或在實(shí)驗(yàn)前進(jìn)行業(yè)務(wù)影響評(píng)估。 ·風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：系統(tǒng)地識(shí)別實(shí)驗(yàn)可能帶來(lái)的所有潛在風(fēng)險(xiǎn)，包括對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)完整性和業(yè)務(wù)連續(xù)性的影響。	·設(shè)定實(shí)驗(yàn)范圍和條件：明確實(shí)驗(yàn)的范圍（例如哪些服務(wù)或組件會(huì)受到影響）和條件（例如故障的持續(xù)時(shí)間、強(qiáng)度等）。
選擇故障場(chǎng)景	·識(shí)別潛在故障：通過(guò)對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)、依賴(lài)關(guān)系和歷史故障記錄的分析，識(shí)別潛在的故障類(lèi)型。包括網(wǎng)絡(luò)延遲、服務(wù)宕機(jī)、資源耗盡、數(shù)據(jù)庫(kù)故障、磁盤(pán)故障，超時(shí)、服務(wù)不存活等。 ·優(yōu)先級(jí)排序：根據(jù)故障對(duì)業(yè)務(wù)的影響程度進(jìn)行排序。優(yōu)先選擇那些對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程影響較大的故障；考慮故障發(fā)生的可能性，優(yōu)先演練那些較高概率發(fā)生的故障。 ·場(chǎng)景細(xì)化：將故障場(chǎng)景具體化，包括故障的觸發(fā)條件、影響范圍和預(yù)期結(jié)果；考慮組合多個(gè)故障場(chǎng)景，模擬復(fù)雜環(huán)境下的系統(tǒng)行為。	·場(chǎng)景驗(yàn)證：確保所選故障場(chǎng)景經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，可以在實(shí)驗(yàn)環(huán)境中安全地注入和控制。 ·團(tuán)隊(duì)準(zhǔn)備：團(tuán)隊(duì)成員應(yīng)了解故障場(chǎng)景的細(xì)節(jié)、實(shí)驗(yàn)步驟和應(yīng)急響應(yīng)計(jì)劃。 ·審批流程：實(shí)驗(yàn)需要獲得相關(guān)方的批準(zhǔn)，特別是涉及到關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)時(shí)。	·可行性完成：評(píng)估故障場(chǎng)景的實(shí)施難度，包括技術(shù)可行性和資源需求，確保實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蛟诂F(xiàn)有條件下順利進(jìn)行。 ·影響評(píng)估完成：預(yù)估故障場(chǎng)景可能對(duì)系統(tǒng)和用戶(hù)造成的影響，并確保其在可控范圍內(nèi)，避免對(duì)生產(chǎn)環(huán)境造成嚴(yán)重影響。
設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案	·場(chǎng)景描述：詳細(xì)描述每個(gè)故障場(chǎng)景，包括故障類(lèi)型、注入方式和預(yù)期影響。 ·步驟規(guī)劃：制定實(shí)驗(yàn)的具體步驟，包括故障注入的時(shí)間、地點(diǎn)和方式。 ·成功標(biāo)準(zhǔn)：定義實(shí)驗(yàn)的成功標(biāo)準(zhǔn)，即在故障條件下系統(tǒng)應(yīng)達(dá)到的性能水平。	·風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：完成對(duì)實(shí)驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，識(shí)別可能的風(fēng)險(xiǎn)和影響，并制定相應(yīng)的緩解措施。 ·團(tuán)隊(duì)準(zhǔn)備：團(tuán)隊(duì)成員已接受必要的培訓(xùn)，了解實(shí)驗(yàn)步驟、應(yīng)急響應(yīng)計(jì)劃和溝通渠道。 ·溝通計(jì)劃：確保所有相關(guān)方已被告知實(shí)驗(yàn)的時(shí)間、范圍和可能的影響，并制定溝通計(jì)劃以便在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中及時(shí)更新信息。	·方案風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估完成：評(píng)估實(shí)驗(yàn)對(duì)系統(tǒng)和用戶(hù)的實(shí)際影響，確保實(shí)驗(yàn)沒(méi)有導(dǎo)致不可接受的中斷或損害。
風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與應(yīng)急預(yù)案	·風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：識(shí)別實(shí)驗(yàn)可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，包括對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性和業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的影響。 ·應(yīng)急預(yù)案：制定緩解措施，如快速回滾計(jì)劃和應(yīng)急響應(yīng)方案。	·風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：系統(tǒng)地識(shí)別實(shí)驗(yàn)可能帶來(lái)的所有潛在風(fēng)險(xiǎn)，包括對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)完整性和業(yè)務(wù)連續(xù)性的影響。 ·應(yīng)急響應(yīng)計(jì)劃：制定詳細(xì)的應(yīng)急響應(yīng)計(jì)劃，明確角色和責(zé)任，以便在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中快速響應(yīng)任何突發(fā)問(wèn)題。 ·審批和溝通：風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告和緩解計(jì)劃需要獲得相關(guān)方的審核和批準(zhǔn)。確保所有相關(guān)方都了解可能的風(fēng)險(xiǎn)和緩解措施。	·風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估完成：完成對(duì)實(shí)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，并制定相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案。
實(shí)驗(yàn)環(huán)境準(zhǔn)備	·環(huán)境搭建：準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn)環(huán)境，確保其與生產(chǎn)環(huán)境盡可能相似，以提高實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性。 ·工具配置：配置必要的故障注入和監(jiān)控工具，確保能夠?qū)崟r(shí)收集和分析數(shù)據(jù)。	·環(huán)境驗(yàn)證：驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)環(huán)境的準(zhǔn)備情況，包括配置、數(shù)據(jù)和工具的可用性。 ·溝通確認(rèn)：確認(rèn)所有相關(guān)方（如開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)）已收到實(shí)驗(yàn)通知并同意進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。	·環(huán)境隔離：確保實(shí)驗(yàn)環(huán)境與生產(chǎn)環(huán)境適當(dāng)隔離（成熟度高的可以不隔離），以避免實(shí)驗(yàn)對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)造成不必要的影響。 ·環(huán)境一致性：驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)環(huán)境的配置與生產(chǎn)環(huán)境盡可能一致，包括硬件、軟件版本、網(wǎng)絡(luò)配置等，以確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可用性和相關(guān)性。 ·資源可用性：確保實(shí)驗(yàn)所需的所有資源（如計(jì)算資源、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)帶寬）已準(zhǔn)備就緒，并能夠支持實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行。
實(shí)驗(yàn)執(zhí)行與數(shù)據(jù)分析	·實(shí)時(shí)監(jiān)控：在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)和關(guān)鍵指標(biāo)，確保能夠快速識(shí)別和響應(yīng)異常情況。 ·故障注入：按照實(shí)驗(yàn)方案注入故障，觀(guān)察系統(tǒng)的反應(yīng)。 ·數(shù)據(jù)收集：收集實(shí)驗(yàn)期間的所有相關(guān)數(shù)據(jù)，包括日志、監(jiān)控指標(biāo)和用戶(hù)反饋。 ·結(jié)果分析：分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果，評(píng)估系統(tǒng)在故障條件下的表現(xiàn)，并識(shí)別改進(jìn)機(jī)會(huì)。	·風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估完成：確保已進(jìn)行全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)，并制定相應(yīng)的緩解措施。 ·團(tuán)隊(duì)準(zhǔn)備就緒：所有相關(guān)團(tuán)隊(duì)（如開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、安全）已準(zhǔn)備好，并了解各自的職責(zé)和應(yīng)對(duì)措施。 ·應(yīng)急計(jì)劃確認(rèn)：確保應(yīng)急計(jì)劃已制定并經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，所有團(tuán)隊(duì)成員都清楚如何在緊急情況下快速恢復(fù)系統(tǒng)。 ·環(huán)境驗(yàn)證：實(shí)驗(yàn)環(huán)境已被驗(yàn)證為與生產(chǎn)環(huán)境相似，并且所有必要的工具和配置已準(zhǔn)備就緒。 ·溝通與批準(zhǔn)：獲得所有相關(guān)方（包括管理層和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)）的批準(zhǔn)，確保他們了解實(shí)驗(yàn)計(jì)劃和可能的影響。 ·監(jiān)控和日志系統(tǒng)在線(xiàn)：確保監(jiān)控和日志系統(tǒng)正常運(yùn)行，以便實(shí)時(shí)追蹤實(shí)驗(yàn)過(guò)程中系統(tǒng)的狀態(tài)和行為。	·實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)估：對(duì)照預(yù)定的成功標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估實(shí)驗(yàn)結(jié)果，確保實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)已實(shí)現(xiàn)。 ·系統(tǒng)恢復(fù)確認(rèn)：確保系統(tǒng)已恢復(fù)到正常運(yùn)行狀態(tài)，所有故障注入的影響已完全消除。 ·數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證：檢查實(shí)驗(yàn)期間的數(shù)據(jù)完整性，確保沒(méi)有數(shù)據(jù)丟失或損壞。 ·報(bào)告生成：生成詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)報(bào)告，包括實(shí)驗(yàn)過(guò)程、結(jié)果、發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題和改進(jìn)建議。 ·經(jīng)驗(yàn)總結(jié)與分享：召開(kāi)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)會(huì)議，分享實(shí)驗(yàn)中的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，并更新相關(guān)的操作文檔和策略。 ·后續(xù)行動(dòng)計(jì)劃：確定并記錄需要改進(jìn)的領(lǐng)域和后續(xù)行動(dòng)計(jì)劃，以提升系統(tǒng)的彈性和可靠性。
復(fù)盤(pán)與成熟度評(píng)估	·報(bào)告撰寫(xiě)：撰寫(xiě)詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)報(bào)告，記錄實(shí)驗(yàn)過(guò)程、結(jié)果和發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題。 ·改進(jìn)計(jì)劃：根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果制定系統(tǒng)改進(jìn)計(jì)劃，并計(jì)劃后續(xù)步驟。 ·知識(shí)共享：將實(shí)驗(yàn)結(jié)果和經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)分享給相關(guān)團(tuán)隊(duì)，促進(jìn)組織內(nèi)部的知識(shí)積累。 ·復(fù)盤(pán)會(huì)議：召開(kāi)復(fù)盤(pán)會(huì)議，討論實(shí)驗(yàn)中的亮點(diǎn)和不足，優(yōu)化未來(lái)的實(shí)驗(yàn)流程。 ·成熟度改進(jìn)：評(píng)估被演練系統(tǒng)服務(wù)成熟度。	·數(shù)據(jù)完整性：確保所有相關(guān)數(shù)據(jù)和日志已收集完畢，并且數(shù)據(jù)質(zhì)量足以支持有效分析。 ·參與者準(zhǔn)備：確保所有關(guān)鍵參與者（如開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、安全團(tuán)隊(duì)成員）已準(zhǔn)備好參與復(fù)盤(pán)會(huì)議，并了解實(shí)驗(yàn)的背景和結(jié)果。 ·目標(biāo)明確：復(fù)盤(pán)的目標(biāo)和預(yù)期成果已明確，并傳達(dá)給所有參與者 ·成熟度評(píng)估：已完成對(duì)當(dāng)前混沌工程實(shí)踐的成熟度評(píng)估，識(shí)別出需要改進(jìn)的領(lǐng)域。	·問(wèn)題識(shí)別與分析：已識(shí)別并分析實(shí)驗(yàn)中的所有關(guān)鍵問(wèn)題和挑戰(zhàn)。 ·成功與不足記錄：記錄實(shí)驗(yàn)中的成功經(jīng)驗(yàn)和不足之處，并分析其原因。 ·改進(jìn)措施制定：制定具體的改進(jìn)措施和后續(xù)行動(dòng)計(jì)劃，并獲得相關(guān)方的認(rèn)可。 ·文檔更新：更新相關(guān)文檔，包括操作手冊(cè)、實(shí)驗(yàn)報(bào)告和改進(jìn)計(jì)劃。 ·經(jīng)驗(yàn)分享：將復(fù)盤(pán)結(jié)果和經(jīng)驗(yàn)分享給更廣泛的團(tuán)隊(duì)或組織，以促進(jìn)知識(shí)共享。

2）劇本構(gòu)建樣例

?故障演練方案-快遞快運(yùn)-分揀條線(xiàn)-2024年12月?

e、工具選型

1）工具選型原則

①功能特性

?復(fù)雜場(chǎng)景構(gòu)建：對(duì)于復(fù)雜的分布式系統(tǒng)，尤其是包含多種技術(shù)棧（如同時(shí)有微服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、消息隊(duì)列等）的系統(tǒng)，需要選擇能夠模擬多種故障類(lèi)型的工具，以更全面地測(cè)試系統(tǒng)的彈性。

?實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景定制化：混沌工程工具應(yīng)該允許用戶(hù)根據(jù)自己的系統(tǒng)特點(diǎn)和需求定制實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，提供豐富的實(shí)驗(yàn)?zāi)０澹⒖赏ㄟ^(guò)修改這些模板或編寫(xiě)自己的實(shí)驗(yàn)?zāi)_本來(lái)定制實(shí)驗(yàn)。這種靈活性使得用戶(hù)能夠模擬特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下可能出現(xiàn)的故障，如模擬電商系統(tǒng)在購(gòu)物高峰期時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)緩慢的情況。

?系統(tǒng)集成能力：實(shí)驗(yàn)工具需要能夠與企業(yè)現(xiàn)有的系統(tǒng)和工具集成，如監(jiān)控系統(tǒng)、日志系統(tǒng)等。通過(guò)插件或者 API 的方式實(shí)現(xiàn)與其他系統(tǒng)的集成，增強(qiáng)工具的實(shí)用性。

②環(huán)境適配

?容器化基礎(chǔ)設(shè)施兼容性：隨著容器技術(shù)和 Kubernetes 的廣泛應(yīng)用，混沌工程工具需要加強(qiáng)對(duì)以上基礎(chǔ)環(huán)境的支持，更充分地兼容 Kubernetes（Pod、Deployment、Service 等），并進(jìn)行有效的故障注入。

?云平臺(tái)兼容性：對(duì)于部署在云平臺(tái)（如 京東云、阿里云、騰訊云、華為云、百度云、GCP、IBM Cloud、Oracle Cloud、AWS、Azure、Ali 等）上的系統(tǒng)，需要考慮工具是否與這些云平臺(tái)兼容，是否能夠提供針對(duì)特定云平臺(tái)的故障模擬功能，。例如，AWS S3 存儲(chǔ)桶故障、Azure 虛擬機(jī)故障等特定故障情況，以適應(yīng)云環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)需求。

?跨平臺(tái)支持：對(duì)于同時(shí)在多種操作系統(tǒng)（如 Linux、Windows、Android、IOS、MacOS 等）和硬件架構(gòu)（如 x86、ARM）上運(yùn)行的系統(tǒng)，確保所選工具能夠在所有相關(guān)平臺(tái)上正常工作，避免出現(xiàn)因平臺(tái)差異導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)無(wú)法進(jìn)行的情況。

③易用性和學(xué)習(xí)成本

?用戶(hù)界面友好程度

?直觀(guān)、易于操作的用戶(hù)界面可以降低用戶(hù)的學(xué)習(xí)成本和操作難度。例如，Gremlin 有一個(gè)相對(duì)直觀(guān)的 Web 界面，用戶(hù)可以通過(guò)簡(jiǎn)單的操作（如選擇故障類(lèi)型、目標(biāo)系統(tǒng)等）來(lái)設(shè)置和啟動(dòng)實(shí)驗(yàn)。對(duì)于非技術(shù)人員或者剛接觸混沌工程的團(tuán)隊(duì)成員來(lái)說(shuō)，這樣的界面更容易上手。

?文檔和社區(qū)支持

?完善的文檔和活躍的社區(qū)可以幫助用戶(hù)更快地學(xué)習(xí)和使用工具。工具的官方文檔應(yīng)該包括詳細(xì)的安裝指南、實(shí)驗(yàn)設(shè)置說(shuō)明、故障模擬類(lèi)型介紹等內(nèi)容。同時(shí)，一個(gè)活躍的社區(qū)可以讓用戶(hù)分享經(jīng)驗(yàn)、解決問(wèn)題，例如在開(kāi)源的混沌工程工具社區(qū)中，用戶(hù)可以找到其他使用者分享的自定義實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景案例，幫助自己更好地開(kāi)展實(shí)驗(yàn)。

④安全性和可靠性

?實(shí)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)控制

?混沌工程工具在進(jìn)行故障注入時(shí)可能會(huì)對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)造成一定的風(fēng)險(xiǎn)，因此需要選擇能夠有效控制實(shí)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)的工具。一些工具提供了諸如 “安全模式” 或 “沙箱模式” 的功能，在這些模式下，故障注入的強(qiáng)度和范圍可以得到限制，并且可以提前設(shè)置好終止實(shí)驗(yàn)的條件，以確保在系統(tǒng)出現(xiàn)異常時(shí)能夠及時(shí)停止實(shí)驗(yàn)，避免對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)造成嚴(yán)重破壞。

?工具自身的可靠性

?工具本身應(yīng)該是可靠的，不會(huì)因?yàn)樽陨淼墓收隙鴮?dǎo)致實(shí)驗(yàn)結(jié)果不準(zhǔn)確或者對(duì)系統(tǒng)造成額外的干擾。可以查看工具的版本更新記錄、用戶(hù)評(píng)價(jià)等信息來(lái)了解工具的可靠性情況。例如，經(jīng)過(guò)多個(gè)企業(yè)長(zhǎng)時(shí)間使用且更新頻繁的工具，通常在可靠性方面有更好的保障。

2）業(yè)界混沌工程解決方案

在混沌工程實(shí)踐里，通過(guò)模擬各類(lèi)故障場(chǎng)景，像是模擬服務(wù)器崩潰、制造網(wǎng)絡(luò)延遲，或是觸發(fā)數(shù)據(jù)丟失狀況等方式，能夠極為精準(zhǔn)地挖掘出系統(tǒng)中潛藏的薄弱環(huán)節(jié)。目前，市面上既有開(kāi)源性質(zhì)的解決方案，也不乏商業(yè)化的專(zhuān)業(yè)工具。接下來(lái)，我們將著重對(duì)京東（JD）的混沌解決方案，以及其他具有代表性的開(kāi)源方案展開(kāi)詳細(xì)介紹。

①JD泰山混沌工程平臺(tái)（快快技術(shù)-首選解決方案平臺(tái)）

?簡(jiǎn)介：是一款遵循混沌工程原理和混沌實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膶?shí)驗(yàn)注入工具，幫助用戶(hù)檢驗(yàn)系統(tǒng)高可用、提升分布式系統(tǒng)的容錯(cuò)能力，平臺(tái)使用簡(jiǎn)單、調(diào)度安全。是基于 ChaosBlade 底座進(jìn)行打造，并增加了JIMDB、JSF、JED等中間件類(lèi)故障場(chǎng)景，讓大家可以精細(xì)地控制演練影響范圍（爆炸半徑）。

?特點(diǎn)：支持多種類(lèi)型的故障，如基礎(chǔ)資源故障：CPU、 內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、磁盤(pán)、進(jìn)程；Java進(jìn)程故障：進(jìn)程內(nèi)CPU滿(mǎn)載、內(nèi)存溢出、類(lèi)方法延遲/拋異常/篡改返回值、MYSQL請(qǐng)求故障、JIMDB請(qǐng)求故障、JSF請(qǐng)求故障；JED集群故障：集群分片主從切換、集群分片節(jié)點(diǎn)重啟

?適用場(chǎng)景：適用于復(fù)雜分布式系統(tǒng)和微服務(wù)架構(gòu)中的故障模擬，另外針對(duì)JD特有的服務(wù)可支持故障植入。

②業(yè)界工具平臺(tái)及能力對(duì)標(biāo)

平臺(tái)/能力	特點(diǎn)	適用場(chǎng)景
云原生計(jì)算基金會(huì)托管項(xiàng)目，專(zhuān)注于 Kubernetes 環(huán)境中進(jìn)行混沌工程實(shí)踐，可編排多種混沌實(shí)驗(yàn)	·支持多種類(lèi)型的故障注入，如 Pod 故障、網(wǎng)絡(luò)故障、文件系統(tǒng)故障、時(shí)間故障、壓力故障等 ·提供了直觀(guān)的 Web 界面 ChaosDashboard，方便用戶(hù)管理、設(shè)計(jì)和監(jiān)控混沌實(shí)驗(yàn)	適用于云原生架構(gòu)下的系統(tǒng)，幫助開(kāi)發(fā)人員、運(yùn)維人員在 Kubernetes 環(huán)境中測(cè)試應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施的可靠性與穩(wěn)定性，如基礎(chǔ)資源故障，Java應(yīng)用故障等
Kubernetes 原生的混沌工程開(kāi)源平臺(tái)，以其強(qiáng)大的故障創(chuàng)建與編排能力著稱(chēng)	·擁有故障注入實(shí)驗(yàn)市場(chǎng) ChaosHub，提供大量可定制的實(shí)驗(yàn)?zāi)０澹С侄喾N故障注入類(lèi)型，涵蓋通用、各大云平臺(tái)及 Spring Boot 等多種場(chǎng)景 ·可與 Prometheus 等可觀(guān)測(cè)性工具原生集成，方便監(jiān)控故障注入實(shí)驗(yàn)的影響	適用于不同技術(shù)背景的團(tuán)隊(duì)，在 Kubernetes 環(huán)境中進(jìn)行混沌工程實(shí)踐，幫助識(shí)別系統(tǒng)中的弱點(diǎn)和潛在停機(jī)隱患。如可模擬存儲(chǔ)故障，CICD管道層面故障等
阿里巴巴開(kāi)源的混沌工程工具，可針對(duì)主機(jī)基礎(chǔ)資源、容器、Kubernetes 平臺(tái)、Java 應(yīng)用、C++ 應(yīng)用、阿里云平臺(tái)及其他服務(wù)等多達(dá) 7 個(gè)場(chǎng)景開(kāi)展故障注入實(shí)驗(yàn)	·支持在多種環(huán)境中進(jìn)行故障注入，能夠模擬各種復(fù)雜的故障場(chǎng)景，如 CPU 滿(mǎn)載、內(nèi)存泄漏、網(wǎng)絡(luò)延遲等資源層面的故障，還能深入到應(yīng)用層對(duì)特定方法進(jìn)行故障注入 ·具有易用性和靈活性，通過(guò)簡(jiǎn)單的 CLI 命令行工具進(jìn)行故障注入 ·支持動(dòng)態(tài)加載和無(wú)侵入式的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)	適用于復(fù)雜分布式系統(tǒng)和微服務(wù)架構(gòu)中的故障模擬，幫助團(tuán)隊(duì)提前發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的薄弱環(huán)節(jié)。能夠模擬一些中間件的故障，如云原生故障等
輕量級(jí)、靈活且易于集成的混沌工程工具，允許用戶(hù)以聲明式的方式定義各種故障注入場(chǎng)景	·支持使用 YAML 文件定義混沌實(shí)驗(yàn)，內(nèi)置多種故障模型，如 Pod Kill、Network Latency、Disk IO Stress 等 ·深度集成 Kubernetes，提供友好的 Web 界面和 RESTful API，方便操作與集成	適用于開(kāi)發(fā)者和運(yùn)維人員在 Kubernetes 環(huán)境中進(jìn)行混沌工程實(shí)驗(yàn)，可作為新功能上線(xiàn)前的測(cè)試、持續(xù)集成 / 持續(xù)交付流程的一部分，以及故障恢復(fù)訓(xùn)練等
功能全面的混沌工程工具，提供了直觀(guān)的 Web 界面，可模擬多種故障場(chǎng)景，包括服務(wù)器故障、網(wǎng)絡(luò)延遲、丟包、數(shù)據(jù)庫(kù)故障、容器故障等	·具備強(qiáng)大的故障模擬能力和靈活的實(shí)驗(yàn)配置選項(xiàng)，可與多種監(jiān)控和日志工具集成，方便用戶(hù)在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中觀(guān)察系統(tǒng)的狀態(tài)變化 ·提供了 “安全模式” 或 “沙箱模式” 等風(fēng)險(xiǎn)控制功能，確保實(shí)驗(yàn)的安全性	適用于各種規(guī)模和架構(gòu)的分布式系統(tǒng)，幫助企業(yè)提升系統(tǒng)的彈性和穩(wěn)定性，尤其適合對(duì)安全性和風(fēng)險(xiǎn)控制要求較高的生產(chǎn)環(huán)境
亞馬遜推出的混沌工程工具，專(zhuān)門(mén)用于在 AWS 云平臺(tái)上進(jìn)行故障注入實(shí)驗(yàn)	·可模擬 AWS 云服務(wù)的各種故障情況，如 EC2 實(shí)例故障、S3 存儲(chǔ)桶故障、RDS 數(shù)據(jù)庫(kù)故障等 ·與 AWS 的其他服務(wù)和工具集成緊密，方便用戶(hù)在云環(huán)境中進(jìn)行全面的系統(tǒng)測(cè)試	適用于使用 AWS 云平臺(tái)的企業(yè)和開(kāi)發(fā)者，幫助他們?cè)谠骗h(huán)境中評(píng)估系統(tǒng)的可靠性和彈性，確保應(yīng)用程序能夠在 AWS 云服務(wù)出現(xiàn)故障時(shí)正常運(yùn)行

?

f、執(zhí)行實(shí)驗(yàn)

1）系統(tǒng)架構(gòu)分析

①架構(gòu)分析的必要性

系統(tǒng)級(jí)架構(gòu)分析，是所有穩(wěn)定性保障工作開(kāi)展的首要條件。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)機(jī)構(gòu)的充分理解和分析，才能準(zhǔn)確識(shí)別故障演練的切入點(diǎn)（可能的弱點(diǎn)），以下，是系統(tǒng)架構(gòu)分析的必要環(huán)節(jié)和目的。

②識(shí)別關(guān)鍵組件和依賴(lài)關(guān)系

系統(tǒng)架構(gòu)分析幫助識(shí)別系統(tǒng)中關(guān)鍵的組件和服務(wù)，以及它們之間的依賴(lài)關(guān)系。這有助于確定哪些部分對(duì)系統(tǒng)的整體功能至關(guān)重要，并需要優(yōu)先進(jìn)行故障演練。

③理解數(shù)據(jù)流和通信路徑

分析架構(gòu)可以揭示數(shù)據(jù)在系統(tǒng)內(nèi)的流動(dòng)路徑和通信模式。這有助于設(shè)計(jì)針對(duì)網(wǎng)絡(luò)延遲、帶寬限制或通信中斷的故障演練。

④識(shí)別單點(diǎn)故障

系統(tǒng)架構(gòu)分析可以幫助識(shí)別系統(tǒng)中的單點(diǎn)故障，這些是可能導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)崩潰的薄弱環(huán)節(jié)。通過(guò)故障演練，可以測(cè)試這些點(diǎn)的冗余性和故障恢復(fù)能力。

⑤優(yōu)化故障演練設(shè)計(jì)

了解系統(tǒng)架構(gòu)可以幫助設(shè)計(jì)更加真實(shí)和有針對(duì)性的故障場(chǎng)景，從而提高故障演練的有效性和相關(guān)性。

⑥評(píng)估故障影響范圍

系統(tǒng)架構(gòu)分析可以幫助預(yù)測(cè)故障可能影響的范圍和程度，從而為故障演練設(shè)定合理的范圍和目標(biāo)。

⑦加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)的協(xié)作與溝通

通過(guò)架構(gòu)分析，團(tuán)隊(duì)成員可以更好地理解系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)和各自的角色。這有助于在故障演練中提高團(tuán)隊(duì)的響應(yīng)能力和協(xié)作效率。

⑧支持持續(xù)改進(jìn)：

架構(gòu)分析提供了一個(gè)基準(zhǔn)，用于在故障演練后評(píng)估系統(tǒng)的改進(jìn)效果。通過(guò)反復(fù)的分析和演練，可以不斷優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)，提高系統(tǒng)的彈性。

?

總之，系統(tǒng)架構(gòu)分析是故障演練的基礎(chǔ)，它確保演練的設(shè)計(jì)和實(shí)施是有針對(duì)性的，并能有效地提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

?

2）架構(gòu)分析案例

①架構(gòu)分析要求

?梳理系統(tǒng)全局架構(gòu)圖，標(biāo)注演練（壓測(cè)同理）入口。

?梳理演練（壓測(cè)同理）接口調(diào)用架構(gòu)圖，標(biāo)識(shí)調(diào)用鏈路強(qiáng)弱依賴(lài)、調(diào)用層級(jí)關(guān)系以及演練（壓測(cè)同理）切入點(diǎn)。

?沉淀調(diào)用鏈路信息文檔。

（圖例）系統(tǒng)總架構(gòu)圖

（圖例）單接口調(diào)用架構(gòu)圖

②調(diào)用鏈?zhǔn)崂砦臋n（樣例）：快快接口梳理（常態(tài)化演練）?

3）實(shí)驗(yàn)方案

在生產(chǎn)環(huán)境或測(cè)試環(huán)境中執(zhí)行實(shí)驗(yàn)，觀(guān)察系統(tǒng)在各種故障情況下的行為。在執(zhí)行實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，應(yīng)嚴(yán)格遵照劇本要求明確分工及實(shí)驗(yàn)步驟，密切關(guān)注系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài)指標(biāo)，確保實(shí)驗(yàn)不會(huì)對(duì)用戶(hù)造成不良影響。故障演練劇本?

①方案樣例

實(shí)驗(yàn)方案實(shí)施過(guò)程中，應(yīng)嚴(yán)格按照分工和劇本執(zhí)行，第一時(shí)間留存關(guān)鍵證據(jù)，記錄關(guān)鍵步驟結(jié)論。

演練過(guò)程記錄
環(huán)節(jié)	時(shí)間線(xiàn)		舉證
故障開(kāi)始注入時(shí)間 （攻方填寫(xiě)）	2024-12-26 17:54:55
故障停止注入時(shí)間（攻方填寫(xiě)）	2024-12-26 18:16:15
告警觸發(fā)及識(shí)別時(shí)間（守方填寫(xiě)）	2024-12-26 17:58:00
定位時(shí)間（守方填寫(xiě)）	2024-12-26 18:05:00
止損時(shí)間（守方填寫(xiě)）	2024-12-26 18:09:00
故障恢復(fù)時(shí)間（守方填寫(xiě)）	2024-12-26 18:10:00
MTTR（攻方填寫(xiě)）	22min

?

g、結(jié)果分析

?對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，找出系統(tǒng)中的潛在問(wèn)題和薄弱環(huán)節(jié)。分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以使用數(shù)據(jù)分析工具、監(jiān)控工具或日志分析工具等。針對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié)經(jīng)驗(yàn)并后續(xù)做針對(duì)性改進(jìn)。

?樣例：如針對(duì)某一個(gè)應(yīng)用，演練完成之后，會(huì)從以下維度評(píng)估，并總結(jié)經(jīng)驗(yàn)。

?應(yīng)用：workbench-xxxxx-backend-xxxxx

?故障場(chǎng)景：強(qiáng)依賴(lài)JSF超時(shí)不可用+弱依賴(lài)JSF超時(shí)不可用

?故障時(shí)間：2025-01-02 21:14:38 ~ 2025-01-02 21:35:00

?問(wèn)題現(xiàn)象

?下游強(qiáng)依賴(lài)接口（計(jì)費(fèi)系統(tǒng)）持續(xù)響應(yīng)3S，TP99飚高，可用率未下降，仍100%

?從植入故障到引起監(jiān)控報(bào)警，間隔13min，該接口性能告警配置建議調(diào)整時(shí)間（現(xiàn)狀：5次/分鐘超過(guò)配置的閾值則報(bào)警，并在10分鐘內(nèi)不重復(fù)報(bào)警）

?問(wèn)題原因

?針對(duì)強(qiáng)依賴(lài)接口，下游超時(shí)未上報(bào)可用率下降

?告警時(shí)間配置10min，告警配置不敏感

?改進(jìn)措施

?針對(duì)強(qiáng)依賴(lài)接口，下游超時(shí)上報(bào)可用率下降

?更改UMP告警配置，更改為5min告警1次

?

h、問(wèn)題修復(fù)及重復(fù)實(shí)驗(yàn)

?根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，修復(fù)系統(tǒng)中的潛在問(wèn)題和薄弱環(huán)節(jié)。之后重復(fù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證修復(fù)效果并進(jìn)一步提高系統(tǒng)的彈性和穩(wěn)定性。

?目前快快技術(shù)團(tuán)隊(duì)，在演練過(guò)程中，關(guān)鍵問(wèn)題修復(fù)之后，會(huì)針對(duì)性進(jìn)行二次驗(yàn)證。

?

i、成熟度評(píng)估

1）什么是混沌工程成熟度模型

混沌工程成熟度模型是一種框架，用于評(píng)估和指導(dǎo)組織在實(shí)施混沌工程實(shí)踐中的發(fā)展階段和成熟度。這個(gè)模型幫助組織理解它們?cè)诨煦绻こ虒?shí)踐中的位置，并為進(jìn)一步改進(jìn)提供路線(xiàn)圖。

通常，混沌工程成熟度模型會(huì)分為幾個(gè)階段，每個(gè)階段代表不同的能力和實(shí)踐水平，通常包括初始階段、基礎(chǔ)階段（初級(jí)）、標(biāo)準(zhǔn)化階段（發(fā)展中）、優(yōu)化階段（成熟）、創(chuàng)新階段（卓越）。

混沌工程成熟度模型的演變可以幫助組織系統(tǒng)化地實(shí)施混沌實(shí)驗(yàn)，并逐步提高其混沌工程實(shí)踐的成熟度。通過(guò)系統(tǒng)化的成熟度評(píng)估，組織可以更有效地實(shí)施混沌工程實(shí)踐，提升其整體系統(tǒng)的穩(wěn)健性和響應(yīng)能力。

混沌工程成熟度模型的演變反映了組織在復(fù)雜系統(tǒng)環(huán)境中不斷追求更高彈性和可靠性的努力，結(jié)合業(yè)內(nèi)對(duì)成熟度模型理解和京東實(shí)際情況，對(duì)成熟度框架進(jìn)行剪裁（去掉接納度維度和初始階段），剪裁后的成熟度框架如下。

成熟度等級(jí)	1級(jí)（初級(jí)）	2級(jí)（發(fā)展中）	3級(jí)（成熟）	4級(jí)（卓越）
架構(gòu)抵御故障的能力（系統(tǒng)維度）	一定冗余 統(tǒng)中存在備份或多個(gè)實(shí)例，以防單點(diǎn)故障。在硬件層面，可以有多個(gè)服務(wù)器或數(shù)據(jù)中心；在軟件層面，可以有多個(gè)服務(wù)實(shí)例或數(shù)據(jù)庫(kù)副本。（多機(jī)房無(wú)單點(diǎn)）	冗余且可擴(kuò)展 除了具備一定的冗余之外，系統(tǒng)還應(yīng)該能夠根據(jù)需求進(jìn)行水平或垂直擴(kuò)展。水平擴(kuò)展是指增加更多的服務(wù)器或?qū)嵗怪睌U(kuò)展是指升級(jí)現(xiàn)有服務(wù)器的硬件配置。可擴(kuò)展性允許系統(tǒng)在面臨高負(fù)載或增長(zhǎng)時(shí)繼續(xù)提供服務(wù)。	已使用可避免級(jí)聯(lián)故障技術(shù) 級(jí)聯(lián)故障是指一個(gè)故障導(dǎo)致一系列其他故障的連鎖反應(yīng)。為了避免這種情況，可以使用技術(shù)如熔斷（Circuit Breaker）、隔離（Bulkhead）和限流（Rate Limiting）。（垂直部署）	已實(shí)現(xiàn)韌性架構(gòu) 韌性架構(gòu)是指系統(tǒng)在面臨異常情況（如高負(fù)載、網(wǎng)絡(luò)中斷或硬件故障）時(shí)仍能保持一定的功能和性能。實(shí)現(xiàn)韌性架構(gòu)通常需要設(shè)計(jì)和實(shí)施多種策略，包括上述的冗余、可擴(kuò)展性和避免級(jí)聯(lián)故障技術(shù)，以及其他技術(shù)如自動(dòng)恢復(fù)（自動(dòng)重啟、自動(dòng)回滾等）、自適應(yīng)負(fù)載平衡和實(shí)時(shí)監(jiān)控等。
指標(biāo)監(jiān)控能力（系統(tǒng)維度）	實(shí)驗(yàn)結(jié)果只反映系統(tǒng)狀態(tài)指標(biāo) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果主要關(guān)注系統(tǒng)的基礎(chǔ)健康狀態(tài)指標(biāo)，例如CPU使用率、內(nèi)存使用率、磁盤(pán)空間等。這些指標(biāo)可以幫助你了解系統(tǒng)在故障情況下的表現(xiàn)（具備MDC監(jiān)控）	實(shí)驗(yàn)結(jié)果反應(yīng)健康狀態(tài)指標(biāo) 除了基礎(chǔ)系統(tǒng)狀態(tài)指標(biāo)外，實(shí)驗(yàn)結(jié)果還會(huì)考慮更高級(jí)別的健康狀態(tài)指標(biāo)，例如服務(wù)可用性、響應(yīng)時(shí)間、錯(cuò)誤率等。這些指標(biāo)可以提供關(guān)于系統(tǒng)整體健康狀況的更深入的見(jiàn)解。（具備UMP和Pfinder監(jiān)控，應(yīng)用健康度評(píng)分90分以上）	實(shí)驗(yàn)結(jié)果反應(yīng)聚合的業(yè)務(wù)指標(biāo) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果會(huì)聚焦于與業(yè)務(wù)相關(guān)的指標(biāo)，例如訂單處理速度、用戶(hù)會(huì)話(huà)數(shù)、轉(zhuǎn)化率等。這些指標(biāo)可以幫助你了解故障對(duì)業(yè)務(wù)流程和用戶(hù)體驗(yàn)的影響。（具備業(yè)務(wù)監(jiān)控能力）	有對(duì)照組比較業(yè)務(wù)指標(biāo)差異 除了上述指標(biāo)外，還會(huì)設(shè)置一個(gè)對(duì)照組（即沒(méi)有故障的基線(xiàn)組）來(lái)與實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行比較。通過(guò)比較兩組的業(yè)務(wù)指標(biāo)差異，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估故障對(duì)業(yè)務(wù)的實(shí)際影響。
實(shí)驗(yàn)環(huán)境選擇（系統(tǒng)維度）	可在預(yù)生產(chǎn)環(huán)境運(yùn)行試驗(yàn) 在接近生產(chǎn)環(huán)境的設(shè)置中進(jìn)行試驗(yàn)，預(yù)生產(chǎn)環(huán)境通常與生產(chǎn)環(huán)境具有相似的配置和數(shù)據(jù)，可以幫助你在不影響實(shí)際用戶(hù)的情況下評(píng)估系統(tǒng)的彈性。	復(fù)制生產(chǎn)流量在灰度環(huán)境運(yùn)行 在一個(gè)專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的灰度環(huán)境中模擬生產(chǎn)環(huán)境的流量和負(fù)載。通過(guò)這種方式，你可以在真實(shí)的生產(chǎn)條件下測(cè)試系統(tǒng)的彈性，而不直接影響到實(shí)際用戶(hù)。	在生產(chǎn)環(huán)境中運(yùn)行實(shí)驗(yàn) 需要非常小心和謹(jǐn)慎，只有當(dāng)你有足夠的信心和準(zhǔn)備工作時(shí)，才應(yīng)該考慮在生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行混沌工程實(shí)驗(yàn)。這種方法可以提供最真實(shí)的結(jié)果，但也存在最大的風(fēng)險(xiǎn)。	包含生產(chǎn)在內(nèi)的任意環(huán)境都可進(jìn)行實(shí)驗(yàn) 這種說(shuō)法并不完全正確。雖然理論上可以在任何環(huán)境中進(jìn)行混沌工程實(shí)驗(yàn)，但在實(shí)踐中，需要根據(jù)具體的系統(tǒng)和業(yè)務(wù)需求來(lái)選擇合適的環(huán)境。例如，對(duì)于關(guān)鍵系統(tǒng)或高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用，可能不適合直接在生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
故障注入場(chǎng)景和爆炸半徑范圍（系統(tǒng)維度）	進(jìn)行一些基礎(chǔ)的演練場(chǎng)景注入 選擇注入一些基本的故障場(chǎng)景，例如突然終止一個(gè)進(jìn)程、關(guān)閉一個(gè)服務(wù)或者模擬機(jī)器崩潰等。這些場(chǎng)景可以幫助你了解系統(tǒng)在面對(duì)單一故障時(shí)的反應(yīng)。	注入較高級(jí)的故障場(chǎng)景 注入更復(fù)雜的故障場(chǎng)景，例如網(wǎng)絡(luò)延遲、數(shù)據(jù)庫(kù)延遲或者是第三方服務(wù)不可用等。這些場(chǎng)景可以模擬更真實(shí)的生產(chǎn)環(huán)境中的問(wèn)題。	引入服務(wù)級(jí)別的影響和組合式演練場(chǎng)景 注入涉及多個(gè)服務(wù)的復(fù)雜故障場(chǎng)景，例如同時(shí)模擬多個(gè)微服務(wù)的故障、網(wǎng)絡(luò)分區(qū)或者是負(fù)載均衡器失效等。這些場(chǎng)景可以幫助你了解系統(tǒng)在面對(duì)多個(gè)故障同時(shí)發(fā)生時(shí)的行為。	基于業(yè)務(wù)注入故障 注入更高級(jí)別的故障，例如模擬用戶(hù)的不同使用模式、返回結(jié)果的變化或者是異常結(jié)果的出現(xiàn)等。這些場(chǎng)景可以幫助你理解系統(tǒng)在面對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)輸入或輸出時(shí)的彈性。
試驗(yàn)自動(dòng)化（基礎(chǔ)設(shè)施維度）	利用工具進(jìn)行半自動(dòng)化試驗(yàn) 使用工具來(lái)輔助試驗(yàn)的某些步驟，但仍需要人工干預(yù)。例如，使用腳本來(lái)模擬故障或生成負(fù)載，而人工負(fù)責(zé)啟動(dòng)和監(jiān)控試驗(yàn)。	自動(dòng)創(chuàng)建、運(yùn)行實(shí)驗(yàn)，但需要手動(dòng)監(jiān)控和停止 試驗(yàn)的創(chuàng)建和運(yùn)行可以被自動(dòng)化，例如使用CI/CD流程來(lái)部署和執(zhí)行試驗(yàn)。然而，仍然需要人工監(jiān)控試驗(yàn)的進(jìn)展和結(jié)果，并在必要時(shí)手動(dòng)停止試驗(yàn)。	自動(dòng)結(jié)果分析，自動(dòng)終止試驗(yàn) 系統(tǒng)可以自動(dòng)檢測(cè)到試驗(yàn)的結(jié)果，并根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則自動(dòng)終止試驗(yàn)。例如，如果系統(tǒng)的性能下降超過(guò)某個(gè)閾值，試驗(yàn)將被自動(dòng)停止。	自動(dòng)設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)、執(zhí)行、終止實(shí)驗(yàn) 整個(gè)混沌工程流程都被自動(dòng)化。系統(tǒng)可以自主設(shè)計(jì)試驗(yàn)、選擇適當(dāng)?shù)沫h(huán)境、執(zhí)行試驗(yàn)、分析結(jié)果，并根據(jù)結(jié)果自動(dòng)調(diào)整或終止試驗(yàn)。這種級(jí)別的自動(dòng)化需要高度復(fù)雜的系統(tǒng)和算法支持。
工具使用（基礎(chǔ)設(shè)施維度）	采用試驗(yàn)工具 選擇一款專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于混沌工程的試驗(yàn)工具，例如Chaos Monkey、Gremlin、Pumba等。這些工具可以幫助你模擬各種故障和壓力測(cè)試，評(píng)估系統(tǒng)的彈性。（泰山—風(fēng)險(xiǎn)管理—混沌工程）	使用試驗(yàn)框架 選擇使用一個(gè)更全面的試驗(yàn)框架，例如Chaos Toolkit或Litmus。這些框架提供了更豐富的功能，包括試驗(yàn)設(shè)計(jì)、執(zhí)行、監(jiān)控和結(jié)果分析等。（泰山—風(fēng)險(xiǎn)管理—混沌工程）	實(shí)驗(yàn)框架和持續(xù)發(fā)布工具集成 將混沌工程工具與持續(xù)發(fā)布（CI/CD）工具集成，例如Jenkins、GitLab CI/CD或CircleCI。這樣可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的混沌工程流程，例如在每次代碼部署后自動(dòng)運(yùn)行一系列混沌工程試驗(yàn)。	工具支持交互式的比對(duì)實(shí)驗(yàn) 工具不僅可以執(zhí)行混沌工程試驗(yàn)，還可以提供交互式的比對(duì)實(shí)驗(yàn)功能。例如，你可以使用工具來(lái)比較兩種不同的系統(tǒng)配置或版本在面對(duì)相同的故障情況下的表現(xiàn)差異。這種功能可以幫助你更深入地理解系統(tǒng)的彈性和性能。
環(huán)境恢復(fù)能力（基礎(chǔ)設(shè)施維度）	可手動(dòng)恢復(fù)環(huán)境 需要手動(dòng)介入來(lái)恢復(fù)環(huán)境。這可能涉及到重新啟動(dòng)服務(wù)、清理日志文件、調(diào)整配置等步驟。雖然這種方法可以解決問(wèn)題，但它通常需要更多的時(shí)間和人力資源。	可半自動(dòng)恢復(fù)環(huán)境 系統(tǒng)具備一些自動(dòng)化的恢復(fù)功能，例如自動(dòng)重啟服務(wù)或者自動(dòng)清理日志文件。然而，仍然需要系統(tǒng)管理員的介入來(lái)執(zhí)行其他恢復(fù)步驟（比如手動(dòng)恢復(fù)數(shù)據(jù)、手動(dòng)回滾代碼等）。這種方法可以加快恢復(fù)過(guò)程，但仍然依賴(lài)于人工干預(yù)	部分可自動(dòng)化恢復(fù)環(huán)境 系統(tǒng)的恢復(fù)過(guò)程可以被大部分自動(dòng)化。例如，系統(tǒng)可以自動(dòng)檢測(cè)故障并嘗試恢復(fù)，或者在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)自動(dòng)切換到備用系統(tǒng)。雖然仍然可能需要人工干預(yù)來(lái)解決某些問(wèn)題（比如未知類(lèi)型故障、數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題、安全問(wèn)題等），但自動(dòng)化程度已經(jīng)大大提高。	韌性架構(gòu)自動(dòng)恢復(fù) 系統(tǒng)可以自動(dòng)檢測(cè)和響應(yīng)任何類(lèi)型的故障，包括那些在設(shè)計(jì)時(shí)未被預(yù)見(jiàn)的故障。這種能力通常需要一個(gè)高度彈性和自適應(yīng)的架構(gòu)，例如微服務(wù)架構(gòu)、容器化環(huán)境或者云原生應(yīng)用。系統(tǒng)可以自動(dòng)擴(kuò)展、縮小、重啟服務(wù)或者重新路由流量，以確保服務(wù)的連續(xù)性。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果整理（基礎(chǔ)設(shè)施維度）	可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)工具得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果，需要人工整理、分析和解讀 實(shí)驗(yàn)工具會(huì)生成大量的數(shù)據(jù)，包括系統(tǒng)指標(biāo)、錯(cuò)誤日志、用戶(hù)行為等。這些數(shù)據(jù)需要人工進(jìn)行整理、分析和解讀，以便從中提取有用的信息和洞察。	可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)工具持續(xù)收集實(shí)驗(yàn)結(jié)果，但需人工分析和解讀 實(shí)驗(yàn)工具不僅可以在實(shí)驗(yàn)期間收集數(shù)據(jù)，還可以在日常運(yùn)營(yíng)中持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)的狀態(tài)。這樣可以幫助團(tuán)隊(duì)更早地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并進(jìn)行修復(fù)。然而，仍然需要人工分析和解讀這些數(shù)據(jù)，以便理解系統(tǒng)的行為和性能。	可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)持續(xù)收集實(shí)驗(yàn)結(jié)果和報(bào)告，并完成簡(jiǎn)單的故障分析 實(shí)驗(yàn)結(jié)果處理已經(jīng)具備了一定的自動(dòng)化能力。實(shí)驗(yàn)工具可以自動(dòng)收集數(shù)據(jù)、生成報(bào)告，并進(jìn)行初步的故障分析。這樣可以大大減輕人工的工作量。但是，對(duì)于復(fù)雜的故障或深入的分析，仍然需要人工的介入。	實(shí)驗(yàn)結(jié)果可預(yù)測(cè)收入損失、并完成容量規(guī)劃、區(qū)分出不容服務(wù)實(shí)際的關(guān)鍵程度 通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的深入分析和建模，可以預(yù)測(cè)系統(tǒng)故障可能帶來(lái)的收入損失，并據(jù)此進(jìn)行容量規(guī)劃和資源優(yōu)化。同時(shí)，可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)區(qū)分哪些服務(wù)或功能是關(guān)鍵的，哪些是非關(guān)鍵的，從而有針對(duì)性地進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。

2）成熟度評(píng)估案例

基于成熟度模型的關(guān)鍵維度，我們對(duì)多個(gè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)，進(jìn)行了實(shí)際的落地評(píng)估工作，具體某個(gè)團(tuán)隊(duì)的評(píng)估過(guò)程，詳見(jiàn)下表。

成熟度等級(jí)	最終評(píng)級(jí)	舉證	待提升項(xiàng)（距離下一等級(jí)）
架構(gòu)抵御故障的能力	二級(jí)	擴(kuò)容，有水平擴(kuò)展的能力	具備技術(shù)熔斷能力
指標(biāo)監(jiān)控能力	三級(jí)	除了ump等基本監(jiān)控之外，具備業(yè)務(wù)監(jiān)控的能力	設(shè)置對(duì)照組，針對(duì)演練的分組和實(shí)際分組做業(yè)務(wù)監(jiān)控對(duì)比，找出差異
實(shí)驗(yàn)環(huán)境選擇	二級(jí)	生產(chǎn)環(huán)境無(wú)生產(chǎn)流量演練	可在生產(chǎn)環(huán)境帶生產(chǎn)流量進(jìn)行演練
故障注入場(chǎng)景和爆炸半徑范圍	三級(jí)	多個(gè)場(chǎng)景混合注入故障	基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)造故障，在通用故障的基礎(chǔ)上，加入業(yè)務(wù)的場(chǎng)景

4、移動(dòng)端混沌實(shí)驗(yàn)

結(jié)合移動(dòng)端特性與現(xiàn)有穩(wěn)定性測(cè)試基礎(chǔ)，以下為混沌工程在移動(dòng)端的系統(tǒng)性實(shí)施框架，涵蓋設(shè)計(jì)原則、核心要素、工具鏈及落地步驟。

a、核心原則

核心原則	描述
以業(yè)務(wù)場(chǎng)景為中心	故障注入圍繞核心業(yè)務(wù)流程，如物流中的攬收、派送子域，確保關(guān)鍵路徑的韌性
漸進(jìn)式風(fēng)險(xiǎn)暴露	從單點(diǎn)可控故障開(kāi)始，如模擬API超時(shí)，逐步升級(jí)至復(fù)雜故障鏈，如網(wǎng)絡(luò)中斷、服務(wù)端熔斷
可觀(guān)測(cè)性驅(qū)動(dòng)	故障注入需同步監(jiān)控業(yè)務(wù)指標(biāo)，如成功率、耗時(shí)，和系統(tǒng)指標(biāo)，如崩潰率、資源占用率
安全邊界控制	通過(guò)環(huán)境隔離，如僅限測(cè)試環(huán)境、預(yù)發(fā)環(huán)境隔離，和熔斷機(jī)制，如自動(dòng)終止破壞性實(shí)驗(yàn)規(guī)避生產(chǎn)事故

b、核心要素

1）故障場(chǎng)景庫(kù)設(shè)計(jì)

故障類(lèi)型	典型場(chǎng)景	注入手段
網(wǎng)絡(luò)層	5G/弱網(wǎng)切換、DNS劫持、TCP丟包	Charles弱網(wǎng)模擬、OkHttp MockWebServer
設(shè)備層	強(qiáng)制殺進(jìn)程、模擬內(nèi)存泄漏、電池耗盡	ADB命令（adb shell am force-stop）、Xcode工具鏈
應(yīng)用層	主線(xiàn)程阻塞、依賴(lài)服務(wù)（如地圖SDK）超時(shí)	代碼插樁（AOP）、第三方SDK Mock工具
數(shù)據(jù)層	本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)損壞、緩存過(guò)期、時(shí)間篡改	文件系統(tǒng)操作、SQLite注入異常
安全層	中間人攻擊、證書(shū)校驗(yàn)繞過(guò)、敏感數(shù)據(jù)明文存儲(chǔ)	Wireshark抓包篡改、Frida動(dòng)態(tài)Hook

2）實(shí)驗(yàn)優(yōu)先級(jí)矩陣

業(yè)務(wù)影響	發(fā)生概率	實(shí)驗(yàn)優(yōu)先級(jí)
高	高	P0（立即修復(fù)）
高	低	P1（灰度驗(yàn)證）
低	高	P2（監(jiān)控優(yōu)化）
低	低	P3（長(zhǎng)期規(guī)劃）

c、工具鏈與自動(dòng)化集成

1）分層工具矩陣

層級(jí)	推薦工具	適用場(chǎng)景
網(wǎng)絡(luò)模擬	Charles、ATC、Facebook Augmented Traffic Control	弱網(wǎng)、斷網(wǎng)、協(xié)議級(jí)攻擊測(cè)試
設(shè)備控制	ADB、iOS Simulator CLI、Google Espresso	進(jìn)程終止、傳感器模擬、自動(dòng)化操作注入
故障注入	Chaos Mesh、Pumba、自研SDK	容器級(jí)資源限制、服務(wù)端聯(lián)調(diào)故障
監(jiān)控分析	Firebase Crashlytics、Prometheus+Grafana	崩潰追蹤、性能指標(biāo)實(shí)時(shí)可視化

2）自動(dòng)化流水線(xiàn)設(shè)計(jì)

d、落地實(shí)施步驟

1）設(shè)備覆蓋計(jì)劃

測(cè)試設(shè)備根據(jù)一線(xiàn)使用頻率較高的系統(tǒng)版本和設(shè)備類(lèi)型的TOP3來(lái)選擇。

2）常態(tài)化落地機(jī)制（弱網(wǎng)與斷網(wǎng)故障注入深度實(shí)踐）

弱網(wǎng)與斷網(wǎng)測(cè)試，是驗(yàn)證應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)韌性的核心環(huán)節(jié)。通過(guò)Charles工具鏈與深度業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合，系統(tǒng)性驗(yàn)證了移動(dòng)端在極端網(wǎng)絡(luò)條件下的行為，為后續(xù)自動(dòng)化混沌工程流水線(xiàn)建設(shè)提供了實(shí)踐范本。未來(lái)可進(jìn)一步與mpaas監(jiān)控、灰度發(fā)布聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)“故障注入-監(jiān)控告警-自動(dòng)修復(fù)”閉環(huán)。以小哥工作臺(tái)APP為例，其測(cè)試實(shí)施過(guò)程如下：

測(cè)試方法與工具鏈	工具選型：基于Charles Proxy實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障注入，通過(guò)抓包攔截與網(wǎng)絡(luò)參數(shù)動(dòng)態(tài)配置，模擬2G/3G/4G等網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型，支持自定義帶寬（如上行50kbps/下行100kbps）、延時(shí)（300ms~5s）、丟包率（10%~30%）及穩(wěn)定性（周期性斷網(wǎng)）
	前置條件：開(kāi)通測(cè)試設(shè)備與Charles的網(wǎng)絡(luò)互訪(fǎng)權(quán)限，確保流量可被代理捕獲；構(gòu)建Debug包以繞過(guò)證書(shū)校驗(yàn)限制，支持HTTPS請(qǐng)求解析。
場(chǎng)景覆蓋與問(wèn)題挖掘	業(yè)務(wù)場(chǎng)景：圍繞攬收、派送等核心流程，覆蓋100+關(guān)鍵交互節(jié)點(diǎn)，包括：訂單提交時(shí)的網(wǎng)絡(luò)閃斷重試；離線(xiàn)模式下地址信息本地緩存與同步；弱網(wǎng)環(huán)境下的圖片上傳降級(jí)策略
	問(wèn)題發(fā)現(xiàn)：累計(jì)識(shí)別20+韌性缺陷，如以下3類(lèi)。 ①網(wǎng)絡(luò)切換容錯(cuò)缺失：Wi-Fi與蜂窩網(wǎng)絡(luò)切換時(shí)，偶現(xiàn)任務(wù)狀態(tài)丟失； ②重試風(fēng)暴：斷網(wǎng)恢復(fù)后，客戶(hù)端未采用指數(shù)退避策略，導(dǎo)致服務(wù)端瞬時(shí)流量激增； ③離線(xiàn)數(shù)據(jù)沖突：多設(shè)備離線(xiàn)操作后，數(shù)據(jù)合并邏輯異常引發(fā)業(yè)務(wù)臟數(shù)據(jù)。
優(yōu)化方向	流程提效：推動(dòng)去Debug包依賴(lài)，采用OkHttp MockWebServer或Charles Map Local功能，直接劫持線(xiàn)上包API響應(yīng)，減少構(gòu)建成本； 構(gòu)建自動(dòng)化弱網(wǎng)場(chǎng)景庫(kù)，將典型配置（如電梯、樓宇網(wǎng)絡(luò)）預(yù)設(shè)為腳本，一鍵觸發(fā)測(cè)試。

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5、AI大模型與混沌工程的雙向融合

a、AI場(chǎng)景下的混沌實(shí)驗(yàn)

1）AI大模型系統(tǒng)與傳統(tǒng)系統(tǒng)的差異

隨著AI大模型技術(shù)的快速發(fā)展，各行各業(yè)的傳統(tǒng)系統(tǒng)都在逐步融合AI大模型能力，那么由此給混沌實(shí)驗(yàn)帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)系統(tǒng)的混沌實(shí)驗(yàn)相比，融合了AI大模型能力的系統(tǒng)則會(huì)有一定的差異性，如下：

維度	傳統(tǒng)系統(tǒng)	AI大模型融合系統(tǒng)
實(shí)驗(yàn)原理	基于確定性規(guī)則（如手動(dòng)觸發(fā)服務(wù)宕機(jī)、模擬流量激增）。	結(jié)合AI生成對(duì)抗性故障（如動(dòng)態(tài)調(diào)整故障參數(shù)、模擬數(shù)據(jù)分布偏移）。
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)	驗(yàn)證系統(tǒng)對(duì)已知故障（如網(wǎng)絡(luò)延遲、服務(wù)宕機(jī)）的容錯(cuò)能力，確保預(yù)設(shè)的冗余、熔斷等機(jī)制有效。	包括傳統(tǒng)系統(tǒng)既有的實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)以外，還需： 1、驗(yàn)證AI模型的動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力（如故障預(yù)測(cè)、自愈決策），驗(yàn)證系統(tǒng)在復(fù)雜、動(dòng)態(tài)環(huán)境中的智能響應(yīng)能力。 2、評(píng)估AI模型的魯棒性（如對(duì)抗數(shù)據(jù)擾動(dòng)、模型漂移）、AI與人類(lèi)決策的協(xié)作效率
場(chǎng)景設(shè)計(jì)	硬件/網(wǎng)絡(luò)故障、服務(wù)中斷	數(shù)據(jù)異常、模型推理瓶頸、算力動(dòng)態(tài)調(diào)度
監(jiān)控指標(biāo)	基礎(chǔ)資源、接口調(diào)用、服務(wù)可用性（SLA）、平均恢復(fù)時(shí)間（MTTR）、錯(cuò)誤率。	保留傳統(tǒng)指標(biāo)，并新增AI相關(guān)指標(biāo)： - 模型推理延遲、決策準(zhǔn)確率； - 異常檢測(cè)召回率； - 動(dòng)態(tài)策略調(diào)整效率。 -數(shù)據(jù)質(zhì)量（如特征分布偏移）、模型置信度、AI與人類(lèi)決策一致性。
結(jié)果分析	單點(diǎn)故障定位、容錯(cuò)機(jī)制驗(yàn)證	模型魯棒性評(píng)估、數(shù)據(jù)鏈路風(fēng)險(xiǎn)、業(yè)務(wù)影響量化

因此，在對(duì)AI大模型融合系統(tǒng)實(shí)施混沌實(shí)驗(yàn)時(shí)，在滿(mǎn)足傳統(tǒng)系統(tǒng)混沌實(shí)驗(yàn)關(guān)注點(diǎn)的同時(shí)，還需要更加關(guān)注模型服務(wù)可靠性（如推理延遲、數(shù)據(jù)異常影響），覆蓋數(shù)據(jù)噪聲、GPU資源爭(zhēng)用及模型輸出漂移等復(fù)雜場(chǎng)景，指標(biāo)監(jiān)控上應(yīng)額外追蹤模型性能（如準(zhǔn)確率）、數(shù)據(jù)分布偏移及GPU利用率。在進(jìn)行結(jié)果分析時(shí)需量化模型魯棒性、數(shù)據(jù)鏈路風(fēng)險(xiǎn)及業(yè)務(wù)間接損失（如用戶(hù)信任）。

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2）AI大模型混沌工程實(shí)驗(yàn)

①實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)

?驗(yàn)證大模型服務(wù)降級(jí)/熔斷策略的有效性

?測(cè)試模型服務(wù)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的異常協(xié)同能力

?檢測(cè)數(shù)據(jù)流-模型-業(yè)務(wù)鏈路的健壯性

?驗(yàn)證模型性能監(jiān)控與自動(dòng)恢復(fù)機(jī)制。

②實(shí)驗(yàn)原則

?最小化爆炸半徑：從非核心業(yè)務(wù)開(kāi)始，逐步擴(kuò)大范圍

?可觀(guān)測(cè)性：確保所有操作可監(jiān)控、可記錄、可回滾

?穩(wěn)態(tài)假設(shè)：明確定義系統(tǒng)正常運(yùn)行的指標(biāo)（如成功率、延遲、QPS等）

?生產(chǎn)環(huán)境優(yōu)先：優(yōu)先在生產(chǎn)環(huán)境進(jìn)行（需嚴(yán)格規(guī)劃）

③實(shí)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)

實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)入	實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)出
演練前，研測(cè)雙方，未完成演練分組確認(rèn)、數(shù)據(jù)隔離確認(rèn)，禁止啟動(dòng)演練	故障識(shí)別效率：守方在5分鐘內(nèi)識(shí)別故障，同時(shí)在“常態(tài)化備戰(zhàn)群”報(bào)備故障
演練場(chǎng)景，未通過(guò)研測(cè)聯(lián)合評(píng)審，并發(fā)出評(píng)審紀(jì)要，禁止啟動(dòng)演練	故障定位效率：守方在10分鐘內(nèi)定位故障，同時(shí)在“常態(tài)化備戰(zhàn)群”同步故障原因
演練周期內(nèi)，指定攻守人員未在指定場(chǎng)所準(zhǔn)備就緒，禁止啟動(dòng)演練	止損效率：守方在15分鐘內(nèi)通過(guò)自動(dòng)或手動(dòng)方式，降級(jí)止損
演練平臺(tái)任務(wù)，未與演練劇本及觀(guān)察員，二次對(duì)齊確認(rèn)，禁止啟動(dòng)演練	弱依賴(lài)有效性：弱依賴(lài)類(lèi)故障，不影響核心業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)
演練集群申請(qǐng)列表檢查完畢	故障修復(fù)效率：如演練場(chǎng)景為有損故障、或故障注入過(guò)程對(duì)線(xiàn)上業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響，需要在20分鐘內(nèi)修復(fù)
	演練退出標(biāo)準(zhǔn)：故障注入超過(guò)5分鐘未被識(shí)別、超過(guò)10分鐘未被定位、超過(guò)15分鐘未止損，對(duì)應(yīng)場(chǎng)景終止故障注入，并完成環(huán)境初始化，標(biāo)記演練未通過(guò)

④場(chǎng)景設(shè)計(jì)原則

針對(duì)AI大模型工程系統(tǒng)的混沌實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，需結(jié)合核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景和底層依賴(lài)（算力、數(shù)據(jù)、模型、網(wǎng)絡(luò)），重點(diǎn)驗(yàn)證系統(tǒng)的容錯(cuò)性、自適應(yīng)能力和用戶(hù)體驗(yàn)魯棒性。

故障分類(lèi)	具體場(chǎng)景	實(shí)驗(yàn)步驟	過(guò)程監(jiān)控	預(yù)期結(jié)果
基礎(chǔ)設(shè)施層	GPU節(jié)點(diǎn)故障	1. 選擇1個(gè)GPU計(jì)算節(jié)點(diǎn) 2. 模擬硬件故障（如nvidia-smi注入故障代碼） 3. 持續(xù)10分鐘	- GPU利用率/溫度實(shí)時(shí)監(jiān)控 - 節(jié)點(diǎn)存活狀態(tài)檢測(cè) - 服務(wù)自動(dòng)遷移日志追蹤	- 服務(wù)自動(dòng)遷移至備用節(jié)點(diǎn) - 業(yè)務(wù)中斷時(shí)間<30秒 - GPU資源池利用率波動(dòng)<15%
	顯存溢出攻擊	1. 逐步增加推理請(qǐng)求的輸入尺寸 2. 監(jiān)控顯存使用率 3. 觸發(fā)OOM后記錄恢復(fù)流程	- 顯存分配/釋放速率監(jiān)控 - OOM錯(cuò)誤日志捕獲 - 關(guān)聯(lián)服務(wù)健康狀態(tài)檢測(cè)	- 觸發(fā)熔斷機(jī)制自動(dòng)重啟服務(wù) - 錯(cuò)誤日志記錄完整率100% - 未影響其他模型服務(wù)
服務(wù)層	模型API高延遲	1. 在API網(wǎng)關(guān)注入10000ms延遲 2. 維持15分鐘 3. 監(jiān)控降級(jí)策略觸發(fā)情況	- 請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間分布監(jiān)控 - 客戶(hù)端重試次數(shù)統(tǒng)計(jì) - 降級(jí)策略觸發(fā)狀態(tài)	- 客戶(hù)端超時(shí)重試機(jī)制生效 - 備用模型啟用率>90% - 整體錯(cuò)誤率上升≤5%
	模型熱切換失敗	1. 推送新模型版本 2. 強(qiáng)制中斷切換過(guò)程 3. 驗(yàn)證回滾機(jī)制	- 模型版本哈希校驗(yàn) - 切換過(guò)程耗時(shí)監(jiān)控 - 請(qǐng)求成功率波動(dòng)檢測(cè)	- 10秒內(nèi)檢測(cè)到切換失敗 - 自動(dòng)回退至穩(wěn)定版本 - 業(yè)務(wù)請(qǐng)求成功率>99.5%
數(shù)據(jù)流層	特征存儲(chǔ)中斷	1. 切斷特征存儲(chǔ)服務(wù)網(wǎng)絡(luò) 2. 持續(xù)5分鐘 3. 恢復(fù)后驗(yàn)證數(shù)據(jù)一致性	- 特征服務(wù)健康檢查 - 本地緩存命中率監(jiān)控 - 數(shù)據(jù)一致性校驗(yàn)	- 自動(dòng)切換本地特征緩存 - 數(shù)據(jù)恢復(fù)后差異率<0.1% - 業(yè)務(wù)決策準(zhǔn)確率下降≤3%
	實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)亂序	1. 注入10%亂序數(shù)據(jù)流 2. 逐步提升至50%亂序率 3. 監(jiān)控處理延遲	- 數(shù)據(jù)流處理延遲監(jiān)控 - 窗口計(jì)算偏差檢測(cè) - 亂序告警觸發(fā)統(tǒng)計(jì)	- 流處理引擎亂序容忍機(jī)制生效 - 最終計(jì)算結(jié)果偏差<1% - 告警系統(tǒng)在30秒內(nèi)觸發(fā)
模型層	模型精度下降	1. 修改在線(xiàn)模型權(quán)重參數(shù) 2. 注入5%對(duì)抗樣本 3. 監(jiān)控模型輸出穩(wěn)定性	- 模型輸出分布偏移檢測(cè) - 對(duì)抗樣本識(shí)別率 - 業(yè)務(wù)決策錯(cuò)誤率波動(dòng)	- 模型監(jiān)控系統(tǒng)30秒內(nèi)告警 - 自動(dòng)切換備用模型 - 業(yè)務(wù)決策錯(cuò)誤率<警戒閾值(如2%)
	多模型投票失效	1. 關(guān)閉1個(gè)投票模型實(shí)例 2. 注入矛盾樣本 3. 驗(yàn)證決策一致性	- 投票結(jié)果置信度監(jiān)控 - 模型間結(jié)果差異率 - 人工干預(yù)請(qǐng)求量統(tǒng)計(jì)	- 投票機(jī)制自動(dòng)降級(jí)為權(quán)重模式 - 最終決策置信度>85% - 人工復(fù)核請(qǐng)求觸發(fā)率<5%

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b、快遞快運(yùn)小哥AI智能助手-混沌工程探索

1）系統(tǒng)簡(jiǎn)介

快遞快運(yùn)終端系統(tǒng)是服務(wù)于一線(xiàn)快遞小哥及站點(diǎn)管理者的日常工作作業(yè)實(shí)操系統(tǒng)，是京東物流作業(yè)人員最多、物流攬派作業(yè)最末端以及作業(yè)形態(tài)多元化的系統(tǒng)。

AI大模型具有超強(qiáng)自然語(yǔ)言處理、泛化能力、意圖理解、類(lèi)人推理以及多元化結(jié)果輸出的獨(dú)特能力，基于此，快遞快運(yùn)小哥AI智能助手通過(guò)結(jié)合AI大模型工程系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、GIS、語(yǔ)音SDK等分別在攬收、派送、站內(nèi)、輔助、問(wèn)答服務(wù)五大類(lèi)作業(yè)環(huán)節(jié)上實(shí)現(xiàn)了如小哥攬收信息錄入、打電話(huà)、發(fā)短信、查詢(xún)運(yùn)單信息、小哥攬派任務(wù)信息聚合查詢(xún)、知識(shí)問(wèn)答及攬派履約時(shí)效精準(zhǔn)化提示等場(chǎng)景。提升小哥作業(yè)效率和攬派實(shí)操體驗(yàn)。

2）系統(tǒng)架構(gòu)分析

快遞快運(yùn)小哥AI智能助手【產(chǎn)品架構(gòu)圖】快遞快運(yùn)小哥AI智能助手故障演練【系統(tǒng)架構(gòu)圖】

3）實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景

針對(duì)AI大模型工程系統(tǒng)的混沌實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，需結(jié)合核心功能（智能提示、智能問(wèn)答、智能操作）和底層依賴(lài)（算力、數(shù)據(jù)、模型、網(wǎng)絡(luò)），重點(diǎn)驗(yàn)證系統(tǒng)的容錯(cuò)性、自適應(yīng)能力和用戶(hù)體驗(yàn)魯棒性。

故障分類(lèi)	具體場(chǎng)景	實(shí)驗(yàn)步驟	預(yù)期結(jié)果
服務(wù)層	模型API高延遲 (AI大模型工程系統(tǒng)提供給小哥后臺(tái)服務(wù)系統(tǒng)的API高延遲)	·從泰山平臺(tái)注入10000ms延遲故障場(chǎng)景 ·故障維持15分鐘 ·停止故障場(chǎng)景注入，恢復(fù)大模型能力	·小哥工作臺(tái)APP客戶(hù)端檢測(cè)到大模型服務(wù)接口超時(shí)（如攬收數(shù)據(jù)錄入時(shí)，無(wú)法得到響應(yīng)數(shù)據(jù)），啟動(dòng)降級(jí)策略機(jī)制，切斷大模型服務(wù)，兜底回到五大模型服務(wù)模式，小哥可以正常繼續(xù)標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè) ·小哥工作臺(tái)APP持續(xù)在無(wú)大模型服務(wù)下運(yùn)轉(zhuǎn) ·小哥工作臺(tái)APP客戶(hù)端檢測(cè)大模型能力恢復(fù)，啟動(dòng)大模型能力服務(wù)
模型層	模型精度下降	·修改在線(xiàn)模型權(quán)重參數(shù) ·注入5%對(duì)抗樣本數(shù)據(jù)（線(xiàn)上已錄制的大模型訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)流量） ·恢復(fù)大模型參數(shù)	·大模型監(jiān)控系統(tǒng)30秒內(nèi)告警，識(shí)別到模型參數(shù)異常變更，預(yù)警通知開(kāi)發(fā)人員，開(kāi)發(fā)人員發(fā)現(xiàn)模型參數(shù)異常 ·客戶(hù)端發(fā)現(xiàn)大模型使用能力下降，開(kāi)發(fā)啟動(dòng)自動(dòng)切換備用模型（參數(shù)已經(jīng)適配好的模型），開(kāi)發(fā)下線(xiàn)參數(shù)異常模型 ·開(kāi)發(fā)發(fā)現(xiàn)參數(shù)異常模型恢復(fù)，重新啟動(dòng)上線(xiàn)

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c、混沌工程的AI智能化演進(jìn)展望

混沌實(shí)驗(yàn)的AI化演進(jìn)是系統(tǒng)穩(wěn)定性測(cè)試與人工智能技術(shù)深度融合的重要趨勢(shì)。這一演進(jìn)不僅體現(xiàn)在實(shí)驗(yàn)工具的智能化升級(jí)上，更體現(xiàn)在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、執(zhí)行與分析的全鏈路優(yōu)化中。以下分別從技術(shù)融合、工具創(chuàng)新及場(chǎng)景擴(kuò)展三個(gè)維度展開(kāi)論述：

1）技術(shù)融合：AI賦能混沌實(shí)驗(yàn)的核心環(huán)節(jié)

混沌實(shí)驗(yàn)包含了實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)執(zhí)行及實(shí)驗(yàn)監(jiān)控與根因分析三大核心環(huán)節(jié)，具體而言。

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①實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)智能化

傳統(tǒng)混沌實(shí)驗(yàn)依賴(lài)于人工假設(shè)（如“當(dāng)網(wǎng)絡(luò)延遲增加時(shí)，系統(tǒng)可用性應(yīng)保持在99.99%以上”），而AI可通過(guò)歷史故障數(shù)據(jù)與系統(tǒng)日志，自動(dòng)識(shí)別潛在脆弱點(diǎn)并生成實(shí)驗(yàn)假設(shè)。

例如，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AI模型可模擬復(fù)雜故障場(chǎng)景的組合，優(yōu)化實(shí)驗(yàn)參數(shù)（如故障注入的強(qiáng)度、范圍），提升測(cè)試覆蓋率。AI可分析服務(wù)調(diào)用鏈，預(yù)測(cè)依賴(lài)服務(wù)失效后的級(jí)聯(lián)影響，并自動(dòng)設(shè)計(jì)針對(duì)性的網(wǎng)絡(luò)分區(qū)實(shí)驗(yàn)。在驗(yàn)證電商大促場(chǎng)景下的訂單支付鏈路韌性時(shí)，通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)的智能實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，系統(tǒng)可自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)組合并生成針對(duì)性實(shí)驗(yàn)方案，具體而言

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)關(guān)鍵環(huán)節(jié)	實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)關(guān)鍵流程
歷史數(shù)據(jù)挖掘與脆弱點(diǎn)識(shí)別	數(shù)據(jù)輸入： ·歷史故障日志：比如過(guò)去3年大促期間記錄的168次服務(wù)降級(jí)事件（如庫(kù)存超賣(mài)、優(yōu)惠券死鎖）。 ·系統(tǒng)拓?fù)洌悍?wù)依賴(lài)關(guān)系（如支付網(wǎng)關(guān)調(diào)用訂單數(shù)據(jù)庫(kù)的頻率為5000次/秒）。 ·性能基線(xiàn)：日常與大促期間的CPU/內(nèi)存/延遲指標(biāo)對(duì)比數(shù)據(jù) AI分析： ·使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）分析服務(wù)調(diào)用鏈，識(shí)別高頻依賴(lài)且資源消耗高的節(jié)點(diǎn)（如優(yōu)惠券服務(wù)在流量峰值時(shí)CPU利用率達(dá)90%）。 ·基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Apriori算法）發(fā)現(xiàn)故障組合模式（如“庫(kù)存服務(wù)響應(yīng)延遲>200ms”與“支付網(wǎng)關(guān)連接池耗盡”共同發(fā)生的概率為72%）。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成實(shí)驗(yàn)參數(shù)	強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型（PPO算法）配置： ·狀態(tài)空間：優(yōu)惠券服務(wù)線(xiàn)程池使用率、支付網(wǎng)關(guān)活躍連接數(shù)、訂單數(shù)據(jù)庫(kù)寫(xiě)入延遲。 ·動(dòng)作空間： ·故障類(lèi)型：線(xiàn)程阻塞（阻塞比例10%~100%）、連接池限制（50%~20%容量）。 ·注入時(shí)機(jī)：流量爬坡期（0%~100%峰值）。 ·獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)： ·正向獎(jiǎng)勵(lì)：實(shí)驗(yàn)觸發(fā)系統(tǒng)熔斷/降級(jí)（如訂單服務(wù)自動(dòng)切換為本地緩存）。 ·負(fù)向獎(jiǎng)勵(lì)：訂單失敗率>0.1%或?qū)嶒?yàn)引發(fā)級(jí)聯(lián)故障。 ·訓(xùn)練過(guò)程： 在仿真環(huán)境中模擬10萬(wàn)次實(shí)驗(yàn)，AI學(xué)習(xí)到最優(yōu)策略： “在流量達(dá)到峰值的70%時(shí)，先注入優(yōu)惠券服務(wù)50%線(xiàn)程阻塞，待系統(tǒng)觸發(fā)自動(dòng)擴(kuò)容后，再限制支付網(wǎng)關(guān)連接池至30%容量”
實(shí)驗(yàn)執(zhí)行與動(dòng)態(tài)調(diào)控	初始注入：AI按策略在流量爬坡期注入優(yōu)惠券服務(wù)50%線(xiàn)程阻塞。 動(dòng)態(tài)響應(yīng)： ·系統(tǒng)檢測(cè)到線(xiàn)程池滿(mǎn)載，自動(dòng)擴(kuò)容優(yōu)惠券服務(wù)實(shí)例（從10個(gè)擴(kuò)展到15個(gè)）。 ·AI監(jiān)控到擴(kuò)容完成，立即觸發(fā)支付網(wǎng)關(guān)連接池限制至30%。 異常檢測(cè)： ·訂單數(shù)據(jù)庫(kù)寫(xiě)入延遲突增至800ms（超過(guò)基線(xiàn)300%），AI通過(guò)LSTM模型預(yù)測(cè)5秒內(nèi)可能觸發(fā)死鎖，立即停止實(shí)驗(yàn)并回滾故障。

通過(guò)借助AI智能實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)，獲得以下收益。

優(yōu)勢(shì)項(xiàng)	描述
風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)效率提升	提前識(shí)別出4個(gè)高危漏洞
驗(yàn)證成本降低	實(shí)驗(yàn)耗時(shí)從人工方案的48小時(shí)縮短至6小時(shí)，資源消耗減少60%
韌性增強(qiáng)	優(yōu)化后系統(tǒng)在真實(shí)大促中訂單失敗率從0.15%降至0.02%，且故障平均恢復(fù)時(shí)間（MTTR）從8分鐘縮短至90秒

以上，AI不僅替代了人工設(shè)計(jì)中的重復(fù)勞動(dòng)，更重要的是通過(guò)系統(tǒng)化挖掘隱性關(guān)聯(lián)與動(dòng)態(tài)博弈式測(cè)試，將混沌工程從“已知-已知”測(cè)試升級(jí)為“已知-未知”甚至“未知-未知”風(fēng)險(xiǎn)探索。

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②執(zhí)行與調(diào)控動(dòng)態(tài)化

AI的動(dòng)態(tài)決策能力使得混沌實(shí)驗(yàn)從“預(yù)設(shè)故障”向“自適應(yīng)故障注入”演進(jìn)。例如，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)指標(biāo)（如CPU負(fù)載、請(qǐng)求延遲），AI可動(dòng)態(tài)調(diào)整故障注入的強(qiáng)度或終止實(shí)驗(yàn)，避免超出系統(tǒng)容災(zāi)閾值。通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)調(diào)控，可以使混沌工程實(shí)現(xiàn)更多的突破，例如：實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)適應(yīng)性，從“固定劇本”升級(jí)為“實(shí)時(shí)博弈”，更貼近真實(shí)故障場(chǎng)景；實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)控，避免因過(guò)度測(cè)試導(dǎo)致業(yè)務(wù)受損，平衡實(shí)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)與價(jià)值；實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化，同時(shí)驗(yàn)證性能、穩(wěn)定性、安全性的綜合影響，例如：驗(yàn)證系統(tǒng)在流量激增時(shí)自動(dòng)擴(kuò)縮容的能力。

實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景	在大促期間實(shí)施彈性伸縮混沌實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)	驗(yàn)證系統(tǒng)在流量激增時(shí)自動(dòng)擴(kuò)縮容的能力
AI調(diào)控策略	初始故障：模擬流量突增50%，觸發(fā)自動(dòng)擴(kuò)容 動(dòng)態(tài)調(diào)整： ·若系統(tǒng)擴(kuò)容速度過(guò)慢（如新實(shí)例啟動(dòng)時(shí)間>3分鐘），AI自動(dòng)追加CPU負(fù)載故障（如占用80% CPU），資源爭(zhēng)用下的擴(kuò)容極限。 ·若擴(kuò)容成功但負(fù)載均衡異常（如某些實(shí)例請(qǐng)求量超標(biāo)），AI注入節(jié)點(diǎn)宕機(jī)故障，驗(yàn)證服務(wù)遷移能力。 終止條件：當(dāng)訂單失敗率超過(guò)1%時(shí)，立即停止實(shí)驗(yàn)并觸發(fā)告警
預(yù)期結(jié)果	AI發(fā)現(xiàn)擴(kuò)容策略在CPU高負(fù)載時(shí)延遲增加2倍，推薦優(yōu)化預(yù)熱腳本并增加冗余實(shí)例池

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③智能監(jiān)控與智能根因分析

傳統(tǒng)監(jiān)控工具（如Prometheus）依賴(lài)人工設(shè)置告警閾值，而AI可通過(guò)異常檢測(cè)算法（如LSTM、自編碼器）實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng)行為的偏離，并關(guān)聯(lián)故障注入事件，快速定位根因。例如，南京大學(xué)利用AI分析古生物大數(shù)據(jù)揭示復(fù)雜系統(tǒng)的演化模式，類(lèi)似方法可用于預(yù)測(cè)分布式系統(tǒng)中的故障傳播路徑。

智能監(jiān)控與根因分析通過(guò)AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)告警”到“主動(dòng)預(yù)測(cè)-定位”的跨越，其核心是通過(guò)多維度數(shù)據(jù)融合與因果推理，快速定位復(fù)雜系統(tǒng)中的故障根源。其技術(shù)原理可以從以下幾個(gè)方面深入展開(kāi)：

異常檢測(cè)：動(dòng)態(tài)閾值與模式識(shí)別	傳統(tǒng)監(jiān)控缺陷：人工設(shè)置靜態(tài)閾值（如“CPU使用率>90%觸發(fā)告警”），無(wú)法適應(yīng)業(yè)務(wù)波動(dòng)（如大促期間CPU正常使用率可能長(zhǎng)期維持在85%）
	AI解決方案： 1）時(shí)序預(yù)測(cè)模型（LSTM/Prophet）：基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)指標(biāo)正常范圍（如預(yù)測(cè)大促期間訂單服務(wù)的請(qǐng)求延遲基線(xiàn)為50ms±10ms），動(dòng)態(tài)調(diào)整告警閾值； 2）無(wú)監(jiān)督異常檢測(cè)（自編碼器/Isolation Forest）：通過(guò)對(duì)比實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與正常模式的特征差異（如請(qǐng)求成功率的分布偏移），識(shí)別未知異常類(lèi)型（如特定API接口的偶發(fā)超時(shí)）
根因定位：因果圖與傳播路徑推理	傳統(tǒng)方法缺陷：人工排查需逐層檢查日志、指標(biāo)和鏈路追蹤，耗時(shí)長(zhǎng)且易遺漏隱性依賴(lài)
	AI解決方案： 1）服務(wù)拓?fù)浣＃▓D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/GNN）：將微服務(wù)調(diào)用關(guān)系建模為圖結(jié)構(gòu)，分析節(jié)點(diǎn)（服務(wù)）與邊（依賴(lài)）的異常傳播權(quán)重。 2）因果推理（貝葉斯網(wǎng)絡(luò)/結(jié)構(gòu)方程模型）：結(jié)合故障注入實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（如“當(dāng)Redis緩存失效時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)QPS增加300%”），構(gòu)建故障因果鏈，量化各因素對(duì)目標(biāo)異常（如訂單失敗率）的貢獻(xiàn)度。
故障傳播預(yù)測(cè)：復(fù)雜系統(tǒng)仿真	仿生學(xué)啟發(fā)：借鑒南京大學(xué)分析古生物演化的方法（如模擬環(huán)境劇變對(duì)物種多樣性的影響），通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建系統(tǒng)仿真模型，預(yù)測(cè)故障傳播路徑
	關(guān)鍵技術(shù)： 1）故障注入+強(qiáng)化學(xué)習(xí)：模擬隨機(jī)或組合故障（如“數(shù)據(jù)庫(kù)主從延遲+緩存擊穿”），觀(guān)察系統(tǒng)響應(yīng)并生成故障傳播概率圖。 2）傳播路徑預(yù)測(cè)：若檢測(cè)到A服務(wù)異常，AI基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其下游影響（如A服務(wù)故障有70%概率在30秒內(nèi)導(dǎo)致B服務(wù)超時(shí)）

AI驅(qū)動(dòng)的智能監(jiān)控與根因分析通過(guò)動(dòng)態(tài)異常檢測(cè)-因果推理-傳播預(yù)測(cè)的三層技術(shù)架構(gòu)，將故障定位從“人工地毯式排查”升級(jí)為“秒級(jí)精準(zhǔn)定位”。此能力不僅大幅縮短了故障恢復(fù)時(shí)間，更重要的是通過(guò)預(yù)測(cè)潛在連鎖反應(yīng)（如“緩存失效→數(shù)據(jù)庫(kù)過(guò)載→服務(wù)雪崩”），推動(dòng)系統(tǒng)架構(gòu)從“容災(zāi)”向“抗災(zāi)”演進(jìn)。未來(lái)，結(jié)合故障注入實(shí)驗(yàn)的閉環(huán)驗(yàn)證，AI監(jiān)控有望實(shí)現(xiàn)“自愈推薦”，即自動(dòng)生成修復(fù)策略并驗(yàn)證其有效性，真正實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的智能韌性。

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2）AI驅(qū)動(dòng)的混沌工程平臺(tái)能力升級(jí)

①混沌工程工具AI能力建設(shè)焦點(diǎn)

以下針對(duì)目前的發(fā)展方向，混沌工程平臺(tái)，可基于以下幾個(gè)方面拓展能力升級(jí)。

故障類(lèi)型	故障描述	參數(shù)說(shuō)明
GPU節(jié)點(diǎn)故障	故障注入平臺(tái)的配置需要結(jié)合硬件特性、分布式訓(xùn)練框架的容錯(cuò)機(jī)制以及業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，包含：硬件級(jí)故障、軟件級(jí)故障以及環(huán)境級(jí)故障	參數(shù)類(lèi)別 示例參數(shù) 說(shuō)明 故障類(lèi)型 gpu_failure_type 顯存錯(cuò)誤/驅(qū)動(dòng)崩潰/NVLink中斷等 持續(xù)時(shí)間 duration 瞬時(shí)故障（毫秒級(jí)）或持續(xù)故障（分鐘級(jí)） 影響范圍 gpu_index 指定GPU卡序號(hào)（如0-3） 錯(cuò)誤概率 error_rate 顯存訪(fǎng)問(wèn)錯(cuò)誤的發(fā)生頻率（如1e-6次/操作）
顯存溢出攻擊	模擬惡意或異常顯存占用行為，驗(yàn)證系統(tǒng)對(duì)顯存資源耗盡場(chǎng)景的防御能力、容錯(cuò)機(jī)制及恢復(fù)效率，包含： 顯存暴力搶占：持續(xù)分配顯存直至耗盡（模擬惡意進(jìn)程）。 顯存泄漏攻擊：周期性分配顯存但不釋放（模擬代碼缺陷）。 梯度爆炸攻擊：注入異常梯度值導(dǎo)致反向傳播顯存需求激增。 多任務(wù)資源競(jìng)爭(zhēng)：并行啟動(dòng)多個(gè)高顯存任務(wù)（測(cè)試調(diào)度策略的健壯性）。	參數(shù)項(xiàng) 可選值/示例 說(shuō)明 fault_type gpu_memory_overflow 故障類(lèi)型（顯存溢出攻擊） injection_method direct_allocation（直接分配） gradient_attack（梯度爆炸） multi_task（多任務(wù)競(jìng)爭(zhēng)） 顯存溢出的具體實(shí)現(xiàn)方式 target_gpu 0（GPU卡序號(hào)） 指定攻擊的目標(biāo)GPU設(shè)備 memory_fill_rate "90%" 或 "10GB" 顯存占用目標(biāo)閾值（百分比或絕對(duì)值） leak_speed "100MB/s" 顯存泄漏速率（僅對(duì)泄漏攻擊有效） attack_duration "5m"（5分鐘） 攻擊持續(xù)時(shí)間（瞬態(tài)攻擊或持續(xù)攻擊）
模型熱切換失敗	在不停機(jī)的情況下切換模型版本時(shí)，因資源競(jìng)爭(zhēng)、依賴(lài)沖突或狀態(tài)同步錯(cuò)誤導(dǎo)致新模型加載失敗或舊模型殘留，引發(fā)服務(wù)中斷或預(yù)測(cè)結(jié)果混亂。例如：新模型加載時(shí)顯存不足、舊模型卸載不徹底（如未釋放GPU資源）、版本元數(shù)據(jù)（如輸入輸出格式）不兼容	參數(shù)項(xiàng) 可選值/示例 說(shuō)明 fault_type model_hotswap_failure 故障類(lèi)型（模型熱切換失敗） injection_method resource_lock（資源鎖定） metadata_corruption（元數(shù)據(jù)損壞） 模擬資源競(jìng)爭(zhēng)或版本元數(shù)據(jù)錯(cuò)誤 failure_point pre_load（加載前） post_unload（卸載后） 指定故障注入階段（加載前/卸載后） rollback_strategy auto_rollback（自動(dòng)回滾） manual_intervention（人工介入） 切換失敗后的恢復(fù)策略 retry_threshold 3（最大重試次數(shù)） 加載失敗后的自動(dòng)重試次數(shù)
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)亂序	數(shù)據(jù)流因網(wǎng)絡(luò)延遲、分片傳輸錯(cuò)誤或消息隊(duì)列故障導(dǎo)致時(shí)序數(shù)據(jù)亂序，影響時(shí)間敏感型模型（如LSTM、Transformer）的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。例如：時(shí)間窗口內(nèi)數(shù)據(jù)順序錯(cuò)亂、數(shù)據(jù)延遲超過(guò)模型允許的時(shí)序容忍度、亂序數(shù)據(jù)觸發(fā)模型狀態(tài)異常（如狀態(tài)機(jī)崩潰）	參數(shù)項(xiàng) 可選值/示例 說(shuō)明 fault_type data_out_of_order 故障類(lèi)型（實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)亂序） disorder_rate "30%" 亂序數(shù)據(jù)比例（如30%的數(shù)據(jù)順序被打亂） max_latency "5s" 最大延遲時(shí)間（模擬數(shù)據(jù)遲到） window_size 1000 受影響的時(shí)間窗口大小（單位：數(shù)據(jù)條目數(shù)或時(shí)間范圍） distribution uniform（均勻分布） burst（突發(fā)亂序） 亂序分布模式
模型精度下降	因輸入數(shù)據(jù)漂移、模型參數(shù)篡改或計(jì)算單元異常（如GPU浮點(diǎn)運(yùn)算錯(cuò)誤），導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)精度顯著下降且未被監(jiān)控系統(tǒng)及時(shí)捕獲。例如：輸入數(shù)據(jù)分布偏移（如傳感器數(shù)據(jù)偏差）、模型權(quán)重文件被部分覆蓋或損壞、浮點(diǎn)計(jì)算靜默錯(cuò)誤（如CUDA核函數(shù)異常）	參數(shù)項(xiàng)` 可選值/示例 說(shuō)明 fault_type model_accuracy_drop 故障類(lèi)型（模型精度下降） noise_level "10%" 輸入數(shù)據(jù)噪聲強(qiáng)度（如添加10%高斯噪聲） weight_corruption random（隨機(jī)擾動(dòng)） targeted（定向攻擊） 模型參數(shù)篡改方式 error_type float_error（浮點(diǎn)錯(cuò)誤） quantization（量化異常） 計(jì)算單元錯(cuò)誤類(lèi)型 detection_threshold 0.95（置信度閾值） 觸發(fā)告警的精度下降閾值（如置信度低于0.95時(shí)告警）
多模型投票失效	在多模型投票決策系統(tǒng)中，因部分模型故障、通信中斷或投票邏輯缺陷，導(dǎo)致最終決策結(jié)果與真實(shí)多數(shù)投票結(jié)果不一致。如：?jiǎn)蝹€(gè)模型輸出異常（如返回空值或極端值）、投票結(jié)果聚合邏輯錯(cuò)誤（如加權(quán)投票權(quán)重未生效）、模型間通信超時(shí)或數(shù)據(jù)丟失	參數(shù)項(xiàng)` 可選值/示例 說(shuō)明 fault_type ensemble_voting_failure 故障類(lèi)型（多模型投票失效） failure_mode silent（靜默失敗） noisy（輸出噪聲） 模型故障類(lèi)型 target_models ["model_a", "model_c"] 指定需要注入故障的模型列表 communication_delay "2s" 模擬模型間通信延遲 voting_algorithm majority（多數(shù)表決） weighted（加權(quán)投票） 投票算法類(lèi)型（驗(yàn)證算法容錯(cuò)性）

②自動(dòng)化工具鏈的升級(jí)

當(dāng)前的各類(lèi)工具主要依賴(lài)手動(dòng)配置，通過(guò)AI的引入使得工具能夠從以下幾個(gè)維度升級(jí)

自動(dòng)化配置點(diǎn)	配置描述
智能選擇靶點(diǎn)	基于系統(tǒng)拓?fù)浜拓?fù)載情況，優(yōu)先測(cè)試高風(fēng)險(xiǎn)的組件
生成實(shí)驗(yàn)劇本	結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)模擬多故障疊加場(chǎng)景，如“同時(shí)觸發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)延遲與容器資源耗盡
自動(dòng)修復(fù)建議	根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果推薦冗余設(shè)計(jì)或負(fù)載均衡策略

③應(yīng)用層故障注入的精細(xì)化

應(yīng)用級(jí)故障注入工具通過(guò)“坐標(biāo)系統(tǒng)”，精確定位實(shí)驗(yàn)范圍（如特定用戶(hù)或服務(wù)版本），而AI可進(jìn)一步擴(kuò)展這一能力。例如，通過(guò)自然語(yǔ)言處理解析日志，自動(dòng)生成針對(duì)特定API接口的異常返回規(guī)則

④場(chǎng)景擴(kuò)展

?智能化場(chǎng)景推薦

包括不限于，基于系統(tǒng)架構(gòu)特性、基于既往線(xiàn)上故障、基于系統(tǒng)核心指標(biāo)異動(dòng)的智能化場(chǎng)景推薦，具體而言：

智能化場(chǎng)景推薦	技術(shù)原理	設(shè)計(jì)方案
基于系統(tǒng)架構(gòu)特性的場(chǎng)景推薦	·拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析： ·通過(guò)服務(wù)注冊(cè)中心（如Nacos、Consul）獲取微服務(wù)依賴(lài)關(guān)系，構(gòu)建系統(tǒng)調(diào)用拓?fù)鋱D。 ·使用**圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）**計(jì)算節(jié)點(diǎn)中心性（如介數(shù)中心性），識(shí)別核心鏈路（如“訂單創(chuàng)建→支付→庫(kù)存扣減”路徑）。 ·資源依賴(lài)建模： ·分析服務(wù)與底層資源（數(shù)據(jù)庫(kù)、緩存、消息隊(duì)列）的綁定關(guān)系，定位資源競(jìng)爭(zhēng)熱點(diǎn)（如多個(gè)服務(wù)共享同一Redis集群）。	·輸入：系統(tǒng)拓?fù)鋱D、服務(wù)QPS、資源使用率（如數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)）。 ·算法： ·關(guān)鍵路徑識(shí)別：基于PageRank算法標(biāo)記高權(quán)重節(jié)點(diǎn)（如支付網(wǎng)關(guān)）。 ·瓶頸預(yù)測(cè)：結(jié)合資源水位預(yù)測(cè)模型（如ARIMA），推斷未來(lái)壓力點(diǎn)。 ·輸出： ·推薦實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景： ·針對(duì)核心鏈路：模擬支付網(wǎng)關(guān)高延遲。 ·針對(duì)共享資源：注入Redis主節(jié)點(diǎn)宕機(jī)。
基于既往線(xiàn)上故障的場(chǎng)景推薦	·故障模式挖掘： ·對(duì)歷史故障日志進(jìn)行NLP解析（如BERT模型），提取故障類(lèi)型、影響范圍、修復(fù)措施。 ·使用**關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Apriori算法）**發(fā)現(xiàn)高頻故障組合（如“緩存雪崩+數(shù)據(jù)庫(kù)連接池耗盡”）。 ·時(shí)序模式分析： ·基于LSTM構(gòu)建故障時(shí)序模型，預(yù)測(cè)周期性風(fēng)險(xiǎn)（如大促前1小時(shí)庫(kù)存服務(wù)易出現(xiàn)超賣(mài)）。	·輸入：歷史故障數(shù)據(jù)庫(kù)、修復(fù)記錄、時(shí)間戳。 ·算法： ·故障關(guān)聯(lián)圖譜：構(gòu)建故障-服務(wù)-資源的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。 ·相似度匹配：通過(guò)余弦相似度匹配當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)與歷史故障特征。 ·輸出： ·推薦實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景： ·復(fù)現(xiàn)歷史高頻故障：優(yōu)惠券服務(wù)線(xiàn)程池滿(mǎn)。 ·預(yù)測(cè)性場(chǎng)景：模擬大促開(kāi)始后30分鐘的緩存擊穿。
基于系統(tǒng)核心指標(biāo)異動(dòng)的場(chǎng)景推薦	·動(dòng)態(tài)基線(xiàn)計(jì)算： ·使用Prophet時(shí)序模型預(yù)測(cè)指標(biāo)正常范圍（如日常CPU使用率40%→大促期間允許80%）。 ·多維度異常檢測(cè)： ·通過(guò)**多變量自編碼器（MAE）**分析指標(biāo)組合異常（如“CPU 85% + 數(shù)據(jù)庫(kù)鎖等待數(shù)激增”）。	·輸入：實(shí)時(shí)監(jiān)控指標(biāo)流（Prometheus）、業(yè)務(wù)日志（ELK）。 ·算法： ·異常模式聚類(lèi)：對(duì)異常事件進(jìn)行K-means聚類(lèi)，識(shí)別典型模式（如“突增流量型”“資源泄漏型”）。 ·根因映射：將異常模式映射至預(yù)設(shè)故障場(chǎng)景庫(kù)。 ·輸出： ·推薦實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景： ·當(dāng)檢測(cè)到訂單服務(wù)延遲突增時(shí)，推薦測(cè)試“庫(kù)存服務(wù)緩存失效”。 ·當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)鎖等待數(shù)超標(biāo)時(shí)，推薦測(cè)試“分布式鎖服務(wù)故障”。

?云原生與邊緣計(jì)算

在動(dòng)態(tài)的云原生環(huán)境中，AI可預(yù)測(cè)容器編排（如Kubernetes）的故障恢復(fù)效率，并驗(yàn)證自動(dòng)擴(kuò)縮容策略的有效性。

?跨學(xué)科復(fù)雜系統(tǒng)模擬

混沌實(shí)驗(yàn)的理念正被引入生物、氣候等復(fù)雜系統(tǒng)研究。例如，南京大學(xué)團(tuán)隊(duì)利用AI模擬元古宙生命演化中的“雪球地球”事件對(duì)生物多樣性的沖擊這種“環(huán)境混沌實(shí)驗(yàn)”為評(píng)估極端條件下的系統(tǒng)韌性提供了新范式。

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的落地實(shí)施，混沌實(shí)驗(yàn)正從“被動(dòng)容災(zāi)”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)韌性構(gòu)建”，其核心是通過(guò)智能算法提升實(shí)驗(yàn)的精準(zhǔn)度與系統(tǒng)自愈能力。未來(lái)，隨著AI與量子計(jì)算、生物模擬等領(lǐng)域的交叉，混沌實(shí)驗(yàn)或?qū)⑼黄乒こ谭懂牐蔀樘剿鲝?fù)雜系統(tǒng)普適規(guī)律的科學(xué)工具。

6、【積微成著】專(zhuān)業(yè)分享

??【積微成著】性能測(cè)試調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn)與探索（存儲(chǔ)模型優(yōu)化+調(diào)用鏈路分析）：http://xingyun.jd.com/shendeng/article/detail/24444?forumId=174&jdme_router=jdme://web/202206081297?url%3Dhttp%3A%2F%2Fsd.jd.com%2Farticle%2F24444?

??【積微成著】規(guī)模化混沌工程體系建設(shè)及AI融合探索：http://xingyun.jd.com/shendeng/article/detail/44438?forumId=99&jdme_router=jdme://web/202206081297?url%3Dhttp%3A%2F%2Fsd.jd.com%2Farticle%2F44438?

??【積微成著】“泰山變更管控”在物流技術(shù)的深入實(shí)踐：http://xingyun.jd.com/shendeng/article/detail/45193?forumId=1414&jdme_router=jdme%3A%2F%2Fweb%2F202206081297%3Furl%3Dhttp%3A%2F%2Fsd.jd.com%2Farticle%2F45193

審核編輯 黃宇