故障演练：目标是沉淀通用的故障模式，以可控成本在线上重放，以持续性的演练和回归方式运营来暴露问题，不断推动系统、工具、流程、人员能力的不断前进。
Chaos Engineering is a helpful tool in understanding your system’s unknowns, but it is not the means to an end for achieving resilience. Instead, it helps to instill higher confidence in the ability to cope and be resilient in the face of inevitable failures.
混沌工程、故障注入和故障测试在关注点和工具中都有很大的重叠。
混沌工程和其他方法之间的主要区别在于，混沌工程是一种生成新信息的实践，而故障注入是测试一种情况的一种特定方法。当想要探索复杂系统可能出现的不良行为时，注入通信延迟和错误等失败是一种很好的方法。但是我们也想探索诸如流量激增，激烈竞争，拜占庭式失败，以及消息的计划外或不常见的组合。如果一个面向消费者的网站突然因为流量激增而导致更多收入，我们很难称之为错误或失败，但我们仍然对探索系统的影响非常感兴趣。同样，故障测试以某种预想的方式破坏系统，但没有探索更多可能发生的奇怪场景，那么不可预测的事情就可能发生。
混沌工程以实验发现系统性弱点。这些实验通常遵循四个步骤：
1.定义并测量系统的“稳定状态”。首先精确定义指标，表明您的系统按照应有的方式运行。 Netflix使用客户点击视频流设备上播放按钮的速率作为指标，称为“每秒流量”。请注意，这更像是商业指标而非技术指标;事实上，在混沌工程中，业务指标通常比技术指标更有用，因为它们更适合衡量用户体验或运营。
2.创建假设。与任何实验一样，您需要一个假设来进行测试。因为你试图破坏系统正常运行时的稳定状态，你的假设将是这样的，“当我们做X时，这个系统的稳定状态应该没有变化。”为什么用这种方式表达？如果你的期望是你的动作会破坏系统的稳定状态，那么你会做的第一件事会是修复问题。混沌工程应该包括真正的实验，涉及真正的未知数。
3.模拟现实世界中可能发生的事情，目前有如下混沌工程实践方法：模拟数据中心的故障、强制系统时钟不同步、在驱动程序代码中模拟I/O异常、模拟服务之间的延迟、随机引发函数抛异常。通常，您希望模拟可能导致系统不可用或导致其性能降低的场景。首先考虑可能出现什么问题，然后进行模拟。一定要优先考虑潜在的错误。 “当你拥有非常复杂的系统时，很容易引起出乎意料的下游效应，这是混沌工程寻找的结果之一，”“因此，系统越复杂，越重要，它就越有可能成为混沌工程的候选对象。”
4.证明或反驳你的假设。将稳态指标与干扰注入系统后收集的指标进行比较。如果您发现测量结果存在差异，那么您的混沌工程实验已经成功 - 您现在可以继续加固系统，以便现实世界中的类似事件不会导致大问题。或者，如果您发现稳定状态可以保持，那么你对该系统的稳定性大可放心。
