定义
混沌工程是一种可试验的、基于系统的方法来处理大规模分布式系统中的混乱问题。通过不断试验，了解系统的实际能承受的韧性边界并建立信心，通过不同的试验方法和目的，观察分布式系统的行为和反应。一句话：以实验的方法尽早揭露系统弱点
混沌工程与传统测试的区别
- 在测试中，进行断言：给定特定条件，系统将发出特定输出。测试通常是二进制态的，并确定属性是真还是假。严格地说，这不会产生关于系统的新知识，它只是将效价分配给它的已知属性。
- 实验产生新知识，并经常提出新的探索途径。我们认为混沌工程是一种实验形式，可以产生关于系统的新知识。它不仅仅是一种测试已知属性的方法，可以通过集成测试更轻松地进行验证。
故事
在给大家正式介绍之前，先给大家说个小故事，阿波罗13号在发射前进行的一次测试中，2号氧气罐的氧气始终无法彻底排空。控制人员决定启动罐内的加热器，排出剩余氧气。这个操作需要接通65伏的电源，但氧气罐内的电路一开始的设计电压是28伏。在8小时的加热后，靠近加热器的导线温度一度达到了538度，导线的绝缘层被破坏。在太空中，这段导线短路，点燃了绝缘层，引发了爆炸。
软件开发中的问题
在日常开发运维工作中，如果你不能提早发现和解决问题，最后问题会在周末/半夜来“解决你”.
系统架构的演进
从系统架构的本质演进中是由脆弱的系统，慢慢演进，逐步增强，最终变的越加智能化，成为一个反脆弱系统。
- 脆弱系统：难以修改，许多阻止拥有无法更改的应用程序，维护成本非常高，但是由于他们对业务至关重要，因此仍然运行。
- 健壮系统：可承受一定程度的压力而不会失去其给您，但是如果压力和变化继续，则该系统可能会带来损失。
- 韧性系统：在设计和实现时考虑到压力和适应性特征，从而应对更大的压力和变化，并最大程度的提供价值。
-
反脆弱系统：是一个智能系统，架构复杂有难度，但是一旦建立起来，降机遇变更来驱动业务，甚至能提供创新变更。
image.png
混沌过程的演进
2010年 Netflix 内部开发了 AWS 云上随机终止 EC2 实例的混沌实验工具： Chaos Monkey
2011年 Netflix 释出了其猴子军团工具集： Simian Army
2012年 Netflix 向社区开源由 Java 构建 Simian Army，其中包括 Chaos Monkey V1 版本
2014年 Netflix 开始正式公开招聘 Chaos Engineer
2014年 Netflix 提出了故障注入测试（FIT），利用微服务架构的特性，控制混沌实验的爆炸半径
2015年 Netflix 释出 Chaos Kong ，模拟AWS区域（Region）中断的场景
2015年 Netflix 和社区正式提出混沌工程的指导思想 – Principles of Chaos Engineering
2016年 Kolton Andrus（前 Netflix 和 Amazon Chaos Engineer ）创立了 Gremlin ，正式将混沌实验工具商用化
2017年 Netflix 开源 Chaos Monkey 由 Golang 重构的 V2 版本，必须集成 CD 工具 Spinnaker 来使用
2017年 Netflix 释出 ChAP （混沌实验自动平台），可视为应用故障注入测试（FIT）的加强版
2017年 由Netflix 前混沌工程师撰写的新书“混沌工程”在网上出版
2017年 Russell Miles 创立了 ChaosIQ 公司，并开源了 chaostoolkit 混沌实验框架
混沌工程的原则
建立稳定状态的假设
- 确定监控指标
- 假设注入事件，系统依然稳定
在一个复杂系统里面，我们有特别多的组件，有很多不同的输入输出，我们需要有一个通用的方式来区别系统哪些行为是可以接受的，而哪一些则是不合适的。我们可以认为当系统处于正常操作时候的状态就是稳定状态。
多样化现实世界事件
- 根据现实世界设定事件
- 注入事件是被认为系统可以处理的事件
- 优先注入那些频繁发生且影响重大的事件
在生产环境运行
- 混沌工程实验离生产越近越好
从功能性的故障测试角度来看，非生产环境去实施故障注入是可以满足预期的，不过因为系统行为会根据环境和流量模式有所不同，为了保证系统执行方式的真实性与当前部署系统的相关性，推荐的实施方式还是在生产环境（仿真环境、沙箱环境都不是最好的选择）
很多同学恐惧在生产环境执行实验，原因还是担心故障影响不可控。实施实验只是手段，通过实验对系统建立信心是我们的目标。关于如何减少实验带来的影响，这点在“最小化爆炸半径”部分会有阐述。
并且混沌工程不是一开始就建议你在生产环境运行，也是循序渐进，从测试环境开始，慢慢过渡的到sandbox，最后在生产环境运行试验。
持续自动化运行实验
- 自动执行实验
- 自动分析实验结果
- 自动创建新的实验
实验的手动运行工作属于劳动力密集型任务，因此难以长久持续。建议采取自动化实验及持续运行方式。混沌工程能够将自动化系统引入系统之内，从而促进协调与分析工作的顺利进行。
最小化影响范围
- 对线上业务影响最小范围
- 先小范围，在不断扩大
- 避免在高风险时间段运行
最小化爆炸半径，尽量减少对用户的影响，最好能控制到用户基本，或者请求基本，这样对线上基本就没有什么损失，高层的接受度也会很高，减少故障对产线业务的影响。
混沌工程实验步骤
混沌工程的成熟度模型
混沌工程的接纳指数
混沌工程的价值
1.架构师对当前设计的架构，可以通过混沌工程进行验证
2.开发和运维的可以用混沌工程来提高自己对线上Case处理的演练，提升经验
3.测试可以在利用混沌工程提早暴露一些线上的问题，降低故障复发率，转化被动为主动
4.UI可以在出现这些问题时，界面的反馈，产品不显示，产品对用户的体验度是怎么样的，可以接受与否等
混沌工程的回报率
引用自Netflix
过去一年中，混沌工程提前发现了2次大故障和8次小故障，避免了整个组织大约70万美金的损失。混沌工程团队，总共3个成员，薪水支出15万美金/人。开展混沌工程实验，本身需要1万美金的成本。请问，投资回报率是多少？
