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本文主要介绍了三部分，第一部分从定义、价值、原则、流程全方位的介绍混沌工程，第二部分讲述混沌工程如何在企业中落地，并穿插介绍开源项目
ChaosBlade 和混沌实验平台 AHAS Chaos 架构设计，最后一部分结合两个具体案例介绍了分布式服务下的混沌工程实践。
来自于搜狐，由火龙果软件Linda编辑、推荐。 |
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今天分享的内容包含以下三个方面。
先从混沌工程的定义、价值、原则和实施步骤介绍混沌工程，然后分享混沌工程如何在企业中落地，最后介绍分布式服务下混沌工程实践案例。我们先来看一下什么是混沌工程。
混沌工程理论一文中提到，其是在分布式系统上进行实验的学科，核心目的是提高生产环境中系统的容错性和可恢复性。尼采的这句话:
"打不倒我的必使我强大"，也很好的诠释了混沌工程反脆弱的思想。除了这里提到的目的，实施混沌工程还有哪些价值呢？
这里我从四个角色来说明，对于架构师来说，可以验证系统架构的容错能力，比如验证现在提倡的面向失败设计的系统；对于开发和运维，可以提高故障的应急效率，实现故障告警、定位、恢复的有效和高效性。对于测试来说，可以弥补传统测试方法留下的空白，之前的测试方法基本上是从用户的角度去做，而混沌工程是从系统的角度进行测试，降低故障复发率。对于产品和设计，通过混沌事件查看产品的表现，提升客户使用体验。所以说混沌工程面向的不仅仅是开发、测试，拥有最好的客户体验是每个人的目标。我们知道，系统发生故障的那一刻不是由你来选择的，而是那一刻选择你，你所能做，只能是为之做好准备。了解了混沌工程的价值，我们再来看一下实施混沌工程的一些原则。
前面 Vilas 老师也提到了，我这里重点来介绍一下这五项原则。第一条：”建立一个围绕稳定状态行为的假说“，其包含两个含义，一个是定义能直接反应业务服务的监控指标，需要注意的是这里的监控指标并不是系统资源指标，比如CPU、内存等，这里的监控指标是能直接衡量系统服务质量的业务监控。举个例子，一个调用延迟故障，请求的
RT 会变长，对上层交易量造成下跌的影响，那么这里交易量就可以作为一个监控指标。这条原则的另一个含义是故障触发时，对系统行为作出假设以及监控指标的预期变化。第二个指模拟生产环境中真实的或有理论依据的故障，第三个建议在生产环境中运行实验，但也不是说必须在生产环境中执行，只是实验环境越真实，混沌工程越有价值。持续的执行才能持续的降低故障复发率和提前发现故障，所以需要持续的自动化运行试验，最后一个，混沌工程很重要的一点是控制爆炸半径，也就是试验影响面，防止预期外的资损发生，后面会介绍控制爆炸半径的方式。依据这些指导原则可以更有效实施混沌工程，那么混沌工程的实施步骤是什么？
主要细分为这 8 步，指定试验计划，定义稳态指标，做出系统容错假设，执行实验，检查稳态指标，记录、恢复
实验，修复发现的问题，然后做持续验证。以上是对混沌工程理论相关的介绍，那么如何在企业中落地混沌工程呢?
我这里分为三个阶段，首先要坚定价值，因为你会受到来自多方面的挑战，其次引入混沌工程技术，最后在企业中推广混沌工程文化。在实施混沌工程之前，必须能说清楚混沌工程的价值，而且当受到挑战时，意志要坚定。
比如来自老板的挑战，”如何衡量混沌工程的价值？“，可以向老板表达出，”从故障的应急效率、故障复发率、线上故障发现数来衡量“等等。所以这些问题自己要想清楚。有了坚定的意志，就要开始落地，首先要先了解自己的系统。
这里系统成熟度分 5 个等级，也可以说是业务系统所处的阶段，列出了每个阶段适合什么故障场景。刚才也有听众问，”我的服务就是单点的，还有没有实施混沌工程的必要？“，有必要，可以实施简单的实验场景，比如
CPU 满载等，来验证监控告警，如果发现没有监控告警，就要去推动完善它，然后再推动服务多实例部署，通过混沌工程一级一级的去推动系统的演进，最终实现具有韧性的系统。根据系统成熟度了解自己系统所适合的场景，接下来就要选择一款合适的混沌实验工具。
这里列举了五个维度：场景丰富度、工具类型、易用性等。可以从 awesome-chaos-engineering
github 项目查找或者从 CNCF Landscpage 中查看混沌实验工具。阿里今年开源的 ChaosBlade
也已经加入到 CNCF Landscape 中，后面会对此项目做重点介绍，先来看阿里混沌工程技术的演进。
2012 年阿里内部就上线了 EOS 项目，用于梳理分布式服务强弱依赖问题，同年进行了同城容灾的断网演练。15
年 实现异地多活，16 年内部推出故障演练平台 MonkeyKing，开始在线上环境实施混沌实验，然后
18 年输出了 ACP 专有云产品 和 AHAS 公有云产品，其中 AHAS 旨在将阿里的高可用架构经验以产品的形式对外输出，服务于外部。19
年推出 ChaosBlade 项目，将底层的故障注入能力对外开源，同年也推出混沌实验平台专有云版本
AHAS Chaos，接下来重点介绍一下 ChaosBlade 项目。
ChaosBlade 中文名混沌之刃，是一款混沌实验实施工具，支持丰富的实验场景，比如应用、容器、基础资源等。工具使用简单，扩展方便，其遵循社区提出的混沌实验模型。
该模型分四次，层层递进，很清晰的表达出对什么组件做实验，实验范围是什么，实验触发的匹配规则有哪些，执行什么实验。该模型简洁、通用，语言领域无关、易于实现。阿里集团内的
C++、NodeJS、Dart 应用以及容器平台的实验场景都基于此模型实现。此模型具有很重要的意义，依据此模型可以更精准的描述、更好的理解、更方便沉淀实验场景以及发掘更多的场景。依据此模型实现的工具更加规范、简洁，我们具体看下
ChaosBlade 基于此模型的架构设计。
我将 ChaosBlade 的设计总结为这六点。使用 Golang 构建，实现跨平台，并且解压即用；工具使用采用
CLI 的方式，使用简单，具备完善的命令提示；遵循混沌实验模型定义场景接口，所有场景基于此接口实现，将模型转换为
cobra 框架所支持的命令参数，实现变量参数化、参数规范化，并且通过实验模型 Yaml 描述，可以很方便的实现多语言、多领域的场景扩展。而且将整个实验对象化，每个实验对象都会有个
UID，方便管理。左下角是 chaosblade 工具的使用事例，可以看出使用简洁、清晰。介绍完工具设计，我们再来谈实施混沌工程很重要的一点，如何控制爆炸半径，减小实施风险。
环境越往下，实施风险越高，实验越真实，越具有价值。我们通过两种方式来控制爆炸半径，一是实验场景粒度，从
IDC 到用户，影响范围越来越低，另一个是从生产环境隔离出一部分机器，通过录制流量，对线上流量重放，进行请求打标，实现流量路由到隔离出的环境，对这些机器和请求做实验，这样可控制的爆炸半径更大。
具备了控制爆炸半径的能力，我们可以通过平台，标准化实验流程，实现自动化执行。中间部分的图片是阿里云产品
AHAS Chaos 混沌实验平台的截图，该平台将实施混沌工程分为四个阶段。首先是准备阶段，此阶段可以定义监控指标，准备实验环境等，比如
ChaosBlade 执行 Java 应用实验，必须先执行 Prepare 操作挂载 Agent，则可放到此阶段执行。第二个阶段是执行阶段，此阶段用于执行混沌实验。第三个检查阶段，用于检查监控指标，记录问题等，第四阶段是还原阶段。此四个阶段囊括了前面提到的混沌工程实施的八个步骤，大家看到每个阶段下的每项都是一个小程序，大家可以基于规范开发自己的小程序来扩展自身实验所需要的能力，比如对接自己的业务监控，做实验前通知等。接下来看一下该平台的架构设计。
这是集团和云上混沌实验平台的架构图，通过流程引擎规范混沌工程实施步骤，对外开放平台 OpenAPI，便于上层业务建设，并且提供小程序的机制，可以对接监控平台或做一些实验前的准备操作等，将故障注入能力收敛到
ChaosBlade。基于此混沌实验平台承载了集团突袭演练、攻防演练、新零售演练等业务。此平台已经对外输出，包含公有云和专有云版本，阿里云网站搜索
AHAS 即可。具备了完善的混沌实验平台，可以在企业中推广混沌工程文化。
比如建立门户网站，宣传好的架构，并且推送演练红黑榜。制订攻防制度，如故障分、演练分来推动并量化演练。可以设定固定的攻防日，全企业参与，以战养战，培养混沌文化。介绍完混沌工程在企业落地的流程，我们最后分享下分布式服务下的混沌工程实践，先来看一下分布式服务所面临的问题。
系统日益庞大，服务间的依赖错综复杂，很难评估单个服务故障对整个系统的影响，并且请求链路长，监控告警不完善，导致发现问题、定位问题难度增大，同时业务和技术迭代快，如何持续保障系统的稳定性受到很大的挑战。那么一个高可用的分布式服务应该具备哪些能力呢？
这里列举了分布式系统的高可用原则，前面的讲师伍道长提到系统的好模式和坏模式，我这里列举出的都是好模式。比如入口请求负载均衡，对异常的节点进行流量调度，通过请求限流来控制访问量，防止打垮系统，提供超时重试，当单个服务实例访问超时时，可以将请求路由到其他服务实例进行重试，梳理强弱依赖，对占用资源高的弱依赖服务进行降级，对下游出问题的服务进行熔断等等。还有系统运维方面，系统要做到可监控、可灰度、可回滚，具备弹性伸缩的能力，能快速扩容或者线下有问题的节点。这些高可用原则都可以作为混沌实验场景，从中挑选两个来讲下具体的混沌工程实践。先来看一下
Demo 拓扑图。
此拓扑图来自于阿里云 AHAS 产品架构感知功能，可自动感知架构拓扑，并且可以展示进程、网络、节点等数据。这个分布式服务
Demo 分三级调用，consumer 调用 provider，provider 调用 base，同时
provider 还调用 mk-demo 数据库，provider 和 base 服务具有两个实例，在
AHAS 架构拓扑图上，我们点击一个实例节点，可以到非常清晰的调用关系。我们后面结合这个 Demo
去讲解案例。
案例一，我们验证系统的监控告警性有效性。按照前面提到的混沌工程实施步骤，那么这个案例执行的实验场景是数据库调用延迟，我们先定义监控指标：慢
SQL 数和告警信息，做出期望假设：慢 SQL 数增加，钉钉群收到慢 SQL 告警。接下来执行实验。我们直接使用
ChaosBlade 工具执行，可以看下左下角，我们对 demo-provider 注入调用 mysql
查询时，若数据库是 demo 且表名是 d_discount，则对 50% 的查询操作延迟 600
毫秒。我们使用阿里云产品 ARMS 做监控告警。大家可以看到，当执行完混沌实验后，很快钉钉群里就收到了报警。所以我们对比下之前定义的监控指标，是符合预期的。但需要注意的是这次符合预期并不代表以后也符合，所以需要通过混沌工程持续性的验证。出现慢
SQL，可通过 ARMS 的链路根据来排查定位，可以很清楚的看出哪条语句执行慢。
前面讲了一个符合预期的案例，我们再来看一个不符合预期的。此案例是验证系统异常实例隔离的能力，我们的
Demo 中 consumer 调用 provider 服务，provider 服务具有两个实例，我们对其中一个注入延迟故障，监控指标是
consumer 的 QPS，稳态在 510 左右。我们做的容错假设是系统会自动隔离或下线出问题的服务实例，防止请求路由的此实例，所有
QPS 会有短暂的下跌，但很快会恢复。这个案例，我们使用阿里云 AHAS 混沌实验平台来执行，我们对
demo-provider-1 注入延迟故障，基于此平台可以很方便的执行混沌实验。执行混沌实验后，QPS
下跌到 40 左右，很长时间没有自动恢复，所以不符合预期，我们通过人工的方式对该异常的实例做下线处理，很快就看到，consumer
的 QPS 恢复正常。所以我们通过混沌工程发现了系统问题，我们后面需要做就是记录此问题，并且推动修复，后续做持续性的验证。
我这次分享从介绍混沌工程到如何在企业中落地，并且通过具体的分布式服务的例子介绍混沌工程的实践。我们做一下回顾总结。一是混沌工程是一种主动防御的稳定性手段，体现了反脆弱的思想；二，落地混沌工程会遇到很多挑战，坚持原则不能退让；很重要的一点是实施混沌工程不能只是把故障制造出来，需要有明确的驱动目标；最后选择合适的工具和平台，控制演练风险，实现常态化演练。
这个是部门内部部分高可用架构相关的产品图，以及对应的对外输出的阿里云产品，如包含架构感知、故障演练、限流降级的
AHAS，具备监控告警和链路跟踪的 ARMS，以及性能测试服务 PTS，欢迎大家使用。
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