1、何謂混沌工程？

混沌工程由 Netflix 率先提出并應用，其業(yè)務高度依賴分布式系統(tǒng)，為確保系統(tǒng)在面對各種故障時仍能穩(wěn)定運行，其組織開發(fā)了混沌工程工具集 ——Chaos Monkey 等，通過隨機地關(guān)閉生產(chǎn)環(huán)境中的服務器來驗證系統(tǒng)彈性。

混沌工程是一種在分布式系統(tǒng)上進行實驗的方法，目的是提升系統(tǒng)的彈性和穩(wěn)定性。它通過主動向系統(tǒng)注入故障，觀察系統(tǒng)在各種壓力情況下的行為，以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的潛在問題并加以改進。

2、混沌工程實驗的核心原則

a、建立穩(wěn)定性指標

建立系統(tǒng)穩(wěn)定性指標，是觀測混沌工程實驗效果的關(guān)鍵手段。在混沌工程啟動前，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、業(yè)務指標或用戶體驗指標等。例如，系統(tǒng)TP99指標范圍、可用率指標范圍、頁面響應時間范圍、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，是驗證系統(tǒng)故障應急能力的前提?；煦绻こ虘M可能模擬真實世界中可能發(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)絡故障、人為錯誤等。例如，服務器宕機、網(wǎng)絡延遲、數(shù)據(jù)庫故障、配置錯誤等。

c、生產(chǎn)環(huán)境接納度

生產(chǎn)環(huán)境對演練實驗的接納度，是確保故障演練實驗精度和有效性的基礎要素?；煦绻こ虒嶒炞詈迷谏a(chǎn)環(huán)境中進行，因為生產(chǎn)環(huán)境是最真實的系統(tǒng)運行環(huán)境，能夠反映出系統(tǒng)在實際使用中的各種情況。當然，在生產(chǎn)環(huán)境中進行實驗務必謹慎操作，確保實驗不會對生產(chǎn)運營及用戶造成不良影響。

d、常態(tài)化運轉(zhuǎn)

混沌工程實驗的常態(tài)化運轉(zhuǎn)，是確保系統(tǒng)健壯性得以持續(xù)鞏固的基礎。混沌工程實驗應該持續(xù)自動化運行，以便及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的潛在問題。自動化實驗可以定期進行，也可以在系統(tǒng)發(fā)生變化時進行。通過持續(xù)自動化運行實驗，可以不斷提高系統(tǒng)的彈性和穩(wěn)定性。

3、混沌工程實驗的關(guān)鍵步驟及落地

快遞快運技術(shù)部，自2024年11月起，針對分揀揀攬派及C端、B端核心業(yè)務線，0-1落地研測聯(lián)動紅藍攻防機制，完成共兩輪，87個核心接口架構(gòu)分析，覆蓋31個核心應用（79個場景），識別攔截5類36處風險（監(jiān)控、流程、代碼、預案、依賴），持續(xù)鞏固快快應急預案體系，在此基礎上，25年持續(xù)推動演練線上化實踐、成熟度評估體系建設、落地及能力升維。

a、實驗范圍圈定

通過對核心系統(tǒng)的架構(gòu)分析，梳理系統(tǒng)鏈路的關(guān)鍵指標（系統(tǒng)規(guī)模、SLA及限流指數(shù)等）和關(guān)鍵依賴（應用、存儲及其他中間件），明確要進行實驗的系統(tǒng)或服務范圍，標記故障注入點。

實驗范圍可以是一個或多個單體應用、某個業(yè)務場景下的應用鏈路、某個數(shù)據(jù)中心或整個分布式系統(tǒng)。

b、穩(wěn)定性指標定義

定義明確的穩(wěn)定性指標，用以衡量系統(tǒng)在實驗過程中的狀態(tài)，穩(wěn)定性指標可以是技術(shù)監(jiān)控指標、業(yè)務監(jiān)控指標或用戶體驗指標等。

1）技術(shù)監(jiān)控指標

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

指標名稱	指標描述
UMP（JD術(shù)語）	監(jiān)控方法調(diào)用的TP99，響應時間等
日志異常關(guān)鍵字	監(jiān)控日志中的，有無異常關(guān)鍵字，報錯信息等
容器指標監(jiān)控	監(jiān)控CPU，數(shù)據(jù)庫等使用情況是否有異常
調(diào)用鏈監(jiān)控	監(jiān)控整個上下游調(diào)用鏈路，是否有可用率下降等問題
JVM監(jiān)控	監(jiān)控內(nèi)存，線程等使用情況

2）業(yè)務監(jiān)控指標

業(yè)務監(jiān)控指標，是整個監(jiān)控體系的“頂層”，能夠直接反映用戶使用業(yè)務的真實情況。在快遞快運分揀業(yè)務域，體現(xiàn)如下（例如，發(fā)貨環(huán)節(jié)，設置【發(fā)貨環(huán)節(jié)成功率】作為監(jiān)控指標，通過配置規(guī)則：當前時間的發(fā)貨成功數(shù)據(jù)與上周同比下降超過30%，如果5分鐘內(nèi)連續(xù)出現(xiàn)3次告警，則觸發(fā)嚴重級別的告警）。

?

c、實驗場景構(gòu)建

根據(jù)系統(tǒng)的架構(gòu)及技術(shù)特點，以及可能出現(xiàn)的故障情況，參考設計各種實驗場景。實驗場景應該盡可能地模擬真實世界中可能發(fā)生的各種故障和異常情況（可參考 歷史存量線上故障）。

故障分類	描述
服務器硬件故障	模擬服務器 CPU、內(nèi)存、硬盤等硬件組件故障。例如，通過設置硬件監(jiān)控軟件模擬 CPU 使用率瞬間達到 100%，或模擬內(nèi)存出現(xiàn)壞塊導致部分內(nèi)存無法正常讀寫，又或者模擬硬盤空間滿溢，影響應用數(shù)據(jù)存儲和讀取
網(wǎng)絡設備故障	包括網(wǎng)絡交換機、路由器故障。如設置網(wǎng)絡交換機某個端口故障，造成部分服務器網(wǎng)絡連接中斷；模擬路由器丟包，導致應用網(wǎng)絡通信延遲或數(shù)據(jù)傳輸錯誤
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）。可通過編寫腳本消耗系統(tǒng)資源，觸發(fā)文件描述符不足的情況，觀察應用在這種操作系統(tǒng)故障下的表現(xiàn)
應用程序自身故障	例如代碼邏輯錯誤導致空指針異常、內(nèi)存泄漏、死鎖等?？梢栽趹么a中特定位置人為插入引發(fā)空指針異常的代碼片段，進行局部模擬；對于內(nèi)存泄漏，可通過工具模擬對象未正確釋放內(nèi)存的情況；通過編寫存在競爭條件的代碼模擬死鎖場景
中間件故障	若應用使用數(shù)據(jù)庫中間件、消息隊列中間件等，可模擬中間件故障。比如數(shù)據(jù)庫中間件連接池耗盡，導致應用無法獲取數(shù)據(jù)庫連接；消息隊列中間件消息堆積、消息丟失等。以數(shù)據(jù)庫中間件為例，可通過修改配置參數(shù)，限制連接池大小，快速創(chuàng)建大量數(shù)據(jù)庫連接請求，使連接池耗盡
高并發(fā)壓力	利用性能測試工具模擬大量用戶同時訪問應用，造成系統(tǒng)負載過高。例如，使用 JMeter 模擬每秒數(shù)千個并發(fā)請求，測試應用在高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性和故障應對能力
環(huán)境變量錯誤	修改應用運行所需的環(huán)境變量，如配置錯誤的數(shù)據(jù)庫連接字符串、錯誤的系統(tǒng)路徑等，觀察應用能否正確識別并處理這些錯誤

1）一般場景構(gòu)建

①CPU使用率（單個故障場景樣例及核心參數(shù)解釋）

?演練目的：CPU混沌實驗用于在主機模擬CPU負載情況，通過搶占CPU資源，模擬CPU在特定負載情況下，驗證其對服務質(zhì)量、監(jiān)控告警、流量調(diào)度、彈性伸縮等應用能力的影響。

?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：故意運行占用大量 CPU 資源的進程，使得系統(tǒng)的 CPU 使用率飆升，從而觀察其他服務和進程在資源競爭下的表現(xiàn)。（勾選代表打開該模式）

?滿載核數(shù)：核心滿載個數(shù)（如果一個系統(tǒng)在正常運行時很少有核心達到滿載，但在混沌工程測試中有多個核心持續(xù)滿載，那么可能表明系統(tǒng)在極端情況下的資源分配存在問題，或者系統(tǒng)并沒有正確地平衡負載。）

?滿載核索引：每個 CPU 核心在操作系統(tǒng)中都有一個唯一的索引號，這些索引號通常從 0 開始計數(shù)。（例：0,1 / 0-2） 參數(shù)優(yōu)先級：使用率 > 滿載核數(shù) > 滿載核索引 建議：第一次演練優(yōu)先使用【使用率】

②更多場景及選型原則：混沌工程-故障演練場景選型及實施說明?

2）復雜場景構(gòu)建

①單應用單故障場景“多參數(shù)”組合構(gòu)建

場景構(gòu)建說明

構(gòu)建參數(shù)	故障類型
接口參數(shù)：請求類型（GET/POST）、數(shù)據(jù)格式（JSON/XML）、請求體大小（1KB/10KB）	資源耗盡（CPU / 內(nèi)存）
配置參數(shù)：線程池大?。?/10）、超時閾值（1s/5s）、緩存 TTL（30s/60s）	網(wǎng)絡異常（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)絡延遲（100ms/500ms）	數(shù)據(jù)異常（錯誤碼 / 空值）

（場景樣例）連接庫請求延遲&業(yè)務的異常流量注入

?場景描述：依據(jù)場景構(gòu)建的基本原則，我們在構(gòu)建數(shù)據(jù)庫請求延遲的情況前提下，向系統(tǒng)注入帶有異常業(yè)務數(shù)據(jù)的流量，以檢查應急預案對應的處理能力。

攻擊接口	http://xxxxx.forcebot.jdl.com/services/xxxxx/getWaybillChute
攻擊步驟		預期結(jié)果	結(jié)論
10*10個QPS將壓測流量灌入（正常流量）		事務成功率100%	pass
植入故障，觀察（故障占比：80%，A分組5臺打掛，B分組3臺打掛）		5分鐘內(nèi)觸發(fā)數(shù)據(jù)庫請求告警，守方報備到備戰(zhàn)群	pass
調(diào)節(jié)壓測流量，QPS增加到60*10（值逐步增加）		服務可用率降低，TP99上升	pass
調(diào)節(jié)壓測流量，QPS增加到80*10（值逐步增加）		服務可用率降低，TP99上升	pass
觀察到守方通過防守動作止損 較長時間內(nèi)服務沒起來		事務成功率100%，連接數(shù)據(jù)庫請求正常，TP99恢復正常（TCP重傳、數(shù)據(jù)庫連接、下線機器、擴容）	pass
停止故障任務		集群下所有機器事務成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復正常，連接數(shù)據(jù)庫請求正常	pass
停止壓測腳本		流量停止灌入	pass

②單應用多故障場景組合構(gòu)建

?場景構(gòu)建說明：可參考如下組合方式，構(gòu)建單應用多故障場景。

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：先設置一個局部故障，如某個模塊的代碼邏輯錯誤導致該模塊功能不可用，同時再設置一個影響全局的故障，如服務器內(nèi)存耗盡，使整個應用運行緩慢甚至崩潰。這樣可以測試應用在局部問題和整體資源危機同時出現(xiàn)時的應對策略
	上下游故障組合：如果應用存在上下游依賴關(guān)系，模擬上游服務故障（如數(shù)據(jù)提供方接口異常）與下游服務故障（如數(shù)據(jù)存儲服務不可用）同時發(fā)生
基于故障發(fā)生時間順序組合	先后發(fā)生故障組合：設定故障按特定順序出現(xiàn)。比如，先模擬網(wǎng)絡短暫中斷，導致部分數(shù)據(jù)傳輸失敗，緊接著由于數(shù)據(jù)處理異常，引發(fā)應用內(nèi)部的緩存雪崩問題。通過這種順序組合，測試應用在連鎖故障場景下的恢復能力和數(shù)據(jù)一致性
	周期性故障組合：設置周期性出現(xiàn)的故障，如每隔一段時間（如 10 分鐘）網(wǎng)絡出現(xiàn)一次短暫擁塞，在擁塞期間，同時出現(xiàn)應用程序的內(nèi)存泄漏問題逐漸加重。這種組合可以觀察應用在長期面對周期性故障和持續(xù)惡化的內(nèi)部故障時的表現(xiàn)
基于業(yè)務流程關(guān)鍵節(jié)點組合	核心業(yè)務流程故障組合：針對應用的核心業(yè)務流程設置故障。以在線支付流程為例，在用戶輸入支付信息階段，模擬輸入校驗模塊出現(xiàn)故障，接受錯誤格式的支付信息；同時在支付確認階段，模擬與支付網(wǎng)關(guān)通信故障，測試支付流程在多個關(guān)鍵節(jié)點故障下的健壯性
	業(yè)務高峰與故障組合：結(jié)合業(yè)務使用高峰時段，疊加多種故障。例如，一個視頻播放應用在晚上用戶觀看高峰期，同時出現(xiàn)服務器 CPU 負載過高、視頻源文件損壞、CDN 節(jié)點故障等多種故障，測試應用在高業(yè)務壓力和復雜故障環(huán)境下能否保障用戶基本體驗

（場景樣例）核心依賴中間件MySQL請求延遲&CPU使用率增加場景

?場景描述：該場景主要在單應用模式下，在數(shù)據(jù)庫和CPU維度，參考故障的一般發(fā)生順序，進行組合注入，并同步觀察系統(tǒng)恢復能力。

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

攻擊接口	com.jdl.xxxxx.xxxxx.api.gather.xxxxx#queryWayGather
攻擊步驟		預期結(jié)果	結(jié)論
20個QPS將流量灌入對應機器（接口單機線上最大QPS 66）		事務成功率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
觀察到守方通過防守動作止損		事務成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復正常	pass
植入故障2【針對擴容新增機器 植入cpu 使用率70%】		新機器持續(xù)cpu告警，持續(xù)擴容，保證分組下集群數(shù)量	pass
觀察到守方通過防守動作止損		集群下所有機器事務成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復正常	pass
調(diào)節(jié)壓測流量，QPS增加到1980（線上峰值3倍）		服務可用率降低，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
停止壓測腳本		流量停止灌入	pass

③多應用多故障場景組合構(gòu)建

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

組合方式	組合描述
基于業(yè)務流程的組合	串聯(lián)業(yè)務流程故障組合：業(yè)務場景 A發(fā)生一個故障，同時業(yè)務場景B也發(fā)生也一個故障，同時 A和B 是不同應用，業(yè)務流程串聯(lián)
	并發(fā)業(yè)務流程故障組合：業(yè)務場景 A發(fā)生一個故障，同時業(yè)務場景B也發(fā)生也一個故障，同時 A和B 是不同應用，業(yè)務流程并發(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內(nèi)部使用的特定應用出現(xiàn)功能故障，全局故障則可以是影響整個企業(yè)的網(wǎng)絡故障或核心數(shù)據(jù)庫故障
	關(guān)鍵與非關(guān)鍵應用故障組合：設置故障場景為核心業(yè)務系統(tǒng)出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫連接池耗盡的故障，非核心應用發(fā)生另一個故障
基于故障發(fā)生時間順序的組合	先后發(fā)生故障組合：先設置一個應用的故障，待其產(chǎn)生一定影響后，再觸發(fā)另一個應用的故障
	周期性故障組合：設置某些故障周期性出現(xiàn)，如每隔一段時間（如每天凌晨）出現(xiàn)故障A，同時，在每周的特定時間段（如周五下午業(yè)務高峰時段）出現(xiàn)故障B，組合參考

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3）計劃外場景構(gòu)建

故障演練計劃外場景通常是指在沒有預先計劃或通知的情況下，模擬系統(tǒng)或服務出現(xiàn)故障的情境，以測試和提高系統(tǒng)的可靠性和團隊的應急響應能力。其主要特點包括：突發(fā)性、真實感、壓力測試、團隊協(xié)作。以下是在研發(fā)毫無防備的情況，進行的一次突襲式的故障演練例子：

混沌工程與傳統(tǒng)的故障引入測試，在注入場景和工具使用方面存在重疊。故障注入測試，是混沌工程實驗的一種驗證策略。 其本質(zhì)區(qū)別，是思維方式的差異 ，故障注人測試是通過已知故障和應急預案，確認系統(tǒng)對已知風險的承載能力。而混沌工程，是通過構(gòu)造諸如應急預案范圍外的故障場景，確認系統(tǒng)對未知風險的承載能力。

（場景樣例）JAVA進程線程池滿（未在演練劇本內(nèi)的故障，觀察系統(tǒng)應急能力）

通常在劇本評審階段，測試團隊會與架構(gòu)團隊完成全量場景評估，同時會提取部分場景，在約定演練時間計劃外執(zhí)行，研發(fā)團隊對此類故障的執(zhí)行計劃不知情，以此強化驗證其應急處理能力。

例如：在某計劃外場景演練過程中，發(fā)現(xiàn)2個問題，①當植入JAVA進程線程池滿的故障時，預期觸發(fā)CPU告警，研發(fā)團隊并未第一時間同步報備。②在故障停止時，預期所有機器及事務恢復正常，并由研發(fā)接口人報備同步恢復信息，但研發(fā)團隊并未第一時間同步報備。

由此可見，計劃外的場景，在識別系統(tǒng)應急能力之外，可更多反映研發(fā)團隊，在故障處理過程中的組織協(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		預期結(jié)果	結(jié)論
1個QPS將流量灌入對應機器		事務成功率100%	pass
植入JAVA進程線程池滿故障，觀察		10分鐘內(nèi)觸發(fā)CPU使用率告警，守方報備到備戰(zhàn)群，業(yè)務全部失敗	fail
故障生效后立即調(diào)節(jié)壓測流量，QPS增加到10筆/s(日常量)		服務可用率降低，CPU使用率持續(xù)增加，TP99上升	pass
觀察到守方通過防守動作止損		集群下所有機器事務成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復正常	pass
停止故障任務		集群下所有機器事務成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復正常	fail
停止壓測腳本		流量停止灌入	pass

?

4）流量沖擊融合場景構(gòu)建

?系統(tǒng)在故障發(fā)生時，例如，C端用戶在響應卡滯情況下，如系統(tǒng)未給予明確的故障提示、降級方案或恢復預期，往往會通過重復操作，確認系統(tǒng)恢復進展，請求量存在倍增可能。

?后端平臺類系統(tǒng)對接，請求方往往會通過自動重試，嘗試重建成功請求，同時在長鏈路業(yè)務場景下，如鏈路各應用重試策略未統(tǒng)一，請求量存在倍增可能。以上，在故障恢復過程中，已部分恢復的服務，大概率會被倍增流量快速擊潰，造成系統(tǒng)可用性雪崩。有必要通過融合流量沖擊場景的混沌實驗，確認系統(tǒng)的極端風險承載能力。

（場景樣例）應用CPU滿載混合單機流量激增

?場景描述：在CPU滿載的情況下，模擬接口流量激增。首先植入CPU滿載，再調(diào)節(jié)注入流量，觀察整個處理過程。

演練執(zhí)行
攻擊接口	整個應用
攻擊步驟		預期結(jié)果	結(jié)論
小流量注入		事務成功率100%	pass
植入故障CPU占用率80%，植入比例：70%，觀察		CPU滿載，5分鐘內(nèi)觸發(fā)CPU使用率告警，守方報備到備戰(zhàn)群	pass
調(diào)節(jié)壓測流量，單機QPS增加到1倍壓測流量（梯度），單機CPU占有率>60%		CPU使用率持續(xù)增加，TP99上升	pass
調(diào)節(jié)壓測流量，單機QPS增加到2倍壓測流量（梯度），單機CPU占有率>80%		CPU使用率持續(xù)增加，TP99上升	pass
觀察到守方通過防守動作止損		事務成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復正常	pass
觀察到守方通過防守動作止損		集群下所有機器事務成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復正常	pass
停止故障任務		集群下所有機器事務成功率100%，CPU使用率60%以下，TP99恢復正常	pass
停止壓測腳本		流量停止注入	pass

d、實驗劇本構(gòu)建

1）劇本設計詳解

故障注入過程，尤其是在生產(chǎn)或準生產(chǎn)環(huán)境實驗，未經(jīng)評估的故障場景，極易造成線上生產(chǎn)異動，對實驗方案的嚴謹性以及人員的專業(yè)性，提出了更高的要求。實驗劇本構(gòu)建主要包括以下幾個要素。

劇本構(gòu)建核心要素	關(guān)鍵事項	準入標準	準出標準
明確實驗目標	·定義實驗目的：識別實驗的核心目的，例如提高系統(tǒng)的彈性、驗證故障處理機制、評估服務降級策略等。 ·選擇關(guān)鍵性能指標（KPIs）：確定用于評估實驗結(jié)果的關(guān)鍵性能指標，如系統(tǒng)的響應時間、可用性、吞吐量、錯誤率等。 ·設定具體目標：制定具體的、可衡量的目標。例如，“在網(wǎng)絡延遲增加的情況下，系統(tǒng)響應時間不超過2秒”。 ·業(yè)務影響考量：確保實驗目標與業(yè)務目標相一致，評估實驗對業(yè)務連續(xù)性和用戶體驗的潛在影響。	·團隊準備：確保參與實驗的團隊成員了解實驗目的、流程和應急響應計劃。 ·確保業(yè)務影響最小化：制定策略，確保實驗不會對關(guān)鍵業(yè)務功能造成重大影響?？梢酝ㄟ^選擇非高峰時段進行實驗或在實驗前進行業(yè)務影響評估。 ·風險識別：系統(tǒng)地識別實驗可能帶來的所有潛在風險，包括對系統(tǒng)穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)完整性和業(yè)務連續(xù)性的影響。	·設定實驗范圍和條件：明確實驗的范圍（例如哪些服務或組件會受到影響）和條件（例如故障的持續(xù)時間、強度等）。
選擇故障場景	·識別潛在故障：通過對系統(tǒng)架構(gòu)、依賴關(guān)系和歷史故障記錄的分析，識別潛在的故障類型。包括網(wǎng)絡延遲、服務宕機、資源耗盡、數(shù)據(jù)庫故障、磁盤故障，超時、服務不存活等。 ·優(yōu)先級排序：根據(jù)故障對業(yè)務的影響程度進行排序。優(yōu)先選擇那些對關(guān)鍵業(yè)務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。 ·場景細化：將故障場景具體化，包括故障的觸發(fā)條件、影響范圍和預期結(jié)果；考慮組合多個故障場景，模擬復雜環(huán)境下的系統(tǒng)行為。	·場景驗證：確保所選故障場景經(jīng)過驗證，可以在實驗環(huán)境中安全地注入和控制。 ·團隊準備：團隊成員應了解故障場景的細節(jié)、實驗步驟和應急響應計劃。 ·審批流程：實驗需要獲得相關(guān)方的批準，特別是涉及到關(guān)鍵業(yè)務系統(tǒng)時。	·可行性完成：評估故障場景的實施難度，包括技術(shù)可行性和資源需求，確保實驗能夠在現(xiàn)有條件下順利進行。 ·影響評估完成：預估故障場景可能對系統(tǒng)和用戶造成的影響，并確保其在可控范圍內(nèi)，避免對生產(chǎn)環(huán)境造成嚴重影響。
設計實驗方案	·場景描述：詳細描述每個故障場景，包括故障類型、注入方式和預期影響。 ·步驟規(guī)劃：制定實驗的具體步驟，包括故障注入的時間、地點和方式。 ·成功標準：定義實驗的成功標準，即在故障條件下系統(tǒng)應達到的性能水平。	·風險評估：完成對實驗的風險評估，識別可能的風險和影響，并制定相應的緩解措施。 ·團隊準備：團隊成員已接受必要的培訓，了解實驗步驟、應急響應計劃和溝通渠道。 ·溝通計劃：確保所有相關(guān)方已被告知實驗的時間、范圍和可能的影響，并制定溝通計劃以便在實驗過程中及時更新信息。	·方案風險評估完成：評估實驗對系統(tǒng)和用戶的實際影響，確保實驗沒有導致不可接受的中斷或損害。
風險評估與應急預案	·風險識別：識別實驗可能帶來的風險，包括對系統(tǒng)穩(wěn)定性和業(yè)務運營的影響。 ·應急預案：制定緩解措施，如快速回滾計劃和應急響應方案。	·風險識別：系統(tǒng)地識別實驗可能帶來的所有潛在風險，包括對系統(tǒng)穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)完整性和業(yè)務連續(xù)性的影響。 ·應急響應計劃：制定詳細的應急響應計劃，明確角色和責任，以便在實驗過程中快速響應任何突發(fā)問題。 ·審批和溝通：風險評估報告和緩解計劃需要獲得相關(guān)方的審核和批準。確保所有相關(guān)方都了解可能的風險和緩解措施。	·風險評估完成：完成對實驗風險的評估，并制定相應的應急預案。
實驗環(huán)境準備	·環(huán)境搭建：準備實驗環(huán)境，確保其與生產(chǎn)環(huán)境盡可能相似，以提高實驗結(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收集和分析數(shù)據(jù)。	·環(huán)境驗證：驗證實驗環(huán)境的準備情況，包括配置、數(shù)據(jù)和工具的可用性。 ·溝通確認：確認所有相關(guān)方（如開發(fā)、運維、業(yè)務團隊）已收到實驗通知并同意進行實驗。	·環(huán)境隔離：確保實驗環(huán)境與生產(chǎn)環(huán)境適當隔離（成熟度高的可以不隔離），以避免實驗對生產(chǎn)系統(tǒng)造成不必要的影響。 ·環(huán)境一致性：驗證實驗環(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)絡配置等，以確保實驗結(jié)果的可用性和相關(guān)性。 ·資源可用性：確保實驗所需的所有資源（如計算資源、存儲、網(wǎng)絡帶寬）已準備就緒，并能夠支持實驗的順利進行。
實驗執(zhí)行與數(shù)據(jù)分析	·實時監(jiān)控：在實驗過程中，實時監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)和關(guān)鍵指標，確保能夠快速識別和響應異常情況。 ·故障注入：按照實驗方案注入故障，觀察系統(tǒng)的反應。 ·數(shù)據(jù)收集：收集實驗期間的所有相關(guān)數(shù)據(jù)，包括日志、監(jiān)控指標和用戶反饋。 ·結(jié)果分析：分析實驗結(jié)果，評估系統(tǒng)在故障條件下的表現(xiàn)，并識別改進機會。	·風險評估完成：確保已進行全面的風險評估，識別潛在風險，并制定相應的緩解措施。 ·團隊準備就緒：所有相關(guān)團隊（如開發(fā)、運維、安全）已準備好，并了解各自的職責和應對措施。 ·應急計劃確認：確保應急計劃已制定并經(jīng)過驗證，所有團隊成員都清楚如何在緊急情況下快速恢復系統(tǒng)。 ·環(huán)境驗證：實驗環(huán)境已被驗證為與生產(chǎn)環(huán)境相似，并且所有必要的工具和配置已準備就緒。 ·溝通與批準：獲得所有相關(guān)方（包括管理層和業(yè)務團隊）的批準，確保他們了解實驗計劃和可能的影響。 ·監(jiān)控和日志系統(tǒng)在線：確保監(jiān)控和日志系統(tǒng)正常運行，以便實時追蹤實驗過程中系統(tǒng)的狀態(tài)和行為。	·實驗結(jié)果評估：對照預定的成功標準評估實驗結(jié)果，確保實驗目標已實現(xiàn)。 ·系統(tǒng)恢復確認：確保系統(tǒng)已恢復到正常運行狀態(tài)，所有故障注入的影響已完全消除。 ·數(shù)據(jù)完整性驗證：檢查實驗期間的數(shù)據(jù)完整性，確保沒有數(shù)據(jù)丟失或損壞。 ·報告生成：生成詳細的實驗報告，包括實驗過程、結(jié)果、發(fā)現(xiàn)的問題和改進建議。 ·經(jīng)驗總結(jié)與分享：召開經(jīng)驗總結(jié)會議，分享實驗中的經(jīng)驗教訓，并更新相關(guān)的操作文檔和策略。 ·后續(xù)行動計劃：確定并記錄需要改進的領域和后續(xù)行動計劃，以提升系統(tǒng)的彈性和可靠性。
復盤與成熟度評估	·報告撰寫：撰寫詳細的實驗報告，記錄實驗過程、結(jié)果和發(fā)現(xiàn)的問題。 ·改進計劃：根據(jù)實驗結(jié)果制定系統(tǒng)改進計劃，并計劃后續(xù)步驟。 ·知識共享：將實驗結(jié)果和經(jīng)驗教訓分享給相關(guān)團隊，促進組織內(nèi)部的知識積累。 ·復盤會議：召開復盤會議，討論實驗中的亮點和不足，優(yōu)化未來的實驗流程。 ·成熟度改進：評估被演練系統(tǒng)服務成熟度。	·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。 ·參與者準備：確保所有關(guān)鍵參與者（如開發(fā)、運維、安全團隊成員）已準備好參與復盤會議，并了解實驗的背景和結(jié)果。 ·目標明確：復盤的目標和預期成果已明確，并傳達給所有參與者 ·成熟度評估：已完成對當前混沌工程實踐的成熟度評估，識別出需要改進的領域。	·問題識別與分析：已識別并分析實驗中的所有關(guān)鍵問題和挑戰(zhàn)。 ·成功與不足記錄：記錄實驗中的成功經(jīng)驗和不足之處，并分析其原因。 ·改進措施制定：制定具體的改進措施和后續(xù)行動計劃，并獲得相關(guān)方的認可。 ·文檔更新：更新相關(guān)文檔，包括操作手冊、實驗報告和改進計劃。 ·經(jīng)驗分享：將復盤結(jié)果和經(jīng)驗分享給更廣泛的團隊或組織，以促進知識共享。

2）劇本構(gòu)建樣例

?故障演練方案-快遞快運-分揀條線-2024年12月?

e、工具選型

1）工具選型原則

①功能特性

?復雜場景構(gòu)建：對于復雜的分布式系統(tǒng)，尤其是包含多種技術(shù)棧（如同時有微服務、數(shù)據(jù)庫、消息隊列等）的系統(tǒng)，需要選擇能夠模擬多種故障類型的工具，以更全面地測試系統(tǒng)的彈性。

?實驗場景定制化：混沌工程工具應該允許用戶根據(jù)自己的系統(tǒng)特點和需求定制實驗場景，提供豐富的實驗模板，并可通過修改這些模板或編寫自己的實驗腳本來定制實驗。這種靈活性使得用戶能夠模擬特定的業(yè)務場景下可能出現(xiàn)的故障，如模擬電商系統(tǒng)在購物高峰期時數(shù)據(jù)庫查詢緩慢的情況。

?系統(tǒng)集成能力：實驗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。通過插件或者 API 的方式實現(xiàn)與其他系統(tǒng)的集成，增強工具的實用性。

②環(huán)境適配

?容器化基礎設施兼容性：隨著容器技術(shù)和 Kubernetes 的廣泛應用，混沌工程工具需要加強對以上基礎環(huán)境的支持，更充分地兼容 Kubernetes（Pod、Deployment、Service 等），并進行有效的故障注入。

?云平臺兼容性：對于部署在云平臺（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兼容，是否能夠提供針對特定云平臺的故障模擬功能，。例如，AWS S3 存儲桶故障、Azure 虛擬機故障等特定故障情況，以適應云環(huán)境下的實驗需求。

?跨平臺支持：對于同時在多種操作系統(tǒng)（如 Linux、Windows、Android、IOS、MacOS 等）和硬件架構(gòu)（如 x86、ARM）上運行的系統(tǒng)，確保所選工具能夠在所有相關(guān)平臺上正常工作，避免出現(xiàn)因平臺差異導致實驗無法進行的情況。

③易用性和學習成本

?用戶界面友好程度

?直觀、易于操作的用戶界面可以降低用戶的學習成本和操作難度。例如，Gremlin 有一個相對直觀的 Web 界面，用戶可以通過簡單的操作（如選擇故障類型、目標系統(tǒng)等）來設置和啟動實驗。對于非技術(shù)人員或者剛接觸混沌工程的團隊成員來說，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)可以幫助用戶更快地學習和使用工具。工具的官方文檔應該包括詳細的安裝指南、實驗設置說明、故障模擬類型介紹等內(nèi)容。同時，一個活躍的社區(qū)可以讓用戶分享經(jīng)驗、解決問題，例如在開源的混沌工程工具社區(qū)中，用戶可以找到其他使用者分享的自定義實驗場景案例，幫助自己更好地開展實驗。

④安全性和可靠性

?實驗風險控制

?混沌工程工具在進行故障注入時可能會對生產(chǎn)系統(tǒng)造成一定的風險，因此需要選擇能夠有效控制實驗風險的工具。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，故障注入的強度和范圍可以得到限制，并且可以提前設置好終止實驗的條件，以確保在系統(tǒng)出現(xiàn)異常時能夠及時停止實驗，避免對生產(chǎn)系統(tǒng)造成嚴重破壞。

?工具自身的可靠性

?工具本身應該是可靠的，不會因為自身的故障而導致實驗結(jié)果不準確或者對系統(tǒng)造成額外的干擾。可以查看工具的版本更新記錄、用戶評價等信息來了解工具的可靠性情況。例如，經(jīng)過多個企業(yè)長時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

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

①JD泰山混沌工程平臺（快快技術(shù)-首選解決方案平臺）

?簡介：是一款遵循混沌工程原理和混沌實驗模型的實驗注入工具，幫助用戶檢驗系統(tǒng)高可用、提升分布式系統(tǒng)的容錯能力，平臺使用簡單、調(diào)度安全。是基于 ChaosBlade 底座進行打造，并增加了JIMDB、JSF、JED等中間件類故障場景，讓大家可以精細地控制演練影響范圍（爆炸半徑）。

?特點：支持多種類型的故障，如基礎資源故障：CPU、 內(nèi)存、網(wǎng)絡、磁盤、進程；Java進程故障：進程內(nèi)CPU滿載、內(nèi)存溢出、類方法延遲/拋異常/篡改返回值、MYSQL請求故障、JIMDB請求故障、JSF請求故障；JED集群故障：集群分片主從切換、集群分片節(jié)點重啟

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

②業(yè)界工具平臺及能力對標

平臺/能力	特點	適用場景
云原生計算基金會托管項目，專注于 Kubernetes 環(huán)境中進行混沌工程實踐，可編排多種混沌實驗	·支持多種類型的故障注入，如 Pod 故障、網(wǎng)絡故障、文件系統(tǒng)故障、時間故障、壓力故障等 ·提供了直觀的 Web 界面 ChaosDashboard，方便用戶管理、設計和監(jiān)控混沌實驗	適用于云原生架構(gòu)下的系統(tǒng)，幫助開發(fā)人員、運維人員在 Kubernetes 環(huán)境中測試應用程序和基礎設施的可靠性與穩(wěn)定性，如基礎資源故障，Java應用故障等
Kubernetes 原生的混沌工程開源平臺，以其強大的故障創(chuàng)建與編排能力著稱	·擁有故障注入實驗市場 ChaosHub，提供大量可定制的實驗模板，支持多種故障注入類型，涵蓋通用、各大云平臺及 Spring Boot 等多種場景 ·可與 Prometheus 等可觀測性工具原生集成，方便監(jiān)控故障注入實驗的影響	適用于不同技術(shù)背景的團隊，在 Kubernetes 環(huán)境中進行混沌工程實踐，幫助識別系統(tǒng)中的弱點和潛在停機隱患。如可模擬存儲故障，CICD管道層面故障等
阿里巴巴開源的混沌工程工具，可針對主機基礎資源、容器、Kubernetes 平臺、Java 應用、C++ 應用、阿里云平臺及其他服務等多達 7 個場景開展故障注入實驗	·支持在多種環(huán)境中進行故障注入，能夠模擬各種復雜的故障場景，如 CPU 滿載、內(nèi)存泄漏、網(wǎng)絡延遲等資源層面的故障，還能深入到應用層對特定方法進行故障注入 ·具有易用性和靈活性，通過簡單的 CLI 命令行工具進行故障注入 ·支持動態(tài)加載和無侵入式的實驗設計	適用于復雜分布式系統(tǒng)和微服務架構(gòu)中的故障模擬，幫助團隊提前發(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、靈活且易于集成的混沌工程工具，允許用戶以聲明式的方式定義各種故障注入場景	·支持使用 YAML 文件定義混沌實驗，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	適用于開發(fā)者和運維人員在 Kubernetes 環(huán)境中進行混沌工程實驗，可作為新功能上線前的測試、持續(xù)集成 / 持續(xù)交付流程的一部分，以及故障恢復訓練等
功能全面的混沌工程工具，提供了直觀的 Web 界面，可模擬多種故障場景，包括服務器故障、網(wǎng)絡延遲、丟包、數(shù)據(jù)庫故障、容器故障等	·具備強大的故障模擬能力和靈活的實驗配置選項，可與多種監(jiān)控和日志工具集成，方便用戶在實驗過程中觀察系統(tǒng)的狀態(tài)變化 ·提供了 “安全模式” 或 “沙箱模式” 等風險控制功能，確保實驗的安全性	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，尤其適合對安全性和風險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，專門用于在 AWS 云平臺上進行故障注入實驗	·可模擬 AWS 云服務的各種故障情況，如 EC2 實例故障、S3 存儲桶故障、RDS 數(shù)據(jù)庫故障等 ·與 AWS 的其他服務和工具集成緊密，方便用戶在云環(huán)境中進行全面的系統(tǒng)測試	適用于使用 AWS 云平臺的企業(yè)和開發(fā)者，幫助他們在云環(huán)境中評估系統(tǒng)的可靠性和彈性，確保應用程序能夠在 AWS 云服務出現(xiàn)故障時正常運行

?

f、執(zhí)行實驗

1）系統(tǒng)架構(gòu)分析

①架構(gòu)分析的必要性

系統(tǒng)級架構(gòu)分析，是所有穩(wěn)定性保障工作開展的首要條件。通過對系統(tǒng)機構(gòu)的充分理解和分析，才能準確識別故障演練的切入點（可能的弱點），以下，是系統(tǒng)架構(gòu)分析的必要環(huán)節(jié)和目的。

②識別關(guān)鍵組件和依賴關(guān)系

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

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)的流動路徑和通信模式。這有助于設計針對網(wǎng)絡延遲、帶寬限制或通信中斷的故障演練。

④識別單點故障

系統(tǒng)架構(gòu)分析可以幫助識別系統(tǒng)中的單點故障，這些是可能導致整個系統(tǒng)崩潰的薄弱環(huán)節(jié)。通過故障演練，可以測試這些點的冗余性和故障恢復能力。

⑤優(yōu)化故障演練設計

了解系統(tǒng)架構(gòu)可以幫助設計更加真實和有針對性的故障場景，從而提高故障演練的有效性和相關(guān)性。

⑥評估故障影響范圍

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

⑦加強團隊的協(xié)作與溝通

通過架構(gòu)分析，團隊成員可以更好地理解系統(tǒng)的整體設計和各自的角色。這有助于在故障演練中提高團隊的響應能力和協(xié)作效率。

⑧支持持續(xù)改進：

架構(gòu)分析提供了一個基準，用于在故障演練后評估系統(tǒng)的改進效果。通過反復的分析和演練，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，它確保演練的設計和實施是有針對性的，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，標注演練（壓測同理）入口。

?梳理演練（壓測同理）接口調(diào)用架構(gòu)圖，標識調(diào)用鏈路強弱依賴、調(diào)用層級關(guān)系以及演練（壓測同理）切入點。

?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)用鏈梳理文檔（樣例）：快快接口梳理（常態(tài)化演練）?

3）實驗方案

在生產(chǎn)環(huán)境或測試環(huán)境中執(zhí)行實驗，觀察系統(tǒng)在各種故障情況下的行為。在執(zhí)行實驗過程中，應嚴格遵照劇本要求明確分工及實驗步驟，密切關(guān)注系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài)指標，確保實驗不會對用戶造成不良影響。故障演練劇本?

①方案樣例

實驗方案實施過程中，應嚴格按照分工和劇本執(zhí)行，第一時間留存關(guān)鍵證據(jù)，記錄關(guān)鍵步驟結(jié)論。

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

?

g、結(jié)果分析

?對實驗結(jié)果進行分析，找出系統(tǒng)中的潛在問題和薄弱環(huán)節(jié)。分析實驗結(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。針對實驗結(jié)果總結(jié)經(jīng)驗并后續(xù)做針對性改進。

?樣例：如針對某一個應用，演練完成之后，會從以下維度評估，并總結(jié)經(jīng)驗。

?應用：workbench-xxxxx-backend-xxxxx

?故障場景：強依賴JSF超時不可用+弱依賴JSF超時不可用

?故障時間：2025-01-02 21:14:38 ~ 2025-01-02 21:35:00

?問題現(xiàn)象

?下游強依賴接口（計費系統(tǒng)）持續(xù)響應3S，TP99飚高，可用率未下降，仍100%

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

?問題原因

?針對強依賴接口，下游超時未上報可用率下降

?告警時間配置10min，告警配置不敏感

?改進措施

?針對強依賴接口，下游超時上報可用率下降

?更改UMP告警配置，更改為5min告警1次

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h、問題修復及重復實驗

?根據(jù)實驗結(jié)果，修復系統(tǒng)中的潛在問題和薄弱環(huán)節(jié)。之后重復進行實驗，以驗證修復效果并進一步提高系統(tǒng)的彈性和穩(wěn)定性。

?目前快快技術(shù)團隊，在演練過程中，關(guān)鍵問題修復之后，會針對性進行二次驗證。

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i、成熟度評估

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，用于評估和指導組織在實施混沌工程實踐中的發(fā)展階段和成熟度。這個模型幫助組織理解它們在混沌工程實踐中的位置，并為進一步改進提供路線圖。

通常，混沌工程成熟度模型會分為幾個階段，每個階段代表不同的能力和實踐水平，通常包括初始階段、基礎階段（初級）、標準化階段（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)化地實施混沌實驗，并逐步提高其混沌工程實踐的成熟度。通過系統(tǒng)化的成熟度評估，組織可以更有效地實施混沌工程實踐，提升其整體系統(tǒng)的穩(wěn)健性和響應能力。

混沌工程成熟度模型的演變反映了組織在復雜系統(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)對成熟度模型理解和京東實際情況，對成熟度框架進行剪裁（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	1級（初級）	2級（發(fā)展中）	3級（成熟）	4級（卓越）
架構(gòu)抵御故障的能力（系統(tǒng)維度）	一定冗余 統(tǒng)中存在備份或多個實例，以防單點故障。在硬件層面，可以有多個服務器或數(shù)據(jù)中心；在軟件層面，可以有多個服務實例或數(shù)據(jù)庫副本。（多機房無單點）	冗余且可擴展 除了具備一定的冗余之外，系統(tǒng)還應該能夠根據(jù)需求進行水平或垂直擴展。水平擴展是指增加更多的服務器或?qū)嵗怪睌U展是指升級現(xiàn)有服務器的硬件配置?？蓴U展性允許系統(tǒng)在面臨高負載或增長時繼續(xù)提供服務。	已使用可避免級聯(lián)故障技術(shù) 級聯(lián)故障是指一個故障導致一系列其他故障的連鎖反應。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（如高負載、網(wǎng)絡中斷或硬件故障）時仍能保持一定的功能和性能。實現(xiàn)韌性架構(gòu)通常需要設計和實施多種策略，包括上述的冗余、可擴展性和避免級聯(lián)故障技術(shù)，以及其他技術(shù)如自動恢復（自動重啟、自動回滾等）、自適應負載平衡和實時監(jiān)控等。
指標監(jiān)控能力（系統(tǒng)維度）	實驗結(jié)果只反映系統(tǒng)狀態(tài)指標 實驗結(jié)果主要關(guān)注系統(tǒng)的基礎健康狀態(tài)指標，例如CPU使用率、內(nèi)存使用率、磁盤空間等。這些指標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）	實驗結(jié)果反應健康狀態(tài)指標 除了基礎系統(tǒng)狀態(tài)指標外，實驗結(jié)果還會考慮更高級別的健康狀態(tài)指標，例如服務可用性、響應時間、錯誤率等。這些指標可以提供關(guān)于系統(tǒng)整體健康狀況的更深入的見解。（具備UMP和Pfinder監(jiān)控，應用健康度評分90分以上）	實驗結(jié)果反應聚合的業(yè)務指標 實驗結(jié)果會聚焦于與業(yè)務相關(guān)的指標，例如訂單處理速度、用戶會話數(shù)、轉(zhuǎn)化率等。這些指標可以幫助你了解故障對業(yè)務流程和用戶體驗的影響。（具備業(yè)務監(jiān)控能力）	有對照組比較業(yè)務指標差異 除了上述指標外，還會設置一個對照組（即沒有故障的基線組）來與實驗組進行比較。通過比較兩組的業(yè)務指標差異，可以更準確地評估故障對業(yè)務的實際影響。
實驗環(huán)境選擇（系統(tǒng)維度）	可在預生產(chǎn)環(huán)境運行試驗 在接近生產(chǎn)環(huán)境的設置中進行試驗，預生產(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際用戶的情況下評估系統(tǒng)的彈性。	復制生產(chǎn)流量在灰度環(huán)境運行 在一個專門設計的灰度環(huán)境中模擬生產(chǎn)環(huán)境的流量和負載。通過這種方式，你可以在真實的生產(chǎn)條件下測試系統(tǒng)的彈性，而不直接影響到實際用戶。	在生產(chǎn)環(huán)境中運行實驗 需要非常小心和謹慎，只有當你有足夠的信心和準備工作時，才應該考慮在生產(chǎn)環(huán)境中進行混沌工程實驗。這種方法可以提供最真實的結(jié)果，但也存在最大的風險。	包含生產(chǎn)在內(nèi)的任意環(huán)境都可進行實驗 這種說法并不完全正確。雖然理論上可以在任何環(huán)境中進行混沌工程實驗，但在實踐中，需要根據(jù)具體的系統(tǒng)和業(yè)務需求來選擇合適的環(huán)境。例如，對于關(guān)鍵系統(tǒng)或高風險應用，可能不適合直接在生產(chǎn)環(huán)境中進行實驗。
故障注入場景和爆炸半徑范圍（系統(tǒng)維度）	進行一些基礎的演練場景注入 選擇注入一些基本的故障場景，例如突然終止一個進程、關(guān)閉一個服務或者模擬機器崩潰等。這些場景可以幫助你了解系統(tǒng)在面對單一故障時的反應。	注入較高級的故障場景 注入更復雜的故障場景，例如網(wǎng)絡延遲、數(shù)據(jù)庫延遲或者是第三方服務不可用等。這些場景可以模擬更真實的生產(chǎn)環(huán)境中的問題。	引入服務級別的影響和組合式演練場景 注入涉及多個服務的復雜故障場景，例如同時模擬多個微服務的故障、網(wǎng)絡分區(qū)或者是負載均衡器失效等。這些場景可以幫助你了解系統(tǒng)在面對多個故障同時發(fā)生時的行為。	基于業(yè)務注入故障 注入更高級別的故障，例如模擬用戶的不同使用模式、返回結(jié)果的變化或者是異常結(jié)果的出現(xiàn)等。這些場景可以幫助你理解系統(tǒng)在面對非標準輸入或輸出時的彈性。
試驗自動化（基礎設施維度）	利用工具進行半自動化試驗 使用工具來輔助試驗的某些步驟，但仍需要人工干預。例如，使用腳本來模擬故障或生成負載，而人工負責啟動和監(jiān)控試驗。	自動創(chuàng)建、運行實驗，但需要手動監(jiān)控和停止 試驗的創(chuàng)建和運行可以被自動化，例如使用CI/CD流程來部署和執(zhí)行試驗。然而，仍然需要人工監(jiān)控試驗的進展和結(jié)果，并在必要時手動停止試驗。	自動結(jié)果分析，自動終止試驗 系統(tǒng)可以自動檢測到試驗的結(jié)果，并根據(jù)預設的規(guī)則自動終止試驗。例如，如果系統(tǒng)的性能下降超過某個閾值，試驗將被自動停止。	自動設計、實現(xiàn)、執(zhí)行、終止實驗 整個混沌工程流程都被自動化。系統(tǒng)可以自主設計試驗、選擇適當?shù)沫h(huán)境、執(zhí)行試驗、分析結(jié)果，并根據(jù)結(jié)果自動調(diào)整或終止試驗。這種級別的自動化需要高度復雜的系統(tǒng)和算法支持。
工具使用（基礎設施維度）	采用試驗工具 選擇一款專門設計用于混沌工程的試驗工具，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試，評估系統(tǒng)的彈性。（泰山—風險管理—混沌工程）	使用試驗框架 選擇使用一個更全面的試驗框架，例如Chaos Toolkit或Litmus。這些框架提供了更豐富的功能，包括試驗設計、執(zhí)行、監(jiān)控和結(jié)果分析等。（泰山—風險管理—混沌工程）	實驗框架和持續(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。這樣可以實現(xiàn)自動化的混沌工程流程，例如在每次代碼部署后自動運行一系列混沌工程試驗。	工具支持交互式的比對實驗 工具不僅可以執(zhí)行混沌工程試驗，還可以提供交互式的比對實驗功能。例如，你可以使用工具來比較兩種不同的系統(tǒng)配置或版本在面對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)境恢復能力（基礎設施維度）	可手動恢復環(huán)境 需要手動介入來恢復環(huán)境。這可能涉及到重新啟動服務、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題，但它通常需要更多的時間和人力資源。	可半自動恢復環(huán)境 系統(tǒng)具備一些自動化的恢復功能，例如自動重啟服務或者自動清理日志文件。然而，仍然需要系統(tǒng)管理員的介入來執(zhí)行其他恢復步驟（比如手動恢復數(shù)據(jù)、手動回滾代碼等）。這種方法可以加快恢復過程，但仍然依賴于人工干預	部分可自動化恢復環(huán)境 系統(tǒng)的恢復過程可以被大部分自動化。例如，系統(tǒng)可以自動檢測故障并嘗試恢復，或者在出現(xiàn)問題時自動切換到備用系統(tǒng)。雖然仍然可能需要人工干預來解決某些問題（比如未知類型故障、數(shù)據(jù)一致性問題、安全問題等），但自動化程度已經(jīng)大大提高。	韌性架構(gòu)自動恢復 系統(tǒng)可以自動檢測和響應任何類型的故障，包括那些在設計時未被預見的故障。這種能力通常需要一個高度彈性和自適應的架構(gòu)，例如微服務架構(gòu)、容器化環(huán)境或者云原生應用。系統(tǒng)可以自動擴展、縮小、重啟服務或者重新路由流量，以確保服務的連續(xù)性。
實驗結(jié)果整理（基礎設施維度）	可以通過實驗工具得到實驗結(jié)果，需要人工整理、分析和解讀 實驗工具會生成大量的數(shù)據(jù)，包括系統(tǒng)指標、錯誤日志、用戶行為等。這些數(shù)據(jù)需要人工進行整理、分析和解讀，以便從中提取有用的信息和洞察。	可以通過實驗工具持續(xù)收集實驗結(jié)果，但需人工分析和解讀 實驗工具不僅可以在實驗期間收集數(shù)據(jù)，還可以在日常運營中持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)的狀態(tài)。這樣可以幫助團隊更早地發(fā)現(xiàn)問題并進行修復。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。	可以通過實驗持續(xù)收集實驗結(jié)果和報告，并完成簡單的故障分析 實驗結(jié)果處理已經(jīng)具備了一定的自動化能力。實驗工具可以自動收集數(shù)據(jù)、生成報告，并進行初步的故障分析。這樣可以大大減輕人工的工作量。但是，對于復雜的故障或深入的分析，仍然需要人工的介入。	實驗結(jié)果可預測收入損失、并完成容量規(guī)劃、區(qū)分出不容服務實際的關(guān)鍵程度 通過對實驗結(jié)果的深入分析和建模，可以預測系統(tǒng)故障可能帶來的收入損失，并據(jù)此進行容量規(guī)劃和資源優(yōu)化。同時，可以通過實驗結(jié)果來區(qū)分哪些服務或功能是關(guān)鍵的，哪些是非關(guān)鍵的，從而有針對性地進行改進和優(yōu)化。

2）成熟度評估案例

基于成熟度模型的關(guān)鍵維度，我們對多個研發(fā)團隊，進行了實際的落地評估工作，具體某個團隊的評估過程，詳見下表。

成熟度等級	最終評級	舉證	待提升項（距離下一等級）
架構(gòu)抵御故障的能力	二級	擴容，有水平擴展的能力	具備技術(shù)熔斷能力
指標監(jiān)控能力	三級	除了ump等基本監(jiān)控之外，具備業(yè)務監(jiān)控的能力	設置對照組，針對演練的分組和實際分組做業(yè)務監(jiān)控對比，找出差異
實驗環(huán)境選擇	二級	生產(chǎn)環(huán)境無生產(chǎn)流量演練	可在生產(chǎn)環(huán)境帶生產(chǎn)流量進行演練
故障注入場景和爆炸半徑范圍	三級	多個場景混合注入故障	基于業(yè)務場景構(gòu)造故障，在通用故障的基礎上，加入業(yè)務的場景

4、移動端混沌實驗

結(jié)合移動端特性與現(xiàn)有穩(wěn)定性測試基礎，以下為混沌工程在移動端的系統(tǒng)性實施框架，涵蓋設計原則、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)務場景為中心	故障注入圍繞核心業(yè)務流程，如物流中的攬收、派送子域，確保關(guān)鍵路徑的韌性
漸進式風險暴露	從單點可控故障開始，如模擬API超時，逐步升級至復雜故障鏈，如網(wǎng)絡中斷、服務端熔斷
可觀測性驅(qū)動	故障注入需同步監(jiān)控業(yè)務指標，如成功率、耗時，和系統(tǒng)指標，如崩潰率、資源占用率
安全邊界控制	通過環(huán)境隔離，如僅限測試環(huán)境、預發(fā)環(huán)境隔離，和熔斷機制，如自動終止破壞性實驗規(guī)避生產(chǎn)事故

b、核心要素

1）故障場景庫設計

故障類型	典型場景	注入手段
網(wǎng)絡層	5G/弱網(wǎng)切換、DNS劫持、TCP丟包	Charles弱網(wǎng)模擬、OkHttp MockWebServer
設備層	強制殺進程、模擬內(nèi)存泄漏、電池耗盡	ADB命令（adb shell am force-stop）、Xcode工具鏈
應用層	主線程阻塞、依賴服務（如地圖SDK）超時	代碼插樁（AOP）、第三方SDK Mock工具
數(shù)據(jù)層	本地數(shù)據(jù)庫損壞、緩存過期、時間篡改	文件系統(tǒng)操作、SQLite注入異常
安全層	中間人攻擊、證書校驗繞過、敏感數(shù)據(jù)明文存儲	Wireshark抓包篡改、Frida動態(tài)Hook

2）實驗優(yōu)先級矩陣

業(yè)務影響	發(fā)生概率	實驗優(yōu)先級
高	高	P0（立即修復）
高	低	P1（灰度驗證）
低	高	P2（監(jiān)控優(yōu)化）
低	低	P3（長期規(guī)劃）

c、工具鏈與自動化集成

1）分層工具矩陣

層級	推薦工具	適用場景
網(wǎng)絡模擬	Charles、ATC、Facebook Augmented Traffic Control	弱網(wǎng)、斷網(wǎng)、協(xié)議級攻擊測試
設備控制	ADB、iOS Simulator CLI、Google Espresso	進程終止、傳感器模擬、自動化操作注入
故障注入	Chaos Mesh、Pumba、自研SDK	容器級資源限制、服務端聯(lián)調(diào)故障
監(jiān)控分析	Firebase Crashlytics、Prometheus+Grafana	崩潰追蹤、性能指標實時可視化

2）自動化流水線設計

d、落地實施步驟

1）設備覆蓋計劃

測試設備根據(jù)一線使用頻率較高的系統(tǒng)版本和設備類型的TOP3來選擇。

2）常態(tài)化落地機制（弱網(wǎng)與斷網(wǎng)故障注入深度實踐）

弱網(wǎng)與斷網(wǎng)測試，是驗證應用網(wǎng)絡韌性的核心環(huán)節(jié)。通過Charles工具鏈與深度業(yè)務場景結(jié)合，系統(tǒng)性驗證了移動端在極端網(wǎng)絡條件下的行為，為后續(xù)自動化混沌工程流水線建設提供了實踐范本。未來可進一步與mpaas監(jiān)控、灰度發(fā)布聯(lián)動，實現(xiàn)“故障注入-監(jiān)控告警-自動修復”閉環(huán)。以小哥工作臺APP為例，其測試實施過程如下：

測試方法與工具鏈	工具選型：基于Charles Proxy實現(xiàn)網(wǎng)絡故障注入，通過抓包攔截與網(wǎng)絡參數(shù)動態(tài)配置，模擬2G/3G/4G等網(wǎng)絡類型，支持自定義帶寬（如上行50kbps/下行100kbps）、延時（300ms~5s）、丟包率（10%~30%）及穩(wěn)定性（周期性斷網(wǎng)）
	前置條件：開通測試設備與Charles的網(wǎng)絡互訪權(quán)限，確保流量可被代理捕獲；構(gòu)建Debug包以繞過證書校驗限制，支持HTTPS請求解析。
場景覆蓋與問題挖掘	業(yè)務場景：圍繞攬收、派送等核心流程，覆蓋100+關(guān)鍵交互節(jié)點，包括：訂單提交時的網(wǎng)絡閃斷重試；離線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策略
	問題發(fā)現(xiàn)：累計識別20+韌性缺陷，如以下3類。 ①網(wǎng)絡切換容錯缺失：Wi-Fi與蜂窩網(wǎng)絡切換時，偶現(xiàn)任務狀態(tài)丟失； ②重試風暴：斷網(wǎng)恢復后，客戶端未采用指數(shù)退避策略，導致服務端瞬時流量激增； ③離線數(shù)據(jù)沖突：多設備離線操作后，數(shù)據(jù)合并邏輯異常引發(fā)業(yè)務臟數(shù)據(jù)。
優(yōu)化方向	流程提效：推動去Debug包依賴，采用OkHttp MockWebServer或Charles Map Local功能，直接劫持線上包API響應，減少構(gòu)建成本； 構(gòu)建自動化弱網(wǎng)場景庫，將典型配置（如電梯、樓宇網(wǎng)絡）預設為腳本，一鍵觸發(fā)測試。

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5、AI大模型與混沌工程的雙向融合

a、AI場景下的混沌實驗

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，那么由此給混沌實驗帶來了新的挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)系統(tǒng)的混沌實驗相比，融合了AI大模型能力的系統(tǒng)則會有一定的差異性，如下：

維度	傳統(tǒng)系統(tǒng)	AI大模型融合系統(tǒng)
實驗原理	基于確定性規(guī)則（如手動觸發(fā)服務宕機、模擬流量激增）。	結(jié)合AI生成對抗性故障（如動態(tài)調(diào)整故障參數(shù)、模擬數(shù)據(jù)分布偏移）。
實驗目標	驗證系統(tǒng)對已知故障（如網(wǎng)絡延遲、服務宕機）的容錯能力，確保預設的冗余、熔斷等機制有效。	包括傳統(tǒng)系統(tǒng)既有的實驗目標以外，還需： 1、驗證AI模型的動態(tài)適應能力（如故障預測、自愈決策），驗證系統(tǒng)在復雜、動態(tài)環(huán)境中的智能響應能力。 2、評估AI模型的魯棒性（如對抗數(shù)據(jù)擾動、模型漂移）、AI與人類決策的協(xié)作效率
場景設計	硬件/網(wǎng)絡故障、服務中斷	數(shù)據(jù)異常、模型推理瓶頸、算力動態(tài)調(diào)度
監(jiān)控指標	基礎資源、接口調(diào)用、服務可用性（SLA）、平均恢復時間（MTTR）、錯誤率。	保留傳統(tǒng)指標，并新增AI相關(guān)指標： - 模型推理延遲、決策準確率； - 異常檢測召回率； - 動態(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與人類決策一致性。
結(jié)果分析	單點故障定位、容錯機制驗證	模型魯棒性評估、數(shù)據(jù)鏈路風險、業(yè)務影響量化

因此，在對AI大模型融合系統(tǒng)實施混沌實驗時，在滿足傳統(tǒng)系統(tǒng)混沌實驗關(guān)注點的同時，還需要更加關(guān)注模型服務可靠性（如推理延遲、數(shù)據(jù)異常影響），覆蓋數(shù)據(jù)噪聲、GPU資源爭用及模型輸出漂移等復雜場景，指標監(jiān)控上應額外追蹤模型性能（如準確率）、數(shù)據(jù)分布偏移及GPU利用率。在進行結(jié)果分析時需量化模型魯棒性、數(shù)據(jù)鏈路風險及業(yè)務間接損失（如用戶信任）。

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2）AI大模型混沌工程實驗

①實驗目標

?驗證大模型服務降級/熔斷策略的有效性

?測試模型服務與業(yè)務系統(tǒng)的異常協(xié)同能力

?檢測數(shù)據(jù)流-模型-業(yè)務鏈路的健壯性

?驗證模型性能監(jiān)控與自動恢復機制。

②實驗原則

?最小化爆炸半徑：從非核心業(yè)務開始，逐步擴大范圍

?可觀測性：確保所有操作可監(jiān)控、可記錄、可回滾

?穩(wěn)態(tài)假設：明確定義系統(tǒng)正常運行的指標（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)境進行（需嚴格規(guī)劃）

③實驗標準

實驗準入	實驗準出
演練前，研測雙方，未完成演練分組確認、數(shù)據(jù)隔離確認，禁止啟動演練	故障識別效率：守方在5分鐘內(nèi)識別故障，同時在“常態(tài)化備戰(zhàn)群”報備故障
演練場景，未通過研測聯(lián)合評審，并發(fā)出評審紀要，禁止啟動演練	故障定位效率：守方在10分鐘內(nèi)定位故障，同時在“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所準備就緒，禁止啟動演練	止損效率：守方在15分鐘內(nèi)通過自動或手動方式，降級止損
演練平臺任務，未與演練劇本及觀察員，二次對齊確認，禁止啟動演練	弱依賴有效性：弱依賴類故障，不影響核心業(yè)務流轉(zhuǎn)
演練集群申請列表檢查完畢	故障修復效率：如演練場景為有損故障、或故障注入過程對線上業(yè)務產(chǎn)生影響，需要在20分鐘內(nèi)修復
	演練退出標準：故障注入超過5分鐘未被識別、超過10分鐘未被定位、超過15分鐘未止損，對應場景終止故障注入，并完成環(huán)境初始化，標記演練未通過

④場景設計原則

針對AI大模型工程系統(tǒng)的混沌實驗設計，需結(jié)合核心業(yè)務場景和底層依賴（算力、數(shù)據(jù)、模型、網(wǎng)絡），重點驗證系統(tǒng)的容錯性、自適應能力和用戶體驗魯棒性。

故障分類	具體場景	實驗步驟	過程監(jiān)控	預期結(jié)果
基礎設施層	GPU節(jié)點故障	1. 選擇1個GPU計算節(jié)點 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/溫度實時監(jiān)控 - 節(jié)點存活狀態(tài)檢測 - 服務自動遷移日志追蹤	- 服務自動遷移至備用節(jié)點 - 業(yè)務中斷時間<30秒 - GPU資源池利用率波動<15%
	顯存溢出攻擊	1. 逐步增加推理請求的輸入尺寸 2. 監(jiān)控顯存使用率 3. 觸發(fā)OOM后記錄恢復流程	- 顯存分配/釋放速率監(jiān)控 - OOM錯誤日志捕獲 - 關(guān)聯(lián)服務健康狀態(tài)檢測	- 觸發(fā)熔斷機制自動重啟服務 - 錯誤日志記錄完整率100% - 未影響其他模型服務
服務層	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)控降級策略觸發(fā)情況	- 請求響應時間分布監(jiān)控 - 客戶端重試次數(shù)統(tǒng)計 - 降級策略觸發(fā)狀態(tài)	- 客戶端超時重試機制生效 - 備用模型啟用率>90% - 整體錯誤率上升≤5%
	模型熱切換失敗	1. 推送新模型版本 2. 強制中斷切換過程 3. 驗證回滾機制	- 模型版本哈希校驗 - 切換過程耗時監(jiān)控 - 請求成功率波動檢測	- 10秒內(nèi)檢測到切換失敗 - 自動回退至穩(wěn)定版本 - 業(yè)務請求成功率>99.5%
數(shù)據(jù)流層	特征存儲中斷	1. 切斷特征存儲服務網(wǎng)絡 2. 持續(xù)5分鐘 3. 恢復后驗證數(shù)據(jù)一致性	- 特征服務健康檢查 - 本地緩存命中率監(jiān)控 - 數(shù)據(jù)一致性校驗	- 自動切換本地特征緩存 - 數(shù)據(jù)恢復后差異率<0.1% - 業(yè)務決策準確率下降≤3%
	實時數(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 - 窗口計算偏差檢測 - 亂序告警觸發(fā)統(tǒng)計	- 流處理引擎亂序容忍機制生效 - 最終計算結(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. 修改在線模型權(quán)重參數(shù) 2. 注入5%對抗樣本 3. 監(jiān)控模型輸出穩(wěn)定性	- 模型輸出分布偏移檢測 - 對抗樣本識別率 - 業(yè)務決策錯誤率波動	- 模型監(jiān)控系統(tǒng)30秒內(nèi)告警 - 自動切換備用模型 - 業(yè)務決策錯誤率<警戒閾值(如2%)
	多模型投票失效	1. 關(guān)閉1個投票模型實例 2. 注入矛盾樣本 3. 驗證決策一致性	- 投票結(jié)果置信度監(jiān)控 - 模型間結(jié)果差異率 - 人工干預請求量統(tǒng)計	- 投票機制自動降級為權(quán)重模式 - 最終決策置信度>85% - 人工復核請求觸發(fā)率<5%

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b、快遞快運小哥AI智能助手-混沌工程探索

1）系統(tǒng)簡介

快遞快運終端系統(tǒng)是服務于一線快遞小哥及站點管理者的日常工作作業(yè)實操系統(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大模型具有超強自然語言處理、泛化能力、意圖理解、類人推理以及多元化結(jié)果輸出的獨特能力，基于此，快遞快運小哥AI智能助手通過結(jié)合AI大模型工程系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)、GIS、語音SDK等分別在攬收、派送、站內(nèi)、輔助、問答服務五大類作業(yè)環(huán)節(jié)上實現(xiàn)了如小哥攬收信息錄入、打電話、發(fā)短信、查詢運單信息、小哥攬派任務信息聚合查詢、知識問答及攬派履約時效精準化提示等場景。提升小哥作業(yè)效率和攬派實操體驗。

2）系統(tǒng)架構(gòu)分析

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

3）實驗場景

針對AI大模型工程系統(tǒng)的混沌實驗設計，需結(jié)合核心功能（智能提示、智能問答、智能操作）和底層依賴（算力、數(shù)據(jù)、模型、網(wǎng)絡），重點驗證系統(tǒng)的容錯性、自適應能力和用戶體驗魯棒性。

故障分類	具體場景	實驗步驟	預期結(jié)果
服務層	模型API高延遲 (AI大模型工程系統(tǒng)提供給小哥后臺服務系統(tǒng)的API高延遲)	·從泰山平臺注入10000ms延遲故障場景 ·故障維持15分鐘 ·停止故障場景注入，恢復大模型能力	·小哥工作臺APP客戶端檢測到大模型服務接口超時（如攬收數(shù)據(jù)錄入時，無法得到響應數(shù)據(jù)），啟動降級策略機制，切斷大模型服務，兜底回到五大模型服務模式，小哥可以正常繼續(xù)標準化作業(yè) ·小哥工作臺APP持續(xù)在無大模型服務下運轉(zhuǎn) ·小哥工作臺APP客戶端檢測大模型能力恢復，啟動大模型能力服務
模型層	模型精度下降	·修改在線模型權(quán)重參數(shù) ·注入5%對抗樣本數(shù)據(jù)（線上已錄制的大模型訪問數(shù)據(jù)流量） ·恢復大模型參數(shù)	·大模型監(jiān)控系統(tǒng)30秒內(nèi)告警，識別到模型參數(shù)異常變更，預警通知開發(fā)人員，開發(fā)人員發(fā)現(xiàn)模型參數(shù)異常 ·客戶端發(fā)現(xiàn)大模型使用能力下降，開發(fā)啟動自動切換備用模型（參數(shù)已經(jīng)適配好的模型），開發(fā)下線參數(shù)異常模型 ·開發(fā)發(fā)現(xiàn)參數(shù)異常模型恢復，重新啟動上線

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c、混沌工程的AI智能化演進展望

混沌實驗的AI化演進是系統(tǒng)穩(wěn)定性測試與人工智能技術(shù)深度融合的重要趨勢。這一演進不僅體現(xiàn)在實驗工具的智能化升級上，更體現(xiàn)在實驗設計、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)新及場景擴展三個維度展開論述：

1）技術(shù)融合：AI賦能混沌實驗的核心環(huán)節(jié)

混沌實驗包含了實驗設計、實驗執(zhí)行及實驗監(jiān)控與根因分析三大核心環(huán)節(jié)，具體而言。

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①實驗設計智能化

傳統(tǒng)混沌實驗依賴于人工假設（如“當網(wǎng)絡延遲增加時，系統(tǒng)可用性應保持在99.99%以上”），而AI可通過歷史故障數(shù)據(jù)與系統(tǒng)日志，自動識別潛在脆弱點并生成實驗假設。

例如，基于強化學習的AI模型可模擬復雜故障場景的組合，優(yōu)化實驗參數(shù)（如故障注入的強度、范圍），提升測試覆蓋率。AI可分析服務調(diào)用鏈，預測依賴服務失效后的級聯(lián)影響，并自動設計針對性的網(wǎng)絡分區(qū)實驗。在驗證電商大促場景下的訂單支付鏈路韌性時，通過AI驅(qū)動的智能實驗設計，系統(tǒng)可自動化發(fā)現(xiàn)潛在風險組合并生成針對性實驗方案，具體而言

實驗設計關(guān)鍵環(huán)節(jié)	實驗設計關(guān)鍵流程
歷史數(shù)據(jù)挖掘與脆弱點識別	數(shù)據(jù)輸入： ·歷史故障日志：比如過去3年大促期間記錄的168次服務降級事件（如庫存超賣、優(yōu)惠券死鎖）。 ·系統(tǒng)拓撲：服務依賴關(guān)系（如支付網(wǎng)關(guān)調(diào)用訂單數(shù)據(jù)庫的頻率為5000次/秒）。 ·性能基線：日常與大促期間的CPU/內(nèi)存/延遲指標對比數(shù)據(jù) AI分析： ·使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）分析服務調(diào)用鏈，識別高頻依賴且資源消耗高的節(jié)點（如優(yōu)惠券服務在流量峰值時CPU利用率達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“庫存服務響應延遲>200ms”與“支付網(wǎng)關(guān)連接池耗盡”共同發(fā)生的概率為72%）。
強化學習生成實驗參數(shù)	強化學習模型（PPO算法）配置： ·狀態(tài)空間：優(yōu)惠券服務線程池使用率、支付網(wǎng)關(guān)活躍連接數(shù)、訂單數(shù)據(jù)庫寫入延遲。 ·動作空間： ·故障類型：線程阻塞（阻塞比例10%~100%）、連接池限制（50%~20%容量）。 ·注入時機：流量爬坡期（0%~100%峰值）。 ·獎勵函數(shù)： ·正向獎勵：實驗觸發(fā)系統(tǒng)熔斷/降級（如訂單服務自動切換為本地緩存）。 ·負向獎勵：訂單失敗率>0.1%或?qū)嶒炓l(fā)級聯(lián)故障。 ·訓練過程： 在仿真環(huán)境中模擬10萬次實驗，AI學習到最優(yōu)策略： “在流量達到峰值的70%時，先注入優(yōu)惠券服務50%線程阻塞，待系統(tǒng)觸發(fā)自動擴容后，再限制支付網(wǎng)關(guān)連接池至30%容量”
實驗執(zhí)行與動態(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50%線程阻塞。 動態(tài)響應： ·系統(tǒng)檢測到線程池滿載，自動擴容優(yōu)惠券服務實例（從10個擴展到15個）。 ·AI監(jiān)控到擴容完成，立即觸發(fā)支付網(wǎng)關(guān)連接池限制至30%。 異常檢測： ·訂單數(shù)據(jù)庫寫入延遲突增至800ms（超過基線300%），AI通過LSTM模型預測5秒內(nèi)可能觸發(fā)死鎖，立即停止實驗并回滾故障。

通過借助AI智能實驗方案設計，獲得以下收益。

優(yōu)勢項	描述
風險發(fā)現(xiàn)效率提升	提前識別出4個高危漏洞
驗證成本降低	實驗耗時從人工方案的48小時縮短至6小時，資源消耗減少60%
韌性增強	優(yōu)化后系統(tǒng)在真實大促中訂單失敗率從0.15%降至0.02%，且故障平均恢復時間（MTTR）從8分鐘縮短至90秒

以上，AI不僅替代了人工設計中的重復勞動，更重要的是通過系統(tǒng)化挖掘隱性關(guān)聯(lián)與動態(tài)博弈式測試，將混沌工程從“已知-已知”測試升級為“已知-未知”甚至“未知-未知”風險探索。

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②執(zhí)行與調(diào)控動態(tài)化

AI的動態(tài)決策能力使得混沌實驗從“預設故障”向“自適應故障注入”演進。例如，通過實時監(jiān)控系統(tǒng)指標（如CPU負載、請求延遲），AI可動態(tài)調(diào)整故障注入的強度或終止實驗，避免超出系統(tǒng)容災閾值。通過AI驅(qū)動的動態(tài)實驗調(diào)控，可以使混沌工程實現(xiàn)更多的突破，例如：實現(xiàn)動態(tài)適應性，從“固定劇本”升級為“實時博弈”，更貼近真實故障場景；實現(xiàn)精準調(diào)控，避免因過度測試導致業(yè)務受損，平衡實驗風險與價值；實現(xiàn)多目標優(yōu)化，同時驗證性能、穩(wěn)定性、安全性的綜合影響，例如：驗證系統(tǒng)在流量激增時自動擴縮容的能力。

實驗場景	在大促期間實施彈性伸縮混沌實驗
實驗目標	驗證系統(tǒng)在流量激增時自動擴縮容的能力
AI調(diào)控策略	初始故障：模擬流量突增50%，觸發(fā)自動擴容 動態(tài)調(diào)整： ·若系統(tǒng)擴容速度過慢（如新實例啟動時間>3分鐘），AI自動追加CPU負載故障（如占用80% CPU），資源爭用下的擴容極限。 ·若擴容成功但負載均衡異常（如某些實例請求量超標），AI注入節(jié)點宕機故障，驗證服務遷移能力。 終止條件：當訂單失敗率超過1%時，立即停止實驗并觸發(fā)告警
預期結(jié)果	AI發(fā)現(xiàn)擴容策略在CPU高負載時延遲增加2倍，推薦優(yōu)化預熱腳本并增加冗余實例池

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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）依賴人工設置告警閾值，而AI可通過異常檢測算法（如LSTM、自編碼器）實時識別系統(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，南京大學利用AI分析古生物大數(shù)據(jù)揭示復雜系統(tǒng)的演化模式，類似方法可用于預測分布式系統(tǒng)中的故障傳播路徑。

智能監(jiān)控與根因分析通過AI技術(shù)實現(xiàn)從“被動告警”到“主動預測-定位”的跨越，其核心是通過多維度數(shù)據(jù)融合與因果推理，快速定位復雜系統(tǒng)中的故障根源。其技術(shù)原理可以從以下幾個方面深入展開：

異常檢測：動態(tài)閾值與模式識別	傳統(tǒng)監(jiān)控缺陷：人工設置靜態(tài)閾值（如“CPU使用率>90%觸發(fā)告警”），無法適應業(yè)務波動（如大促期間CPU正常使用率可能長期維持在85%）
	AI解決方案： 1）時序預測模型（LSTM/Prophet）：基于歷史數(shù)據(jù)預測指標正常范圍（如預測大促期間訂單服務的請求延遲基線為50ms±10ms），動態(tài)調(diào)整告警閾值； 2）無監(jiān)督異常檢測（自編碼器/Isolation Forest）：通過對比實時數(shù)據(jù)與正常模式的特征差異（如請求成功率的分布偏移），識別未知異常類型（如特定API接口的偶發(fā)超時）
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、指標和鏈路追蹤，耗時長且易遺漏隱性依賴
	AI解決方案： 1）服務拓撲建模（圖神經(jīng)網(wǎng)絡/GNN）：將微服務調(diào)用關(guān)系建模為圖結(jié)構(gòu)，分析節(jié)點（服務）與邊（依賴）的異常傳播權(quán)重。 2）因果推理（貝葉斯網(wǎng)絡/結(jié)構(gòu)方程模型）：結(jié)合故障注入實驗數(shù)據(jù)（如“當Redis緩存失效時，數(shù)據(jù)庫QPS增加300%”），構(gòu)建故障因果鏈，量化各因素對目標異常（如訂單失敗率）的貢獻度。
故障傳播預測：復雜系統(tǒng)仿真	仿生學啟發(fā)：借鑒南京大學分析古生物演化的方法（如模擬環(huán)境劇變對物種多樣性的影響），通過數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建系統(tǒng)仿真模型，預測故障傳播路徑
	關(guān)鍵技術(shù)： 1）故障注入+強化學習：模擬隨機或組合故障（如“數(shù)據(jù)庫主從延遲+緩存擊穿”），觀察系統(tǒng)響應并生成故障傳播概率圖。 2）傳播路徑預測：若檢測到A服務異常，AI基于歷史數(shù)據(jù)預測其下游影響（如A服務故障有70%概率在30秒內(nèi)導致B服務超時）

AI驅(qū)動的智能監(jiān)控與根因分析通過動態(tài)異常檢測-因果推理-傳播預測的三層技術(shù)架構(gòu)，將故障定位從“人工地毯式排查”升級為“秒級精準定位”。此能力不僅大幅縮短了故障恢復時間，更重要的是通過預測潛在連鎖反應（如“緩存失效→數(shù)據(jù)庫過載→服務雪崩”），推動系統(tǒng)架構(gòu)從“容災”向“抗災”演進。未來，結(jié)合故障注入實驗的閉環(huán)驗證，AI監(jiān)控有望實現(xiàn)“自愈推薦”，即自動生成修復策略并驗證其有效性，真正實現(xiàn)系統(tǒng)的智能韌性。

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2）AI驅(qū)動的混沌工程平臺能力升級

①混沌工程工具AI能力建設焦點

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

故障類型	故障描述	參數(shù)說明
GPU節(jié)點故障	故障注入平臺的配置需要結(jié)合硬件特性、分布式訓練框架的容錯機制以及業(yè)務場景需求，包含：硬件級故障、軟件級故障以及環(huán)境級故障	參數(shù)類別 示例參數(shù) 說明 故障類型 gpu_failure_type 顯存錯誤/驅(qū)動崩潰/NVLink中斷等 持續(xù)時間 duration 瞬時故障（毫秒級）或持續(xù)故障（分鐘級） 影響范圍 gpu_index 指定GPU卡序號（如0-3） 錯誤概率 error_rate 顯存訪問錯誤的發(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，驗證系統(tǒng)對顯存資源耗盡場景的防御能力、容錯機制及恢復效率，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：注入異常梯度值導致反向傳播顯存需求激增。 多任務資源競爭：并行啟動多個高顯存任務（測試調(diào)度策略的健壯性）。	參數(shù)項 可選值/示例 說明 fault_type gpu_memory_overflow 故障類型（顯存溢出攻擊） injection_method direct_allocation（直接分配） gradient_attack（梯度爆炸） multi_task（多任務競爭） 顯存溢出的具體實現(xiàn)方式 target_gpu 0（GPU卡序號） 指定攻擊的目標GPU設備 memory_fill_rate "90%" 或 "10GB" 顯存占用目標閾值（百分比或絕對值） leak_speed "100MB/s" 顯存泄漏速率（僅對泄漏攻擊有效） attack_duration "5m"（5分鐘） 攻擊持續(xù)時間（瞬態(tài)攻擊或持續(xù)攻擊）
模型熱切換失敗	在不停機的情況下切換模型版本時，因資源競爭、依賴沖突或狀態(tài)同步錯誤導致新模型加載失敗或舊模型殘留，引發(fā)服務中斷或預測結(jié)果混亂。例如：新模型加載時顯存不足、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 可選值/示例 說明 fault_type model_hotswap_failure 故障類型（模型熱切換失?。?injection_method resource_lock（資源鎖定） metadata_corruption（元數(shù)據(jù)損壞） 模擬資源競爭或版本元數(shù)據(jù)錯誤 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（自動回滾） manual_intervention（人工介入） 切換失敗后的恢復策略 retry_threshold 3（最大重試次數(shù)） 加載失敗后的自動重試次數(shù)
實時數(shù)據(jù)亂序	數(shù)據(jù)流因網(wǎng)絡延遲、分片傳輸錯誤或消息隊列故障導致時序數(shù)據(jù)亂序，影響時間敏感型模型（如LSTM、Transformer）的預測準確性。例如：時間窗口內(nèi)數(shù)據(jù)順序錯亂、數(shù)據(jù)延遲超過模型允許的時序容忍度、亂序數(shù)據(jù)觸發(fā)模型狀態(tài)異常（如狀態(tài)機崩潰）	參數(shù)項 可選值/示例 說明 fault_type data_out_of_order 故障類型（實時數(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" 最大延遲時間（模擬數(shù)據(jù)遲到） window_size 1000 受影響的時間窗口大?。▎挝唬簲?shù)據(jù)條目數(shù)或時間范圍） 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)篡改或計算單元異常（如GPU浮點運算錯誤），導致模型預測精度顯著下降且未被監(jiān)控系統(tǒng)及時捕獲。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、浮點計算靜默錯誤（如CUDA核函數(shù)異常）	參數(shù)項` 可選值/示例 說明 fault_type model_accuracy_drop 故障類型（模型精度下降） noise_level "10%" 輸入數(shù)據(jù)噪聲強度（如添加10%高斯噪聲） weight_corruption random（隨機擾動） targeted（定向攻擊） 模型參數(shù)篡改方式 error_type float_error（浮點錯誤） quantization（量化異常） 計算單元錯誤類型 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，導致最終決策結(jié)果與真實多數(shù)投票結(jié)果不一致。如：單個模型輸出異常（如返回空值或極端值）、投票結(jié)果聚合邏輯錯誤（如加權(quán)投票權(quán)重未生效）、模型間通信超時或數(shù)據(jù)丟失	參數(shù)項` 可選值/示例 說明 fault_type ensemble_voting_failure 故障類型（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） 投票算法類型（驗證算法容錯性）

②自動化工具鏈的升級

當前的各類工具主要依賴手動配置，通過AI的引入使得工具能夠從以下幾個維度升級

自動化配置點	配置描述
智能選擇靶點	基于系統(tǒng)拓撲和負載情況，優(yōu)先測試高風險的組件
生成實驗劇本	結(jié)合強化學習模擬多故障疊加場景，如“同時觸發(fā)數(shù)據(jù)庫延遲與容器資源耗盡
自動修復建議	根據(jù)實驗結(jié)果推薦冗余設計或負載均衡策略

③應用層故障注入的精細化

應用級故障注入工具通過“坐標系統(tǒng)”，精確定位實驗范圍（如特定用戶或服務版本），而AI可進一步擴展這一能力。例如，通過自然語言處理解析日志，自動生成針對特定API接口的異常返回規(guī)則

④場景擴展

?智能化場景推薦

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

智能化場景推薦	技術(shù)原理	設計方案
基于系統(tǒng)架構(gòu)特性的場景推薦	·拓撲結(jié)構(gòu)分析： ·通過服務注冊中心（如Nacos、Consul）獲取微服務依賴關(guān)系，構(gòu)建系統(tǒng)調(diào)用拓撲圖。 ·使用**圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）**計算節(jié)點中心性（如介數(shù)中心性），識別核心鏈路（如“訂單創(chuàng)建→支付→庫存扣減”路徑）。 ·資源依賴建模： ·分析服務與底層資源（數(shù)據(jù)庫、緩存、消息隊列）的綁定關(guān)系，定位資源競爭熱點（如多個服務共享同一Redis集群）。	·輸入：系統(tǒng)拓撲圖、服務QPS、資源使用率（如數(shù)據(jù)庫連接數(shù)）。 ·算法： ·關(guān)鍵路徑識別：基于PageRank算法標記高權(quán)重節(jié)點（如支付網(wǎng)關(guān)）。 ·瓶頸預測：結(jié)合資源水位預測模型（如ARIMA），推斷未來壓力點。 ·輸出： ·推薦實驗場景： ·針對核心鏈路：模擬支付網(wǎng)關(guān)高延遲。 ·針對共享資源：注入Redis主節(jié)點宕機。
基于既往線上故障的場景推薦	·故障模式挖掘： ·對歷史故障日志進行NLP解析（如BERT模型），提取故障類型、影響范圍、修復措施。 ·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)庫連接池耗盡”）。 ·時序模式分析： ·基于LSTM構(gòu)建故障時序模型，預測周期性風險（如大促前1小時庫存服務易出現(xiàn)超賣）。	·輸入：歷史故障數(shù)據(jù)庫、修復記錄、時間戳。 ·算法： ·故障關(guān)聯(lián)圖譜：構(gòu)建故障-服務-資源的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡。 ·相似度匹配：通過余弦相似度匹配當前系統(tǒng)狀態(tài)與歷史故障特征。 ·輸出： ·推薦實驗場景： ·復現(xiàn)歷史高頻故障：優(yōu)惠券服務線程池滿。 ·預測性場景：模擬大促開始后30分鐘的緩存擊穿。
基于系統(tǒng)核心指標異動的場景推薦	·動態(tài)基線計算： ·使用Prophet時序模型預測指標正常范圍（如日常CPU使用率40%→大促期間允許80%）。 ·多維度異常檢測： ·通過**多變量自編碼器（MAE）**分析指標組合異常（如“CPU 85% + 數(shù)據(jù)庫鎖等待數(shù)激增”）。	·輸入：實時監(jiān)控指標流（Prometheus）、業(yè)務日志（ELK）。 ·算法： ·異常模式聚類：對異常事件進行K-means聚類，識別典型模式（如“突增流量型”“資源泄漏型”）。 ·根因映射：將異常模式映射至預設故障場景庫。 ·輸出： ·推薦實驗場景： ·當檢測到訂單服務延遲突增時，推薦測試“庫存服務緩存失效”。 ·當數(shù)據(jù)庫鎖等待數(shù)超標時，推薦測試“分布式鎖服務故障”。

?云原生與邊緣計算

在動態(tài)的云原生環(huán)境中，AI可預測容器編排（如Kubernetes）的故障恢復效率，并驗證自動擴縮容策略的有效性。

?跨學科復雜系統(tǒng)模擬

混沌實驗的理念正被引入生物、氣候等復雜系統(tǒng)研究。例如，南京大學團隊利用AI模擬元古宙生命演化中的“雪球地球”事件對生物多樣性的沖擊這種“環(huán)境混沌實驗”為評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)展和應用場景的落地實施，混沌實驗正從“被動容災”轉(zhuǎn)向“主動韌性構(gòu)建”，其核心是通過智能算法提升實驗的精準度與系統(tǒng)自愈能力。未來，隨著AI與量子計算、生物模擬等領域的交叉，混沌實驗或?qū)⑼黄乒こ谭懂?，成為探索復雜系統(tǒng)普適規(guī)律的科學工具。

6、【積微成著】專業(yè)分享

??【積微成著】性能測試調(diào)優(yōu)實戰(zhàn)與探索（存儲模型優(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)?；煦绻こ腆w系建設及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