知名公司的混沌工程实践有：谷歌的DiRT计划（灾难恢复测试，已经进行了数千次），Slack的灾难剧场，微软云平台混沌工程等。很多公司把混沌工程实验做成"Game Day"，用游戏比赛的有趣竞争状态来进行混沌实验，而不是制造如临大敌的气氛。
混沌工程的系统方法、原则和步骤，不止应用于分布式大型软件，也应用于软硬件一体的互联系统，如汽车自动驾驶系统。混沌工程也应用到了网络安全领域。
本文详细介绍各大企业实践混沌工程的优秀流程，经验教训，人为阻力，人和组织的能力提升，我们能从中学习到一些宝贵的洞见。
演练前须知
1、设计模式的容错性
始终让备用容量在线，然后考虑如何让出故障的计算机从服务中移除，进一步实现自动替换故障机器。整个替换的耗时短暂且合理，重试次数合理。
2、保持数据持久性
所有演练规划和涉及的故障都必须确保数据不会丢失。因此可能需要保留额外的数据副本。
3、高效协作和开放心态
当这些人讨论灾难实验计划时，一些被孤立的知识就能浮现出来，对某个人而言显而易见的漏洞，对其他人则是不确定的风险。这个讨论环节立马就获得收益，相关的假说和实验就没有必要安排了，先解决该漏洞再说。
混沌工程在高效协作下最有价值。但混沌工程团队对其他人的系统进行实验，双方很可能会形成冲突关系，导致混沌工程遭到拒绝。
如果混沌工程师的心态是帮助其他团队，并通过工具提供支持，那冲突就能大大降低。混沌工程参与者就拥有对系统可靠性的共同所有权。
如果发现系统漏洞的证据都被锁定在专有系统或专有协议中，其真实价值就会被损害，所以应该遵循开放的原则来实践混沌工程，鼓励开放培训资源、获取权限、同行评审、方法论、源代码和数据。
灾难剧场演练流程
每次演练都始于担忧。例如，如果一个园区因为地震，和其他园区发生通信中断，会发生什么？
针对故障引入后会发生什么，建立可靠的稳态假说。将所有专家和感兴趣的人聚集在一个房间或视频会议（包含上下游依赖组件的工程师），有助于缓解混乱。可以邀请管理层参与灾难剧场，得到他们的支持。
演练的准备工作如果没有确认就不要启动演练，它包括：
- 本次演练的学习目标是什么？如何评估从演练得到的价值？
- 初期进行灾难实验时，先从小处着手，以尽量小的单元作为目标。再逐步加大规模。
- 实验安排的时机，是否考虑了特定场景，比如具有潜在意外行为的新特性/新子系统正在发布，新的基础设施正在引入？
- 在哪些服务区域/机器引入故障，如何模拟故障？实验流量是否足够让故障被检测出来？
- 针对注入的故障，会发生传递性故障么？会传递到什么范围（爆炸半径）？
- 可观察性如何保障，仪表盘在哪看？能快速检测哪些告警，日志和指标？推荐指标有线上问题工单数，服务出错率，延迟，自动容量伸缩耗时，资源占有率等。
- 识别应对故障的冗余和自动补救机制，以及执行手册。
- 预留充分的演练时间，让所有人能听清指令和讨论。
- 公开发布演练公告，鼓励关注。让值班同学密切监控。
- 演练时间通常要错开重大假期和公司各种年度活动的安排。
- 指定一个经验丰富的主持人来指导混沌工程的全流程。
- 指定过程记录员，记录故障发生及解决的事件、跟踪行动和时间。
- 其他可选角色包括：执行命令者，观察者，协调者等。
演练过程须知：
- 如果发生计划偏移，出现对客户的意外故障，则终止实验。
- 把演练故障当成真实停机事故一样对待
- 尽可能一次只测试一个假说，并把自动化反应和人的反应区分开来。注意一个假说也可以是多个故障同时注入的组合。
- 不要开发使实例失效的新方法，掩盖了现有失效行为的根因。
- **演练结束时，参会者花一点时间进行即时反思。**并在会后为大家汇报演练发现的事实。让更多人了解组织可以使用哪些技术来容忍生产环境的各种故障，为系统可靠性和开发环境质量提出建议。
演练帮助这些不常合作的参会者，朝着改善系统安全性的目标共同努力，当事故真正发生时就能非常高效的协作。
同时，反思我们如何让用户注意不到故障的发生，我们的盲区在哪里？
哪些手工行为可以自动化。哪些行为不能，也不应该自动化？新的自动化除了付出成本，也可能会给运维工程师带来新的任务行动。可高效自动化操作的系统往往是脆弱的，允许低效率有时是个好事，人们有足够的时间针对未预期故障制定补救决策。
演练是系列化的，当漏洞被发现，我们会规划再次演练以验证补救措施是否生效。
常见的灾难测试类型与启发
场景一：异常大的流量峰值导致服务的平均延迟，但是不会违背SLO。
当被服务用户足够多时，哪怕没有承诺的合同，用户也会把稳定服务下的性能看作应当如此（即SLO-隐形合同）。
场景二：非关键后端服务发生故障，不会导致连锁反应失控。
通过大量故障注入测试，尽可能发现关键的依赖关系，建立"如果失效后发生什么"的充分认知。
场景三：特定网络区域中的计算资源意外丢失。
对于分布式系统，流量高峰达到多少就应该考虑紧急情况的资源分配？确保团队能自如地转移容量和主备切换。
场景四：数据损坏时，能从系统的最新备份中还原。
确保恢复过程正确，备份可以正常工作，这个过程是否发生数据不一致问题，如何处理？
场景五：区域性的网络故障导致机器离线。
应该从不同大小的规模对网络故障进行测试，通过精心设计的防火墙规则，证明系统的容忍故障能力。
场景六：关闭告警组件后，故障注入行为能否被发现？
场景七：所有系统都重启，能否尽快重新开机并正常服务？
灾难结论围绕这三种结果来展开分析：已知事件和预期后果，已知事件和意外后果，未知事件和意外后果。
关注出现意外后果时是否有自动终止的能力，是否学到了意外故障的成因，以及从故障中恢复的知识。有些外部事件是系统不可控的，定期操练可以提前预防多数问题。
出现未知事件对团队最有价值，可以帮助我们找到盲点，了解上下游组件产生的累积效，应明确在哪里要投入更多的时间。
混沌工程实验出现的故障，其优先级可以从发生频率，发生可能性，优雅处理该事件的可能性来确定，并和客户期望相匹配。如何确定故障/指标误差是业务原因造成的，还是混沌实验本身带来的。
最后，我们看看团队的教训：
- 观察团队在实验过程和故障排除中的沟通是否充分沟通？这次实验是否有足够的余量来避免灾难性的故障？
- 关键角色是否就位？如果无法找到他，团队该如何处理？
人们永远不可能在事故发生前拥有避免它所需要的完备知识，只能对意外持开放态度。
灾难剧场的人为阻力，如何应对？
1、允许业务受影响的团队申请本次灾难测试的豁免。但这个豁免本身就暴露了系统目前的脆弱风险，值得未来深入分析图片
2、有些业务服务等级长时间处于健康的SLO水平，这也有可能是团队不希望上报故障，而容忍短停机事件。对此，灾难测试可以针对他们实施尽量长时间的故障注入，鼓励（逼迫图片）这些团队采取行动制定长期解决方案。
长期稳定运行的可靠子系统，拥有工程师对它的深度信任，但一旦真的发生故障，它本身就可能成为巨大风险的载体。
3、某些业务团队强烈抵制混沌工程，担心生产环境损失金钱。
不管是金融机构业务还是生命保健业务，系统都可能发生停机事故。那我们要问对方一个问题：你选择以无法预测的频率和严重程度来对待它，还是采用混沌工程主动了解风险，预防失控？
对于生命至上的医疗领域，医学就是在双盲临床实验上发展的，这就是一种"混沌工程实验"。
正如墨菲定律所言：凡能出错，必定出错。
混沌工程吸收各个领域的经验教训，可以在各行各业进行探索，受益的也是所有行业。
混沌工程的工具支持
大型技术公司会提供一个共享的、拿来即用的灾难测试通用平台，给实验团队提供方便，这些自动化测试涉及负载均衡，区域任务终止，延迟存储复制，高速缓存的刷新，RPC的延迟及错误注入等。在Neflix公司，这个平台叫ChAP。
故障注入工具支持的故障模式主要有三种：错误，延迟，超时，以便工程师准确模拟实际生产事故。
平台能给工程师提供"一键发现请求中涉及的所有服务"能力，并可以勾选哪些服务要被注入故障，可定期执行并自动发送报告。平台还可以通过"大红按钮"一键终止这些自动化测试，快速恢复正常。
好的混沌工具平台，需要对可观测性进行投资，能在仪表盘上让大家更好地了解系统，并提供一些可解释信息，对特定服务/硬件中出现故障的可能性进行排名。
混沌工程平台，和持续验证/DevOps平台可以深入融合，提供灰度测试比对能力，也提供可视化的实时系统总体状态。在持续验证平台自动运行实验，最大程度提高产生洞见的速度。
未来，持续验证的混沌用例包含性能，数据制品，分层正确性验证（基础设施，业务逻辑，应用三层），这三种类型。
人和组织的能力提升
混沌工程旨在建立一种韧性文化，识别并增强人员和组织的正向能力。
人们在设计混沌实验时，更愿意讨论彼此的思维模式差异，因为安全环境下的实验能消除故障发生时的羞耻感。
很多团队只有在被要求时，或者重大活动（如双十一）来临之前才执行实验，其他时候只有专职团队在做混沌实验。为了打消大家的顾虑，构建一个安全的混沌工程平台非常重要，需要混沌平台开发者和用户（产品经理和工程师团队）的深度交流，包括这些问题：
- 了解各团队的设计实现机制：超时，重试，调用回退，定期服务的流量百分比等等。
- 你对系统各种配置参数设置是否有信心？哪些日常操作最让你害怕。
- 当你的服务出问题，如何影响上下游服务？
- 你的系统（包括上下游），最近是否可能引入新的漏洞？通过以上的访谈，讨论清楚混沌实验的范围和四大步骤，达成共识。
- 对于一个组织本身，混沌工程的精神也能提升组织的韧性。比如把一个工程师抽调到其他团队工作一段时间，等同于给系统注入了故障，经常性的训练能够让组织更加适应人员切换，承载挑战的能力更强，员工也获得了更多的跨团队技术经验。
Casey Rosenthal描述了一项"疼痛紧身衣 "的思维实验：把基础设施捕获的风险信号转换为穿戴者皮肤的疼痛感觉，比如早上醒来，感觉左肩膀痛，你就会想，微服务X又在胡闹了。这套衣服穿一段时间，你很快就对整个服务情况有直观的理解了。
但是疼痛紧身衣和混沌工程的目标并不相同，前者只是反应本能，并不能转换成可传播的知识。
混沌工程能够增强只有人才具有的灵活性和上下文相关的判断力，人最擅长的是就是提供解释。
人总是要做软件的"决策"，因为人能负责，而软件不能。
实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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在适当的年龄，选择适当的岗位，尽量去发挥好自己的优势。
我的自动化测试开发之路，一路走来都离不每个阶段的计划，因为自己喜欢规划和总结，
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