更复杂的系统

在互联网及互联网+发展的高速期，简单的单体系统已经无法满足互联网用户的需求，逐渐从单体系统向分布式微服务架构系统演进。演进历程可以概括为以下几个阶段：

1. 单体系统：最初通常采用单体系统架构，所有功能模块都集中在一个应用程序中。这种架构简单易用，但随着业务的增长和需求的变化，单体系统往往变得庞大且难以维护。

2. 模块化：为了解决单体系统的问题，开始将系统拆分为多个模块，每个模块负责不同的功能。这种模块化的架构使得系统更易于理解和维护，但仍然存在一些问题，比如模块之间的依赖关系和通信方式。

3. 分布式系统：为了解决模块化架构中的问题，开始将模块部署在不同的服务器上，形成分布式系统。这种架构可以提高系统的可伸缩性和容错性，但也引入了新的挑战，如网络通信的延迟和一致性问题。

4. 微服务架构：微服务架构是一种分布式系统的演化，将系统拆分为一组小型、独立的服务，每个服务都有自己的数据库和业务逻辑。这种架构使得系统更加灵活和可扩展，每个服务可以独立开发、部署和扩展。同时，微服务架构还提供了更好的团队协作和技术栈选择的自由度。

复杂系统面临的挑战

从简单的单体系统架构演进到复杂而庞大的分布式微服务架构系统，系统的复杂度不断的提高，这个架构模式在为开发者提供便利的同时，也带来了很多稳定性、系统韧性的挑战。听过一句话：往往越简单的系统拥有越好的可靠性。

复杂的分布式系统的会有复杂的机制来实现数据一致性、容错能力、限流能力。那么如此复杂的系统如何来保证系统“质量”呢？

往往这里的“质量”都是通过测试人员测试来保证的。来看一个简单的微服务架构：

一般测试人员都是从业务逻辑角度进行功能性测试，系统韧性的上限质量往往是靠有经验的架构师以及开发人员保证的，因为他们更加了解整个复杂系统的架构设计细节；而系统韧性的下限质量是无法简单通过业务测试得到的。因为测试人员不了解系统的架构，也无法进行覆盖到系统架构层面的测试，比如无法模拟网络延迟等会在生产环境中产生的非预期情况。但实际情况就是，往往人们假设极小概率发生的事件给整个系统带来了崩溃性打击。

一个闰秒引起的系统崩溃的案例：

在 2012 年 6 月 30 日的深夜，许多人和往常一样正在 Reddit 上快乐水贴，突然发现，自己的回复发不出去了。

闰秒故障在 Reddit 上发生了，起初，Jason Harvey 并没有意识到是闰秒加入的问题，仅仅认为是网络质量差的原因。但是问题持续了半个多小时，他们意识到了问题的严重性。最后他们追溯到他们的一组运行着 Linux 操作系统的服务器上，他们发现，由于没有正常适应当天晚上加入的闰秒，这组服务器几乎完全停顿下来，无法做任何响应。

混沌工程的诞生

从客观来看，类似的问题我们有的可以提前预知到，有的确实完全无法避免（比如自然灾害导致机房不可用等因素）。既然我们无法真正避免一切灾难的发生，最好的办法就是，面向灾难设计，探索系统的韧性边界，验证系统在灾难发生时的恢复能力。简单的系统可能会进行单机宕机就能覆盖绝大部分故障场景，但是一旦系统依赖的服务数量上升，使用的中间件增多，需要进行韧性探索将不再是一个简单的工作了，为了将这部分韧性探索做到极致，就不得不以一个工程化步骤来进行。在这方面，Netflix 首先提出了 Chaos Monkey（在系统中捣乱的”混沌猴子“）来对目标系统进行随机的宕机测试，评估系统在可用性，容错性等方面的韧性边界，“混沌工程”由此诞生。

如何开展混沌工程实验

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