混沌工程的概念由Netflix最先提出，指“在分布式系统上进行实验的学科，目的是建立对系统承受生产环境中湍流条件能力的信心”。随着分布式系统的建设，单体应用迁移到分布式架构中，对系统的可靠性和容错性提出了更高的要求。为防止服务因为微小故障而产生雪崩效应，引发系统大面积崩溃，通过在分布式系统上进行受控实验，观察系统行为并及时发现问题，提升系统健壮程度。
Chaosblade是由阿里巴巴研发的开源混沌工程工具，用于模拟常见的故障场景。本文使用Ubuntu虚拟机和docker探索该工具的准备过程及部分常见故障的使用方法。
一、工具获取
Chaosblade工具有两种获取方法，可以从Github仓库中下载发布的完整工具并解压使用，也可以通过docker拉取镜像。第一种方法只需下载压缩包，解压后在对应目录下使用 ./blade命令即可使用，无需额外准备步骤，十分简洁易用。如果只是想体验工具，可以采用第二种方式，在体验完成后销毁docker容器，不用担心测试环境受到破坏。
通过docker拉取blade工具镜像:
启动镜像:
二、创建混沌实验
Chaosblade工具目前支持基础资源类（如CPU、内存、网络、磁盘等场景）、Java应用类（如JVM、消息、缓存等场景）、云原生平台（如Kubernetes平台、Pod网络等场景）等多种类型的实验场景。使用blade create命令可以创建实验，后面根据需要加上实验类型和需要的参数设置即可。
1.CPU负载实验
下面我们先启动一个CPU满负载的实验，并设置了20秒的时长，到达时长后实验自动销毁。运行时长为可选参数，不指定时则会持续运行。同时，也可以增加-count、-percent等命令指定负载的CPU个数和百分比。
可以看到实验启动成功后，返回信息包含三部分，其中的code值为200时代表启动成功，result的值为一个uid。每个实验对应一个独立的uid，可以通过该id查询和销毁实验。
启动成功后我们使用top命令查看设备负载情况，可以看到出现chaos_burncpu进程并占用了88%的CPU资源。
到达20秒时长后实验自动销毁，再次查看负载情况已经回归正常。
2.网络故障实验
由于只用了一台虚拟机使用工具，所以在实验前我们先新建一个docker容器，并在容器中运行nginx。建立了该容器49153端口到本地80端口的网络映射。这样我们就可以添加对本地80端口的网络故障实验，并通过访问容器的49153端口测试实验效果，模拟访问远程服务器。
实验前检查容器端口的映射情况，以及通过curl命令访问49153端口的测试。这里选择curl替代telnet的原因是telnet命令会自动进行重连尝试，影响观察实验结果。
此处创建了一个网络延迟实验，对本地80端口添加2秒的网络延迟。
之后通过Curl命令检查端口延迟，可以看到由于涉及请求和响应两个步骤，整个过程使用了4秒的时间。
由于此次未设置运行时间，实验结束后使用destroy命令通过uid销毁实验。
再次检查，响应时间已经恢复正常。
接下来我们再创建一个网络丢包实验，对本地80端口添加100%的丢包率。
实验创建成功后可以看到通过telnet和curl命令都无法继续访问49153端口，模拟了网络丢包，无法正常访问的场景。
通过对Chaosblade工具的简单探索，发现该工具功能十分强大，常见的资源类故障场景均可创建实验覆盖。可以用来模拟分布式系统中某些模块服务异常、网络闪断等运行中可能出现的异常场景，对监控告警、故障响应等措施是否及时有效的可靠性测试提供支持。
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