原因无非包括两个方面:
其一，单元测试等传统测试方法，已经非常成熟了，而且你肯定也非常熟悉了。
其二，破坏性测试，变得越来越重要了。
那么，破坏性测试到底是因为什么 变得越来越重要呢?
随着SOA、微服务等架构的演进，分布式系统对测试的要求越来越高，不再像传统的单体应用测试一样，可以很容易地无缝嵌入到持续交付体系中。因为分布式系统的测试不仅需要大量的前提准备，还存在着非常严重的服务依赖问题。
这就使得分布式系统的测试工作，除了要关注运行的应用本身外，还要考虑测试环境的因素。
很快，我们就发现，破坏性测试可以解决分布式系统测试的这些难题，而且还可以帮助我们解决更多的问题。它可以弥补传统持续交付体系只关注代码或应用本身，而忽略其他外部因素影响运行中代码的问题。而且，破坏性测试还能很好地证明整个分布式系统的健壮性。
所以，与其老生长谈一些传统的测试方法，不如我们一起看看更新鲜、更好用的破坏性测试。
什么是破坏性测试?
顾名思义，破坏性测试就是通过有效的测试手段，使软件应用程序出现奔溃或失败的情况，然后测试在这样的情况下，软件运行会产生什么结果，而这些结果又是否符合预期。
这里需要注意的是，我们需要使用的测试手段必须是有效的。为什么这样说呢，有两点原因：
第一，破坏性测试的手段和过程，并不是无的放矢，它们是被严格设计和执行的。不要把破坏性测试和探索性测试混为一谈。也就是说，破坏性测试不应该出现，“试试这样会不会出问题”的假设，而且检验破坏性测试的结果也都应该是有预期的。
第二，破坏性测试，会产生切实的破坏作用，你需要权衡破坏的量和度。因为破坏不仅仅会破坏软件，还可能会破坏硬件。通常情况下，软件被破坏后的修复成本不会大大，而硬件部分被破坏后，修复成本就不好说了。所以，你必须要事先考虑好破坏的量和度。
破坏性测试的流程与用例设计
破坏性测试与普通测试流程，唯一不同的是，绝大部分普通测试可以在测试失败后，继续进行其他的测试，而破坏性测试，则有可能无法恢复到待测状态，只能停止后续的测试。
所以，在持续交付的哪个步骤和阶段执行破坏性测试，就非常讲究了，你需要经过严密地设计和预判。
所以，在设计破坏性测试的测试用例时，我们通常会考虑两个维度：
第一个维度
一个破坏点的具体测试，即设计一个或一组操作，能够导致应用或系统崩溃或异常。
此时，你需要注意两个问题:
1.出现问题后的系统或软件是否有能力按预期捕获和处理异常;
2.确认被破坏的系统是否有能力按照预期设计进行必要的修复，以确保能够继续处理后续内容。
第二个维度
整个系统的破坏性测试，我们通常会采用压力测试、暴力测试、阻断链路去除外部依赖等方法，试图找到需要进行破坏性测试的具体的点。
这两个维度的测试方法、流程基本一致，区别只是第二维度的测试通常不知道具体要测试的点所以破坏范围会更大，甚至可能破坏整个系统。
破坏性测试的执行策略
由于具有切实的破坏力这个特点，我们在执行破坏性测试时需要考虑好执行策略，以避免发生不可挽回的局面。
一般情况下，在发布前执行破坏性测试相对比较安全。但这也不是绝对的，比如你一不小心把 UAT等大型联调环境搞坏了，其代价还是很可观的。
因此，绝大部分破坏性测试都会在单元测试、功能测试阶段执行，而执行测试的环境也往往是局部的测试子环境。
那么问题又来了，真实环境要比测试子环境更复杂多变，在测试子环境进行的破坏性测试真的有效吗？这真是一个极好的问题。
所以最近几年，技术圈衍生出一个很流行的理论：混沌工程。
混沌工程
随着分布式系统架构的不断进步，传统的破坏性测试也越发捉襟见肘，最主要的问题有两个：
第一，它被设计得太严格，以至于失真了。而真正有破坏力的故障，都是随机的、并行的、胡乱的。
第二，它覆盖不了生产环境，只能做到类似抽样检验的能力，且很难重复和持续。
所以，混沌工程的理论就应运而生了。
混沌工程是在分布式系统上建立的实验，其目的是建立对系统承受混乱冲击能力的信心。
鉴于分布式系统固有的混乱属性，也就是说即使所有的部件都可以正常工作，但把它们结合后，你还是很难预知会发生什么。
所以，我们需要找出分布式系统的这些弱点。我把这些弱点归为了以下几类:
当服务不可用时，不可用或不完整的回退能力；
不合理的设置超时时间引起的重试风暴；
依赖服务接收过多的流量，从而导致中断；
由单个故障点引起的级联故障。
我们要避免这些弱点在生产过程中影响客户，所以需要一种方法来探知和管理这些系统固有的混乱。
经实践证明，通过一些受控实验，我们能够观察这些弱点在系统中的行为。这种实验方法，就被叫作混沌工程。
说到具体的实验方法，需要遵循以下4个步骤，即科学实验都必须遵循的4个步骤:
1.将正常系统的一些正常行为的可测量数据定义为“稳定态”；
2.建立一个对照组，并假设对照组和实验组都保持“稳定态”；
3.引入真实世界的变量，如服务器崩溃、断网、磁盘损坏等等；
4.尝试寻找对照组和实验组之间的差异，找出系统弱点。
“稳定态”越难被破坏，则说明系统越稳固：而发现的每一个弱点，则都是一个改进目标。
混沌工程也有几个高级原则：
1.使用改变现实世界的事件，就是要在真实的场景中进行实验，而不要想象和构造一些假想和假设的场景；
2.在生产环境运行，为了发现真实场景的弱点，所以更建议在生产环境运行这些实验；
3.自动化连续实现，人工的手工操作是劳动密集型的，不可持续的，因此要把混沌工程自动化构建到系统中；
4.最小爆破半径，与第二条配合，要尽量减少对用户的负面影响，即使不可避免，也要尽力减少范围和程度。
这样，就更符合持续交付的需求和胃口了。
Netflix公司的先驱实践
Netflix为了保证其系统在AWS上的健壮性，创造了ChaosMonkey，可以说是混沌工程真正的先驱者。
Chaos Monkey会在工作日期间，随机地杀死一些服务以制造混乱，从而检验系统的稳定性。
而工程师们不得不停下手头工作去解决这些问题，并目保证它们不会再现，久而久之，系统的健壮性就可以不断地被提高。
Netflix公司有一句名言，叫作“避免失败的最好办法就是经常失败”。所以，ChaosMonkey会在日常反复持续执行，真正地持续融合在系统中。这，也为其持续交付中的测试提供了很好的借鉴。
总结
破坏性测试能够很好地测试分布式系统的健壮性，但也因为其破坏特点，使得它在持续交付中无法显示真正的威力。
而混沌工程的提出，很好地解决了这个问题，使破坏性测试的威力能够在持续交付过程中被真正发挥出来。
混沌工程的一个典型实践是，Netflix公司的Chaos Monkey系统，这个系统已经证明了混沌工程的价值和重要性，值得我们借鉴。
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