📚 课程目录第1章课程导论

1. 课程导论：混沌工程定义、容量水位与基线校准的核心价值、课程目标与适用人群

混沌工程（Chaos Engineering）是一门在分布式系统上进行实验的学科，旨在通过主动注入故障来建立系统对生产环境扰动能力的信心。其核心并非“制造混乱”，而是通过受控实验，提前发现系统在异常条件下的行为偏差与脆弱点。

  混沌工程 ≠ 随机的破坏测试

  混沌工程遵循科学实验方法：先定义稳态 → 提出假设 → 注入变量 → 验证假设 → 修复或改进。每一次实验都应有明确的假设与可量化的观测指标。

混沌工程与传统的故障注入、压力测试、灾难恢复演练存在本质区别，下表梳理了关键差异：

维度	混沌工程	传统故障注入	压力测试
实验目标	验证系统稳态假设，发现未知脆弱点	验证单一故障点的容错机制是否生效	测量系统在极限负载下的吞吐与延迟
实验范围	全链路、多维度、生产环境	单组件、预定义故障	特定接口或集群
观测指标	业务指标（错误率、延迟、吞吐）	组件状态（进程、端口、日志）	资源利用率（CPU、内存、IO）
实验频率	持续、自动化、常态化	偶发、手动、一次性	按版本或周期执行
输出结果	系统韧性画像、容量水位基线	故障恢复时间（RTO）	性能拐点、瓶颈列表

在混沌工程实践中，容量水位指系统在正常运行状态下各资源维度（CPU、内存、网络、磁盘、连接数等）的稳态占用区间；基线则是系统在无故障、无异常负载时的标准行为模式集合（如 P99 延迟、错误率、吞吐量）。

基线校准的核心价值体现在三个层面：

实践建议：基线不是一成不变的。每次代码发布、配置变更、基础设施升级后，都应重新校准基线。建议将基线校准纳入 CI/CD 流水线中的“预生产验证”环节。

下图展示了混沌工程实验中容量水位与基线校准的完整闭环流程：

本课程旨在帮助学员建立从理论到实践的完整混沌工程能力，重点掌握容量水位与基线校准的实验设计方法。课程结束后，学员将能够：

⚠️ 重要提示：本课程所有实验设计均以“最小化生产影响”为原则。严禁在未建立基线、未配置熔断/限流/降级机制、未获得团队审批的情况下，直接在生产环境执行混沌实验。课程中所有案例均提供“沙箱环境”与“生产环境”两套操作指南。

本课程共分为 6 个模块，层层递进，从理论到实战：