mcpField
Q
qe-chaos-engineering-resilience

qe-chaos-engineering-resilience

github.com/proffesor-for-testing测试与质量51981 次安装今天更新
代码仓库

关于 qe-chaos-engineering-resilience

qe-chaos-engineering-resilience 是用于规划受控故障实验、评估系统韧性的技能。它指导团队设定稳态指标、注入故障、测量影响并记录恢复流程。

主要功能

  1. 01定义可测量的稳态基线
  2. 02注入网络和基础设施故障
  3. 03控制影响范围与回滚条件
  4. 04依据基线指标观察影响
  5. 05将结果整理为恢复手册

适用场景

  1. 01验证分布式系统的故障应对能力
  2. 02测试灾难恢复流程
  3. 03发布前检查容错能力
  4. 04逐步扩大不同环境中的韧性测试范围

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/proffesor-for-testing/agentic-qe --skill qe-chaos-engineering-resilience

安装后在 Claude Code 中输入/qe-chaos-engineering-resilience确认已加载。

详细介绍

混沌工程与韧性测试

<default_to_action> 测试系统韧性或注入故障时:

  1. 定义稳态(正常指标:错误率、延迟、吞吐量)
  2. 假设系统在故障期间仍能保持稳态
  3. 注入真实世界的故障(网络、实例、磁盘、CPU)
  4. 观察并衡量与稳态的偏差
  5. 修复发现的弱点,记录操作手册,然后重复测试

混沌测试快速步骤:

  • 从小规模开始:开发环境 → 预发布环境 → 1% 生产流量 → 逐步扩大范围
  • 定义明确的回滚触发条件(error_rate > 5%)
  • 衡量影响范围,绝不超出计划范围
  • 记录发现的问题 → 编写操作手册 → 提升韧性

成功的关键因素:

  • 受控实验并支持自动回滚
  • 稳态必须可衡量
  • 从非生产环境开始,再逐步扩展到生产环境 </default_to_action>

速查卡

适用场景
  • 验证分布式系统
  • 灾难恢复测试
  • 增强对容错能力的信心
  • 生产前韧性验证
要注入的故障类型
类别故障工具
网络延迟、丢包、网络分区tc, toxiproxy
基础设施终止实例、磁盘故障、CPU 故障Chaos Monkey
应用程序异常、响应缓慢、内存泄漏Gremlin, LitmusChaos
依赖项服务中断、超时WireMock
影响范围递进
Dev (safe) → Staging → 1% prod → 10% → 50% → 100%
     ↓           ↓         ↓        ↓
  Learn      Validate   Careful   Full confidence
稳态指标
指标正常值告警阈值
错误率< 0.1%> 1%
p99 延迟< 200ms> 500ms
吞吐量基线-20%

混沌实验结构

// Chaos experiment definition
const experiment = {
  name: 'Database latency injection',
  hypothesis: 'System handles 500ms DB latency gracefully',
  steadyState: {
    errorRate: '< 0.1%',
    p99Latency: '< 300ms'
  },
  method: {
    type: 'network-latency',
    target: 'database',
    delay: '500ms',
    duration: '5m'
  },
  rollback: {
    automatic: true,
    trigger: 'errorRate > 5%'
  }
};

Agent 驱动的混沌测试

// qe-chaos-engineer runs controlled experiments
await Task("Chaos Experiment", {
  target: 'payment-service',
  failure: 'terminate-random-instance',
  blastRadius: '10%',
  duration: '5m',
  steadyStateHypothesis: {
    metric: 'success-rate',
    threshold: 0.99
  },
  autoRollback: true
}, "qe-chaos-engineer");

// Validates:
// - System recovers automatically
// - Error rate stays within threshold
// - No data loss
// - Alerts triggered appropriately

Agent 协作提示

记忆命名空间
aqe/chaos-engineering/
├── experiments/*       - Experiment definitions & results
├── steady-states/*     - Baseline measurements
├── runbooks/*          - Generated recovery procedures
└── blast-radius/*      - Impact analysis
集群协作
const chaosFleet = await FleetManager.coordinate({
  strategy: 'chaos-engineering',
  agents: [
    'qe-chaos-engineer',          // Experiment execution
    'qe-performance-tester',      // Baseline metrics
    'qe-production-intelligence'  // Production monitoring
  ],
  topology: 'sequential'
});

相关技能


请记住

主动破坏系统,以防止意外中断。 在用户发现问题之前找出弱点。定义稳态、注入故障、衡量影响、修复弱点并创建操作手册。从小规模开始,逐步扩大影响范围。

使用 Agents: qe-chaos-engineer 可自动执行混沌实验,并控制影响范围、自动回滚,还能全面验证韧性。它会根据实验结果生成操作手册。

评论

支持 Markdown