保障在线游戏安全：将混沌工程与DevOps实践相结合
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互动娱乐事业群（IEG）是腾讯集团专注于开发在线视频游戏及直播等数字内容的部门，以发行多款现象级游戏而闻名。
本文将阐述我们为何以及如何在DevOps流程中引入混沌工程。
我们每天需处理超1000万次访问，高峰时段每秒查询率（QPS）逾100万次。为保障玩家体验，我们频繁推出日常及季节性游戏活动，有时单日需更新活动代码超500次。随着用户规模扩大，数据总量呈几何级增长，当前已达200TB级别。面对海量用户请求与高频发布迭代，我们始终保持着高效运维。
云原生DevOps方案使我们从日益增长的在线活动中解放出来：当检测到新活动代码时，运维平台会自动构建镜像并部署至腾讯云容器服务（TKE）。从代码提交到生产环境上线，整个自动化流程仅需5分钟。
目前IEG几乎所有运营服务都运行在TKE上，云原生技术赋能的弹性扩缩容大幅提升了资源调度效率。
我们期望迭代过程能更轻量化——最佳实践是将庞大难维护的服务拆解为多个可独立运维的"微服务"。这类服务代码量小、逻辑简单，交接和培训成本更低。虽然我们持续推进微服务架构落地，但随着服务数量增长，调用链路复杂度陡增。更严峻的是，单个微服务的故障可能引发雪崩效应，导致整个系统瘫痪——这正是微服务依赖地狱的典型场景。
各服务的容错能力参差不齐：部分支持降级策略，部分则不具备；有些服务无法及时告警或缺乏有效调试工具。这些因素使得服务调试成为日常工作中日益棘手的难题。
但我们绝不能放任风险：若系统持续不稳定导致玩家流失怎么办？若发生灾难性故障又当如何？
主动引入故障
Netflix开创的混沌工程理念，通过在非生产环境注入故障来验证系统应对极端场景的韧性，最终达成理想可靠性。据Gartner预测，到2023年40%的企业将采用混沌工程实现核心DevOps目标，使非计划停机减少20%。
这正是我们规避最坏情况的手段。故障注入已成为技术团队的必备实践——早期测试中，开发者会主动宕掉节点，验证主节点是否自动切换备节点及灾备机制是否生效。
但混沌工程远不止于故障注入。 这个领域持续催生新技术、专业测试工具和完备理论体系，这正是我们不断探索的价值所在。
IEG 的混沌工程项目于一年前正式启动。我们希望从一开始就正确实施，关键在于选择支持 Kubernetes 环境实验的混沌工程工具。经过审慎评估，我们确信 Chaos Mesh 是最优选择，原因如下：
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该项目隶属云原生计算基金会（CNCF）沙箱项目，拥有活跃友好的社区生态
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无需侵入现有应用即可实现故障注入
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提供 Web UI 控制台及多样化的故障注入类型，如下图所示
注意：此对比内容已过时，仅用于展示 Chaos Mesh 与其他知名混沌工程平台的故障注入功能差异，并非项目优劣评判。欢迎提出修正建议
构建混沌测试平台
混沌工程团队将 Chaos Mesh 深度集成至 CI/CD 流水线。如下图所示，Chaos Mesh 已在运营平台发挥关键作用：通过其 Dashboard API 创建、运行和销毁混沌实验，并在自有平台进行监控。目前可模拟 Pod、容器、网络及 IO 等基础系统层故障
在 IEG 实践中，混沌工程已形成包含关键阶段的闭环流程：
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提升系统整体韧性
构建可随需求演进的混沌测试平台
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设计测试方案
明确目标范围、待注入故障类型、监控指标等要素，确保实验过程可控
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执行混沌实验并评估结果
对比系统在混沌实验前后的性能表现
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修复暴露问题
针对性修复缺陷并升级系统，为后续实验做准备
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重复实验验证性能
通过反复实验确认系统表现是否符合预期，达标后设计新测试方案
以高 CPU 负载场景的服务性能测试为例：首先编排调度实验，随后运行实验并监控关联服务性能。通过运营平台实时观测 QPS、延迟、响应成功率等多项指标，最终生成评估报告验证实验结果是否符合预期
实践案例
以下展示我们在 DevOps 工作流中应用混沌工程的典型场景：
精细化故障注入
无需全系统停机即可验证游戏服务可用性。例如仅对特定玩家账号注入网络延迟故障，观察其响应状态。目前通过流量劫持技术在网关层实施实验，实现了此类精细化控制
红队攻防演练
团队成员对常规混沌实验产生倦怠是人之常情——毕竟这无异于让左右手互搏。在IEG，我们将红队测试实践融入混沌工程，确保系统韧性实现有机进化。 红队测试类似渗透测试但更具针对性，要求测试团队以外部攻击者视角模拟真实攻击。若由我负责运维，我会对特定服务注入故障，检验开发同事是否构建了健壮的系统。一旦发现潜在缺陷，"硬核复盘"就在所难免。而开发团队则会主动实施混沌实验，确保不留风险死角以避免问责。
依赖关系分析
微服务依赖管理至关重要。在我们的架构中，核心服务绝不能受非核心服务拖累。通过混沌工程，只需向被调用服务注入故障并观察主服务受影响程度，即可完成依赖分析。根据测试结果，我们能针对特定场景优化服务调用链。
自动化故障检测与诊断
我们正探索通过AI机器人实现故障检测诊断。随着服务复杂度提升，故障发生概率呈指数级增长。目标是通过在生产环境或受控环境中进行大规模混沌实验，训练出精准的故障检测模型。
混沌工程赋能DevOps实践
当前平均每周有超过50人执行混沌实验，完成150+次测试，累计发现逾百个系统缺陷。
手工编写故障注入脚本的时代已成历史——这对非专业人士曾是巨大挑战。混沌工程与DevOps结合的效益显而易见：通过可视化拖拽几分钟内编排各类故障，一键触发实时监控，全流程集成于统一平台。
受益于功能完备的混沌工程工具链和精益DevOps流程，过去半年IEG的故障注入及混沌优化效率至少提升10倍。若您对业务中实施混沌工程尚有疑虑，愿我们的实践经验能为您提供参考。