1. 混沌工程(Chaos Engineering)的五大原则是什么？如何设计一个完整的混沌实验(从假设到结论)？
问题
混沌工程（Chaos Engineering）的五大原则是什么？如何设计一个完整的混沌实验，从提出假设到得出结论？
考察点
- 混沌工程的五大原则（稳态、爆炸半径、生产环境、自动化、最小化）
- 混沌实验的完整闭环流程（假设→实验→验证→结论）
- 实验设计中的安全性与可观测性
答案
混沌工程五大原则：1）定义稳态（Steady State），即系统在正常情况下的可观测基线行为；2）假设并验证（Hypothesize），明确实验要验证的假设；3）在真实系统上实验（直击生产环境），因为模拟环境无法完全复现真实故障；4）持续自动运行（Bake it into the organization），将实验纳入日常流程；5）最小化爆炸半径（Minimize blast radius），控制故障影响范围。一个完整实验：先定义稳态假设（如订单成功率>99.9%、P99延迟<200ms），提出假设（"当某下游故障时，系统能通过重试+熔断保持可用"），设计故障注入（网络分区、延迟、宕机），设定爆炸半径与实验时长，在生产或预生产执行，测量稳态指标偏差，最后比对假设与实测，得出结论并形成改进项。
解析
混沌工程的价值不在于"制造故障"，而在于用可控实验验证系统在真实故障下的行为假设，从而在故障发生前发现韧性缺口。稳态假设是实验的"对照组"，没有稳态就无法量化故障影响。
示例代码
// 混沌实验伪代码：定义稳态、注入故障、测量、断言
// SteadyState: orderSuccessRate > 0.99, p99Latency < 200ms
SteadyState steady = measureSteadyState();
ChaosFault fault = FaultFactory.networkPartition("payment-svc", 30s);
fault.inject();
waitFor(steady, 60s); // 等待系统收敛
Metrics after = measureMetrics();
assertTrue(after.orderSuccessRate >= steady.orderSuccessRate * 0.9,
"故障注入后订单成功率不应显著下降");
fault.rollback();