混沌工程在车企制造业的实践分享

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（来源：twt企业IT社区）

导读

整车制造企业的系统架构正在逐渐向微服务化和容器化方向发展，系统复杂度与稳定性之间的矛盾却随之日益突出，需要引入更先进的稳定性保障机制。混沌工程作为一种主动发现系统薄弱点的方法，可以在微服务化和容器化环境中发挥重要作用。本文系统介绍了混沌工程的实践体系，针对混沌工程应用带来的挑战和实施，分享了具体的实践框架和实践进程，对于其他行业同样是有价值的参考。

作者：应步青

某车企主机平台经理，从业20年，先后负责过 SAP basis、中间件、数据库，目前负责x86主机平台及存储相关工作。擅长多领域调优和排障，对数据库及SAP也有丰富项目方案设计实施及运维经验。

一、背景

随着整车制造行业数字化转型的深入推进，企业的系统架构逐渐向微服务化和容器化方向发展，系统的开发效率和灵活性显著提升。微服务化和容器化的架构使得系统能够更好地支持模块化开发、快速迭代和弹性扩展，满足了整车制造企业对生产柔性化和车联网业务快速发展的需求。然而，这种架构的变革也带来了新的挑战：系统调用链变得更加复杂，服务之间的依赖关系更加紧密，故障传播的风险也随之增加。与此同时，整车制造行业对系统连续性和稳定性的要求却在不断提升。生产线的任何中断都可能导致巨大的经济损失，而车联网业务的实时性和可靠性更是直接关系到用户体验和品牌声誉。

在这种背景下，系统的复杂度与稳定性之间的矛盾日益突出。一方面，微服务化和容器化架构需要应对更多的潜在故障点，例如网络延迟、服务间通信失败、容器资源竞争等问题；另一方面，整车制造企业要求系统能够实现 7x24 小时不间断运行，确保生产线的稳定运转和车联网服务的无缝衔接。例如，在车联网场景中，车辆数据的实时采集、 OTA 升级的稳定执行、与 MES 系统的无缝协同，都对系统的连续性和稳定性提出了极高的要求。

为了应对这些挑战，整车制造企业需要在微服务化和容器化的架构基础上，引入更先进的稳定性保障机制。混沌工程作为一种主动发现系统薄弱点的方法，可以在微服务化和容器化环境中发挥重要作用。通过模拟服务中断、网络抖动、容器崩溃等故障场景，混沌工程能够帮助企业提前发现架构中的潜在风险，优化服务间的依赖关系，提升系统的容错能力和自愈能力，从而在复杂架构下实现更高的连续性和稳定性目标。这不仅有助于保障生产线的稳定运行，也能为车联网业务的高效开展提供坚实的技术支撑。

二、混沌工程介绍

混沌工程（ Chaos Engineering ）是一种通过在系统中故意引入故障和不确定性，来测试和提高系统稳定性和可靠性的实践方法。它旨在帮助团队发现系统中的潜在问题，提前解决可能导致灾难性后果的故障，从而增强系统的韧性和弹性。

混沌工程的作用：混沌工程通过模拟包括硬件故障、网络问题、服务失效等在内的各种故障场景，能够帮助发现系统在不同情境下的潜在脆弱性；同时，它还可以对各类故障进行组合，构建场景化的验证单元，以此更加高效地开展系统检验工作；通过混沌工程实验，团队可以识别并解决导致系统崩溃或性能下降的问题，从而提高系统的弹性，使其能够更好地应对未知和不可预测的情况；混沌工程可以帮助验证系统的容错机制和自愈能力，确保系统在部分故障下仍能保持基本功能，并能迅速恢复正常；混沌工程在运维演练与交接环节中发挥着极为关键的作用。借助混沌工程这一工具，人为地引入高随机性的故障，团队得以在模拟的复杂环境下积累经验，从而为应对真实的生产故障做好充分准备，有效提升系统的可靠性和可用性。与此同时，在混沌工程的实践过程中，对系统监控与度量的有效性进行验证也是其重要功能之一。通过人为注入各种故障，能够检验系统各项指标实时监控的有效性，团队借此可以及时发现潜在的监控失效问题，进而避免因监控配置不当引发的人为失误，确保系统稳定运行 。

三、混沌工程在车企制造业的实践体系

混沌工程实践体系（图 1 、图 2 ）以整车制造业和车联网系统的研发流程为载体，融合了整车制造系统和车联网平台的开发特点。整个体系基于研发过程的架构设计、测试设计、监控运维等关键环节，为混沌工程实验场景的设计提供科学依据。在整车制造领域，混沌工程实验场景的设计需要充分考虑生产系统的复杂性、车联网业务的实时性以及两者之间的协同需求。例如，针对 MES 系统，可以模拟生产线调度中断、质量控制数据丢失等场景；针对车联网系统，可以模拟车辆数据上传失败、 OTA 升级中断、网络通信延迟等场景。

混沌工程实验的推进将显著提升整车制造和车联网系统的稳定性保障能力。具体而言，首先，通过主动注入故障，混沌工程能够帮助发现并修复系统稳定性的缺陷：混沌工程实验的引入能够帮助我们及时发现系统在架构、部署、变更和运维过程产生的与系统原来稳定性和坚韧性设计的偏差。比如，它能检测到生产线控制系统的高可用是否有效并能自动触发并完成切换，或是车联网平台的熔断处理机制是否设计完善，能否在设计场景出现后按预期熔断故障服务。通过这些实践，促使系统在面对故障场景时能够实现自我修复和恢复，进而有效提升系统的稳定性和可靠性。其次，混沌工程能够揭示架构设计的薄弱点，例如微服务化架构中服务间通信的瓶颈或车联网平台与 MES 系统集成的潜在风险，为架构优化提供明确方向。最后，混沌工程可以验证监控系统和应急预案的有效性，例如生产线异常报警的及时性、车联网服务中断的快速恢复能力等，从而全面提升整车制造和车联网业务的应急保障能力。

通过将混沌工程实践体系与整车制造业和车联网系统的开发特点相结合，企业不仅能够提升生产系统的稳定性和可靠性，还能为车联网业务的快速发展提供坚实的技术保障，最终实现智能制造与车联网生态的高效协同。

图1

图2

四、混沌工程在车企制造业的价值体现

1. 缩短平均恢复时间（ MTTR ）：

混沌工程通过主动注入故障，能够帮助发现系统中缺失的监控点或告警机制，从而缩短故障的发现时间。例如，在整车制造场景中，模拟生产线控制系统异常，可以验证监控系统是否能够及时捕捉到问题并触发告警。混沌工程在提升运维人员应急响应效率方面同样发挥着重要作用。通过持续开展故障处理流程的演练，运维团队能够熟练掌握应对各类故障的方法，从而有效缩短故障解决时间。当生产线或车联网服务遭遇异常情况时，完善的监控系统能够迅速感知并触发告警。同时，清晰准确的运维手册以及运维人员对恢复操作的熟练掌握，确保了在紧急情况下能够迅速采取正确措施，最大限度地减少停机时间与业务中断，保障系统的稳定运行。

2. 提高平均无故障时间（ MTTF ）：

混沌工程通过对历史故障的持续回放和验证，避免相同故障的重复发生。例如，针对整车制造中的生产线调度故障或车联网平台的 OTA 升级失败问题，混沌工程可以模拟这些场景并验证修复措施的有效性。此外，混沌工程还能够持续验证系统架构的薄弱点，例如微服务化架构中的服务间通信瓶颈或车联网平台的高并发处理能力，避免架构稳定性随业务增长而衰退，从而显著提升系统的平均无故障时间。

3. 提升平均失效间隔（ MTBF ）：

通过提高平均无故障时间（ MTTF ）和降低平均恢复时间（ MTTR ），混沌工程能够有效提升系统的平均失效间隔。例如，在整车制造场景中，通过优化生产线控制系统的稳定性和车联网平台的容错能力，减少故障发生的频率；同时，通过完善监控和应急机制，快速恢复故障，进一步延长系统的正常运行时间。这种双重提升使得整车制造和车联网系统能够在复杂的生产环境和业务需求下，保持更高的可靠性和连续性。

混沌工程在整车制造业和车联网系统中的应用，不仅能够显著提升系统的稳定性和可靠性，还能为智能制造和车联网生态的深度融合提供坚实的技术保障，助力企业实现高效生产和优质服务的目标。

五、具体实践框架和实践进程分享

1. 实践框架：架构导向、接口导向、业务导向的三层实践体系

混沌工程在整车制造和车联网领域的落地实践框架，由架构导向、接口导向和业务导向三个层次组成，分别从系统架构、接口设计和业务场景的角度提升系统稳定性。

• 架构导向型混沌实践

以系统架构为核心，通过分层视角提升系统稳定性。整车制造和车联网系统的架构通常包括基础设施层（如生产线设备、服务器）、中间件层（如消息队列、微服务框架）、应用软件层（如 MES 系统、车联网平台）和数据信息层（如生产数据、车辆数据）。底层故障（基础设施层）的发生概率相对较低，然而其影响范围却极为广泛，一旦发生，极有可能导致整个生产流程中断或车联网服务陷入瘫痪，且这类故障通常还带有一定的间接性特征。面对这类问题，通常的做法是依据系统架构，逐层设计并验证系统的故障恢复模式，检查服务等级协议（ SLA ）是否达标，以及灾难恢复模式是否切实有效。举例来说，可以通过模拟网络异常或车联网服务器宕机等场景，来检验系统的容灾能力以及恢复效率。

• 接口导向型混沌实践

从接口 API 视角提升系统稳定性，重点关注系统间交互的可靠性。常见的实施方法包括 API 模糊测试，通过捕获并随机模糊或重放流量，解析接口请求 / 响应内容，发现潜在错误。为提高测试效率，可以采用基于 OpenAPI 规范的参数约束提取方法，结合正交实验法生成测试数据，或基于代码覆盖率引导的测试数据生成方法。例如，在车联网场景中，模拟车辆数据上传接口的异常输入，验证系统的健壮性和错误处理能力。

• 业务导向型混沌实践

以业务场景为核心，快速暴露业务架构设计中的问题，降低突发故障对业务的影响。常见的实施模式包括强弱依赖模式、资损防控模式和用户体验模式。例如，在整车制造场景中，模拟生产线订单状态的异常（如订单重复、乱序、漏发），验证系统的容错能力；在车联网场景中，模拟 OTA 升级失败或车辆数据丢失，验证业务的连续性。全业务链路的混沌工程实践也是重要组成部分，关注下游故障对全链路的影响，以及上游系统的自愈能力。

2. 启动——从已知故障切入：夯实基础，逐步探索未知

混沌工程的核心目标是探索未知故障，但实践中往往从已知故障入手，特别是生产环境中已发生的故障场景。通过模拟这些故障，验证系统的弹性和应急预案的有效性。例如，针对整车制造中常见的设备异常、数据库性能问题、公共服务异常或车联网平台的网络延迟问题，设计混沌实验，确保系统能够快速恢复。从高可用保障的角度，首先要明确已知故障场景，确保系统具备足够的弹性和韧性。在此基础上，逐步向未知故障探索，实现从已知到未知的过渡。

3. 推进——选取高价值场景：聚焦核心，提升效率

随着混沌测试的持续开展，积累了大量测试场景。为提高效率，需聚焦高价值场景，即对业务影响最大、故障发生概率较高的场景。高价值场景的选取原则包括：

以史为鉴原则：针对历史故障类型，如网络闪断、服务节点假死、 JVM 异常等。

部署架构原则：针对关键节点，如生产线控制服务器、车联网网关、核心中间件等。

核心业务原则：针对核心功能，如生产线调度模块、车联网数据上传模块、 OTA 升级模块等。

例如，在整车制造场景中，针对生产线控制服务器的网络延迟或车联网网关的丢包问题，设计混沌测试场景，验证系统的稳定性和应急能力。

4. 提升——采用随机故障探索未知：高阶混沌实践

在基础混沌测试的基础上，通过随机故障注入，探索系统的未知风险。

随机故障：从故障类型随机池（如基础设施、中间件、应用层）和业务模块随机池（如制造管理、仓库管理、质量管理）中随机选择故障进行注入。例如，模拟生产线控制服务器与 MES 系统的网络中断，或车联网平台与车辆终端的通信延迟。

双随机演练：随机选择故障类型和注入时间，验证系统抵御连续故障的能力。例如，在生产线调度系统和车联网平台中，并发注入网络中断和服务假死故障，探索系统的极限稳定性。

5. 未来方向—— 进入红蓝对抗模型：模拟实战，提升应急能力

红蓝对抗是混沌工程的高级实践形式，通过模拟真实攻击场景，验证系统的应急响应能力。蓝军负责设计故障和攻击方案，红军负责感知问题、止损和修复。例如，在整车制造场景中，蓝军模拟生产线控制系统的恶意攻击或车联网平台的 DDoS 攻击，红军通过监控系统和应急预案快速响应。由于整车制造和车联网系统的高安全性要求，红蓝对抗更多在测试环境或非生产时段进行，结合流量回放和业务模拟，确保演练贴近真实场景。

六、总结

混沌工程在整车制造和车联网领域的应用面临诸多挑战，但也带来了显著的正面提升。

在实验风险控制方面，混沌工程需要在不影响正常业务的前提下进行故障注入，这要求精确的实验设计和边界控制。跨部门协同方面，混沌工程涉及研发、运维、测试等多个团队，需要建立有效的沟通机制和责任分工，以确保实验的顺利进行。跨技术路线图不同平台支持方面，混沌工程需要适配不同的技术架构和平台，如微服务架构、容器化环境等，这增加了实验设计和实施的复杂性。

然而，混沌工程在实践层面带来了显著的正面提升。在稳定性方面，通过模拟真实故障场景，混沌工程能够提前暴露系统中的潜在问题，推动技术架构的优化和应急机制的完善，从而提升系统的稳定性。在柔韧性方面，混沌工程通过模拟各种故障场景，验证系统的容灾能力和恢复效率，使系统在面对故障时能够快速恢复，增强了系统的柔韧性。在灵活性方面，混沌工程通过持续的故障处理演练，提高了运维人员的应急响应效率，缩短了故障解决时间，确保了系统的灵活运行。此外，混沌工程还为企业提供了有效的应急和风险管理措施，帮助企业从“被动救火”向“主动预防”转变，为智能制造和车联网生态的高质量发展奠定了坚实基础。