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本分布式系统混沌测试工具可自动化地按一定模式对分布式集群注入随机故障。
在进行混沌测试实验时，被注入故障的分布式集群中的节点称为托管节点，部署安装该工具的节点称为管理节点。只需要在管理节点安装本混沌测试工具。
本混沌测试工具基于Ansible，需在管理节点上安装Ansible 2.7或以上版本。
安装Ansible完成后，用本项目文件中的ansible文件夹替换系统/etc/ansible文件夹。如果使用pip安装Ansible，则/etc/ansible文件夹不会被自动创建，直接将项目文件中的ansible文件夹移入/etc即可。
确定各托管节点的ip地址，并配置管理节点使用ssh以root用户免密登录各托管节点。
在/etc/ansible/hosts文件中test的条目下添加各托管节点的ip地址。例如托管节点的ip地址为192.168.56.11、192.168.56.12、192.168.56.13，则hosts文件的内容应为：
[test]
192.168.56.11
192.168.56.12
192.168.56.13
网络相关的故障注入实验需确定托管节点被注入故障的网卡名称，应保证各托管节点的网卡名称统一。确定网卡名称后需将group_var/all文件中的网卡名称修改为托管节点被注入故障的网卡名称。
开始故障注入前，先于group_vars/all中配置参数。
在本项目目录下执行ansible-playbook start.yml开始故障注入。
如希望提前结束故障注入程序，输入ctrl+z，并运行ansible-playbook clean.yml清理环境。
执行测试所用的Ansible脚本变量均位于文件grop_vars/all中。其中包括测试参数，需根据各组实验的扰动注入情况进行调整，以下将这些变量用粗体标出。
其他变量在测试过程中一般不需改动，但是为了保证程序的灵活性，方便调试并解决可能遇到的问题，这些变量也会进行介绍。
test_case：定义实验的扰动类别，可选择以下几种类型：
injected_node_number：定义随机注入扰动的节点数量。实验的每一批扰动注入都将从配置的节点中随机选取该数量的节点注入扰动。
cpu_load：CPU负载实验参数集合，包含以下几项
disk_burn：硬盘重复读写（高IO负载）实验参数集合，包含以下几项
disk_fill：硬盘填充实验参数集合，包含以下几项
mem_load：内存填充实验参数集合，包含以下几项
network_delay：网络延迟实验参数集合，包含以下几项
network_loss：网络丢包实验参数集合，包含以下几项
network_corrupt：网络包损坏实验参数集合，包含以下几项
period：扰动注入的时间周期，单位是秒。即表示每隔多少秒注入一批扰动。
max_peak_number：注入扰动批数，指注入的扰动的总批数。整个实验持续时间即为period乘以max_peak_number。若想提前结束，可以执行ctrl+z提前终止实验，并运行clean脚本清理环境。
chaosblade_component：chaosblade组件相关信息
chaos_combinations：随机测试（test_case设为random时）的扰动组合情况。
实验进行时，混沌测试工具将每隔一定的时间（period定义），随机选择特定数量的节点（injected_node_number定义）注入扰动（类型由test_case定义），每次扰动持续一定的时间（由响应扰动类型的runningtime变量定义）。
示例（injected_node_number：3，period：60，max_peak_number：5，test_case：cpu_load，cpu_load runningtime：30）：
在对分布式数据库系统进行稳定性测试时，要先进行一组基准实验。基准实验通常是一组压力测试，在不注入任何故障的情况下进行，模拟被测系统在生产环境中处于稳定状态的工作情况。基准实验的具体压力测试用例因被测数据库的类型而异，测试用例的详情请参考相关文档。通过基准实验可得出被测系统在无故障时的性能指标$E_0$。
基准实验完毕后，开始进行故障实验。在进行故障实验时，需在运行与基准实验相同的压力测试的同时使用混沌测试工具对被测系统注入规定的故障，目的是测试被测系统在相应故障场景下的工作情况。被测系统在故障场景下完成压力测试后可得出被测系统在相应故障场景下的性能指标$E_i$。
相对性能指标（Relative Performance）可反映被测系统的性能受故障影响的程度。数值越高说明故障对被测系统的影响越小。
$RP_i=\frac{E_i}{E_0}$
对于恢复性验证，这个指标反映了被测系统移除故障后的恢复能力（系统恢复率）。
CPU、存储、网络丢包、网络包损坏部分的实验需计算相对性价比指标（Relative Cost Performance）。
各实验组的系统性价比指标由主要性能评估指标除以实验可用的硬件资源量得到。反映了单位时间，单位硬件资源所完成的工作总量。
基准实验组：
$CP_0=\frac{E_0}{NR}$
故障实验组：
$CP_i=\frac{E_i}{(N-{N_i}{P_i}{\Lambda})R}$
可计算相对性价比指标：
$RCP_i=\frac{CP_i}{CP_0}=\frac{E_iN}{E_0(N-{N_i}{P_i}{\Lambda})}$
相对性价比指标反映了各实验组的系统性价比（单位时间、单位硬件资源所完成的工作总量）相对于基准实验组的变化情况。该数值越高说明系统对相应的故障的韧性越强。
单项实验中如出现以下状况，测试人员需考虑终止该项实验，该项的测试结果部分记录为“未完成”，后续实验仍正常进行。
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