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在分布式云服務架構中，微服務、容器化、Serverless等技術的普及使得系統復雜性呈指數級增長。一個看似微小的組件故障（如數據庫連接池耗盡、緩存雪崩）可能通過服務依賴鏈迅速擴散，引發級聯故障，最終導致整個云服務集群不可用。例如，某大型電商平臺的訂單系統因依賴的支付服務接口超時，未及時熔斷，導致訂單堆積、庫存同步延遲，最終引發全站崩潰，持續數小時，造成數千萬美元損失。此類事件凸顯了云服務在面對不確定性時的脆弱性。 混沌工程（Chaos Engineering）通過主動注入故障（如網絡延遲、服務宕機、資源耗盡），驗證系統在異常條件下的容錯能力，已成為提升云服務可靠性的核心手段。然而，傳統混沌工程的“粗放式”故障注入（如隨機選擇服務或節點進行故障模擬）存在兩大風險： 范圍失控：故障可能擴散至非目標區域，影響生產環境的核心業務； 根因掩蓋：過度隔離的故障注入無法模擬真實場景中的依賴傳播，導致測試結果失真。

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