如何基于阈值百分比与请求数增强混沌工程API请求攻击触发逻辑

1. 新增可配置属性与全局变量 #

首先将两个新增参数做成可配置项，同时引入线程安全的计数变量，保证多请求场景下逻辑准确：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

@Component
public class ChaosMethodInterceptor implements MethodInterceptor {
    // 原有混沌开关配置
    @Value("${chaos.profile.enabled:false}")
    private boolean chaosProfileEnabled;

    // 新增可配置参数，默认值对应需求里的10、50%
    @Value("${chaos.assault.request-limit:10}")
    private int requestLimit;
    @Value("${chaos.assault.threshold-percentage:50}")
    private int thresholdPercentage;

    // 窗口请求计数器
    private final AtomicInteger currentRequestCount = new AtomicInteger(0);
    // 存储当前窗口需要触发攻击的请求位置
    private Set<Integer> triggerPositions = new HashSet<>();
    private final Object windowLock = new Object();

    // 原有攻击类注入
    @Resource
    private ExceptionAssault exceptionAssault;
}

2. 重写invoke核心逻辑 #

实现固定窗口内按比例随机触发的逻辑，这里采用预生成触发位置的方案，保证每个窗口刚好命中设定的攻击数量，不会出现比例偏差：

@Override
public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
    // 保留原有逻辑：混沌开关未开启直接走业务流程
    if (!chaosProfileEnabled) {
        return invocation.proceed();
    }

    int currentSeq = currentRequestCount.incrementAndGet();
    int maxTriggerCount = (int) (requestLimit * thresholdPercentage / 100.0);

    // 窗口请求数达到阈值，重置窗口生成新的随机触发位置
    if (currentSeq > requestLimit) {
        synchronized (windowLock) {
            // 双重校验避免多线程同时重置窗口
            if (currentRequestCount.get() > requestLimit) {
                currentRequestCount.set(1);
                currentSeq = 1;
                triggerPositions.clear();
                // 预生成当前窗口需要触发攻击的请求序号
                ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();
                while (triggerPositions.size() < maxTriggerCount) {
                    triggerPositions.add(random.nextInt(requestLimit) + 1);
                }
            } else {
                currentSeq = currentRequestCount.incrementAndGet();
            }
        }
    }

    // 当前请求落在触发位置则执行攻击
    if (triggerPositions.contains(currentSeq)) {
        exceptionAssault.execute();
    }

    // 无论是否触发攻击都继续执行业务逻辑，若要攻击后中断可在此处直接抛出异常
    return invocation.proceed();
}

3. 注意事项 #

• 上述实现是单实例级别计数，若需要多实例全局统一触发比例，可将计数和触发位置存储到Redis中即可
• 如果不需要严格保证每个窗口刚好命中固定数量，可以简化逻辑，直接每次请求生成0-99的随机数，小于阈值且当前窗口触发次数未达上限就触发，性能会更高
• 若使用Spring Cloud配置中心，可在配置类上加@RefreshScope实现参数动态刷新，无需重启服务即可调整攻击比例和窗口大小

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Praveen