电商大促（如“双11”“618”等）已成为零售行业的重要增长引擎，但伴随而来的流量洪峰对系统稳定性构成巨大挑战。活动期间，用户访问量可能激增至日常的数十倍，其中动态内容（如商品详情页、购物车、订单状态等）的请求占比超过70%。这类内容需实时从后端服务获取数据，对网络延迟和系统吞吐量极为敏感。CDN加速通过分布式缓存和边缘计算技术，可显著降低动态内容的响应延迟，但其边缘节点仍可能成为攻击者刷量的目标，同时瞬时流量峰值可能超出源站处理能力。因此，如何在CDN加速的基础上实现动态内容防刷与流量削峰，成为保障大促成功的关键技术课题。

在分布式云服务架构中，微服务、容器化、Serverless等技术的普及使得系统复杂性呈指数级增长。一个看似微小的组件故障（如数据库连接池耗尽、缓存雪崩）可能通过服务依赖链迅速扩散，引发级联故障，最终导致整个云服务集群不可用。例如，某大型电商平台的订单系统因依赖的支付服务接口超时，未及时熔断，导致订单堆积、库存同步延迟，最终引发全站崩溃，持续数小时，造成数千万美元损失。此类事件凸显了云服务在面对不确定性时的脆弱性。 混沌工程（Chaos Engineering）通过主动注入故障（如网络延迟、服务宕机、资源耗尽），验证系统在异常条件下的容错能力，已成为提升云服务可靠性的核心手段。然而，传统混沌工程的“粗放式”故障注入（如随机选择服务或节点进行故障模拟）存在两大风险： 范围失控：故障可能扩散至非目标区域，影响生产环境的核心业务； 根因掩盖：过度隔离的故障注入无法模拟真实场景中的依赖传播，导致测试结果失真。