概要 「本番で障害が起きてから対処する」のではなく「テスト段階で意図的に障害を起こして耐性を確認する」カオスエンジニアリングの考え方を pytest に組み込む手法。@pytest.mark.chaos というカスタムマーカーで障害注入テストを分類・選択実行できる。
セットアップ マーカー登録 1 2 3 4 5 # pyproject.toml [tool.pytest.ini_options] markers = [ "chaos: カオスエンジニアリング関連のテスト（障害注入・耐性検証）", ] 選択実行 1 2 3 pytest -m chaos # カオステストのみ pytest -m "not chaos" # 通常の CI（カオステストをスキップ） pytest -m "chaos or integration" 主要な障害注入パターン ネットワーク障害 1 2 3 4 5 @pytest.mark.chaos def test_api_timeout_fallback(): with patch("app.client.requests.get", side_effect=TimeoutError): result = app.client.fetch_user_profile(user_id=123) assert result == app.client.get_cached_profile(user_id=123) データベース障害 1 2 3 4 5 6 @pytest.mark.chaos def test_db_connection_lost(): mock_primary = MagicMock(side_effect=ConnectionError("Connection lost")) with patch("app.db.get_primary_connection", mock_primary): result = app.db.query_user(user_id=123) assert result is not None # リードレプリカから取得 ランダム障害 Fixture（確率的注入） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 @pytest.fixture def chaos_network(monkeypatch): """30% の確率でネットワーク遅延を注入""" original_get = requests.get def unstable_get(*args, **kwargs): if random.random() < 0.3: time.sleep(random.uniform(1.0, 5.0)) if random.random() < 0.1: raise ConnectionError("Chaos: connection refused") return original_get(*args, **kwargs) monkeypatch.setattr("requests.get", unstable_get) Django との統合 1 2 3 4 5 6 @pytest.mark.chaos @pytest.mark.django_db def test_cache_backend_failure(client): with patch("django.core.cache.cache.get", side_effect=Exception("Redis down")): response = client.get("/api/users/1/") assert response.status_code == 200 # キャッシュなしでも正常応答 CI/CD 組み込み（GitHub Actions） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 name: Chaos Tests on: schedule: - cron: '0 3 * * 1' # 毎週月曜 AM3:00 jobs: chaos-test: runs-on: ubuntu-latest env: CHAOS_ENABLED: "1" steps: - uses: actions/checkout@v4 - run: pip install -r requirements-test.txt - run: pytest -m chaos --tb=long -v 通常 CI では pytest -m "not chaos" で高速に回し、週次スケジュールジョブでカオステストのみ実行する運用が推奨される。
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