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pytest でカオスエンジニアリングを始めるガイド

pytest.mark.chaos カスタムマーカーを使って障害注入テストを実装し、CI/CD に組み込む手順

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

# 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

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

@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

@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）

@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

@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）

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。

Claude Code での自動化

.claude/agents/chaos-engineer.md にドメイン固有の観点を持つエージェントを定義し、コードベースの障害シナリオ分析とテストコード生成を自動化できる。

3軸の優先度分類（金融・トレーディング例）:

関連ツール

ツール対象特徴
pytest-disruptpytest プラグインカオスエンジニアリングガイドライン準拠
toxiproxyネットワーク層TCP レベルの遅延・切断・帯域制限
Chaos MeshKubernetesPod・ネットワーク・IO 障害注入
AWS FISAWS サービスEC2・RDS・ECS への障害注入

関連ページ

ソース記事