Organizations, particularly medium and large enterprises, typically today rely heavily on complex, distributed systems to deliver critical services and products. However, the growing complexity of these systems poses challenges in ensuring service availability, performance, and reliability. Traditional resilience testing methods often fail to capture modern systems' intricate interactions and failure modes. Chaos Engineering addresses these challenges by proactively testing how systems in production behave under turbulent conditions, allowing developers to uncover and resolve potential issues before they escalate into outages. Though chaos engineering has received growing attention from researchers and practitioners alike, we observed a lack of a comprehensive literature review. Hence, we performed a Multivocal Literature Review (MLR) on chaos engineering to fill this research gap by systematically analyzing 88 academic and grey literature sources published from January 2019 to April 2024. We first used the selected sources to derive a unified definition of chaos engineering and to identify key capabilities, components, and adoption drivers. We also developed a taxonomy for chaos engineering and compared the relevant tools using it. Finally, we analyzed the state of the current chaos engineering research and identified several open research issues.


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