Здесь же мы можем видеть частоту появления ошибок и пропускную способность в rps (запросы в секунду) наших сеансов. Это количество запросов, которые были отправлены нашими одновременно работающими пользователями за 1 секунду. Грамотный анализ позволяет исправить текущие недостатки системы, устранить узкие места, создать более устойчивую конфигурацию системы для будущих обновлений. Когда тесты завершены, начинается самое интересное — разбор данных.
В данной статье мы рассмотрим виды нагрузочного тестирования, необходимые инструменты для его проведения, предложим пошаговую инструкцию. Перед запуском продукта важно проверить, как он справится с наплывом пользователей и не начнет ли тормозить под нагрузкой. Для этого проводят нагрузочное тестирование — оно показывает, как система работает в обычном режиме, при повышенной активности и в экстремальных условиях. Это важно для интернет-магазинов, банковских сервисов, игровых платформ и любых других систем, где критична скорость отклика. Чтобы тесты дали точные результаты, нужно заранее спрогнозировать поведение пользователей. Это включает количество юзеров, скорость их действий и изменения нагрузки со временем.
Locust (157к ⭐ На Github)
Длительность ramp‑up обычно зависит от целей тестирования и особенностей системы. В среднем для большинства нагрузочных тестов ramp‑up занимает от 1 до 10 минут. Например, если целевая нагрузка — 1000 Рефакторинг запросов в секунду, то за время ramp‑up нагрузка будет постепенно расти с нуля до этих a thousand запросов, чтобы сервис успел прогреться, а метрики — стабилизироваться. Иногда ramp‑up делают короче — 30 секунд, если система очень тяжелая или сложная, но стандартное время — 3–5 минут.
Тестировщик должен уметь разбираться в устройстве продукции, видеть, как оно взаимодействует с другими системами, определять источники нагрузки. Кроме того, такой сотрудник – это хороший аналитик, который способен разобраться со специфическими нефункциональными требованиями к системе и составить модель тестирования. Нагрузочное тестирование, пожалуй, играет важнейшую роль в испытании продукта. Оно дает возможность провести проверку ряда нефункциональных требований к системе, а именно производительности, стабильности, масштабируемости, отказо- и стрессоустойчивости.
Это может привести к неестественным сбоям или, наоборот, к излишнему резервированию ресурсов, которые в реальной жизни никогда не понадобятся. Метрики, снятые в этот момент, не покажут реальную производительность — любые задержки или ошибки будут связаны не с эффективностью системы, а с её подготовкой к работе. Документирование и итерации позволяют повысить эффективность нагрузочного тестирования, обеспечивая непрерывную оптимизацию производительности и упреждающее управление производительностью. Сегодня мы разобрали что такое нагрузочное тестирование простыми словами. Эта технология продолжает активно применяться в мире разработки и даже не думает сдавать свои позиции.
Обычно такие баги всплывают уже в процессе эксплуатации, что мешает нормальной работе сервиса. Пожалуй, основным преимуществом Taurus является то, что он позволяет писать тесты на языке разметки YAML. Вы можете https://deveducation.com/ описать полноценный скрипт даже в десяти строках текста, что позволяет командам тестировщиков описывать свои тесты в файлах YAML или JSON. На этом рассмотрение теории нагрузочного тестирования можно завершить и далее мы перейдем к практическим решениям.
Как Работает Нагрузочное Тестирование?
Он предоставляет различные корпоративные функции для бесплатнойплатформы. Нагрузочное тестирование — это один из тестов производительности, который проводится при создании приложения. Он получает доступ к производительности приложения, когда несколько пользователей пытаются его использовать, имитируя это условие. Это важно на этапах разработки внутренней или внешней системы, поскольку дает представление об их производительности в условиях высокого трафика.
- А если сервис работает с огромными объемами данных, например, в CRM или облачных платформах, ему необходимо еще и объемное тестирование.
- Вы можете указать ему веб-адрес и получить подробную информацию по этому адресу.
- Некоторые инструменты и поставщики используют только локальную среду, тогда как другие для каждого параллельно работающего пользователя запускают виртуальные машины.
- Для этого применяют инструменты вроде Grafana, Prometheus и New Relic.
- Скрипты на gatling пишутся в привычной среде разработки, и поддерживаютинструменты автоматизации сборки sbt и maven.
Backend инструмента написан на языке Go, а сами скрипты пишутся на JavaScript. Apache JMeter – на настоящий момент один из самыхпопулярных инструментов с открытым исходным кодом для нагрузочноготестирования. Инструмент разрабатывается с 2003 года и за прошедшие десятилетияоброс богатой функциональностью и достаточно давно успел себя зарекомендовать,как прекрасную альтернативу платным аналогам для большинства решаемых задач.
Он используется в системе, помещая ее в среду с маловероятными сценариями. Когда что-то находится в стадии строительства, проверка происходит на разных уровнях, чтобы убедиться, что финальная часть адекватна во всех отношениях. То же самое происходит и с разработчиками приложений, когда они пишут программное обеспечение. Тестировщики выполняют различные типы тестов на разных уровнях развития.
Это может быть как резкий рост трафика и количества запросов, так и моделирование ситуаций, близких к аварийным. В зависимости от особенностей проекта разрабатывается система проверки. Apache JMeter является наиболее распространенным решением с открытым кодом, разработанным специально для нагрузочного тестирования с возможностью измерения производительности приложений и времени отклика. Тестирование производительности фронтенда измеряет, насколько быстро ваш сайт загружается и отображает контент для пользователей. В отличие от этого, тестирование производительности внутреннего интерфейса включает в себя отправку нескольких запросов на ваш бэкенд, чтобы проверить, могут ли они обрабатывать одновременные запросы.
Во время тестирования сайта на нагрузку Locust позволяет контролировать количество юзеров, распределять нагрузку и анализировать результаты в реальном времени. Нагрузочное тестирование отвечает на вопрос, как система ведет себя при нормальном потоке запросов в штатном режиме, а стресс-тестирование помогает определить точку, при которой она начнет давать сбои. А если сервис работает с огромными объемами данных, например, в CRM или облачных платформах, ему необходимо еще и объемное тестирование. Если система не выдержит реальной нагрузки, компания потеряет пользователей. А исправлять проблемы в последний момент — дороже, чем их предотвратить. После создания тестовых сценариев необходимо настроить их параметры, такие как количество пользователей, продолжительность процедуры, размер запросов и другие.
Нагрузочное тестирование помогает заранее выявить проблемные места и оптимизировать работу базы. В производственной среде у нас есть 3 сервера приложений, 2 веб-сервера и 2 сервера баз данных. В QA-среде у нас только 1 сервер приложений, 1 веб-сервер и 1 сервер баз данных. В заключение хочется сказать, что нагрузочное тестирование — полезная практика для любого проекта. Его можно проводить как на стадии разработки, так и на момент сдачи. Стоит только помнить, что нагрузочное тестирование — это не просто написать несколько запросов в JMeter и запустить их на максимальном возможном числе пользователей.
Ии Не Оставит Без Работы Тестировщиков, А Наоборот Сделает Нужнее
Существует ряд сценариев и методов для нагрузочное тестирование инструменты проведения оценки эффективности работы сервиса. Для каждого сценария определяется исполнение с такими параметрами, как количество пользователей, продолжительность, период нарастания и так далее. Модули позволяют нам настроить исполнителя, который может быть Apache JMeter, Selenium и так далее. Аналогично, отчетность позволяет настроить, как должен быть сгенерирован отчет, т. Csv, живой отчет в консоли или отправка результата на сайт blazemeter.
