Поэтому лучше приступать к тестированию эффективности ещё на стадии дизайна и программирования — в этом вам поможет ревью и статический анализ. Е) Поднять уровень логирования в bitrix-frontend для возможности дебага проблем и устранения причин их возникновения. Даже после завершения тестов он стабильно отдает 502 коды ответа. Прокси (направляем трафик из браузера через JMeter, вручную “прокликиваем” сайт, JMeter на основе этих данных сам составляет план тестирования). В main() создаётся новый экземпляр пушки, подкладывается необходимый формат патронов, задаётся название.

нагрузочное тестирование

Кроме того, оно помогает выявить ошибки как в архитектуре проекта, так и в его кодовой базе. В нашей практике был интересный пример, когда stage-проект, развернутый в managed-кластере K8s, выдерживал всего лишь 8 RPS, а потом падал вплоть до рестартов всех pod’ов деплоймента. После трех итераций нагрузочного тестирования (с разницей в неделю) производительность выросла до 110 RPS. Тестирование производительности при всплесках нагрузки моделирует резкий импульсный рост количества параллельных пользователей или процессов внутри системы и позволяет оценить её стабильность при таких скачках и между ними, убедившись, что между скачками система полностью вернулась в норму. Как и любые профилактические проверки, периодическое нагрузочное тестирование будет, несомненно, позитивно влиять на развитие вашего продукта/сервиса. В идеальном мире, при наличии stage-площадки, идентичной продакшну, нагрузочное тестирование можно встраивать непосредственно в процессы CI/CD при выкладке новой версии проекта на препродакшн.

Профилирование пушки

Например, в третьем кейсе в обоих случаях проверяется сумма изменения баланса клиента, но при ошибке в работе ручки UpdateBalance вернётся errorCode4, а в ComplyBalance — errorCode5. Во втором кейсе сначала нужно выполнить все манипуляции для получения токена, значение которого потом подкладывается в конечный запрос. В моём случае для этого надо совершить только одно действие — получить его из GetToken.

нагрузочное тестирование

Кроме того, наши пушки необходимо кастомизировать под свои нужды — выполнение сценариев, создание утилит для автогенерации пушки, автогенерация патронов — поэтому выбор пал именно на Pandora. Мы используем Яндекс.Танк — это удобный инструмент для тестирования бэка. НТ существует уже не первый год, и за это время накопилось много разных инструментов для его проведения. Также из-за проблем с отдачей js-файла, часть тестовых пользователей не смогла пройти авторизацию и, соответственно, не смогла пройти тестирование вовсе.

Сценарии тестирования и выбор инструментов

Хранение данных(как БД, так и загружаемые пользовательские файлы) — используется ли on-premise или managed база данных, настроена ли репликация (запись в мастер / чтение со слэйва) и т д. Где хранятся загружаемые пользовательские данные — локальный диск, s3-хранилище и т.д.

Автоматизация тестирования ПО

То звено, которое не выдержало нагрузки, помечается как самое слабое в системе. Исходя из этого можно считать, что изменение дизайна этого звена может привести к улучшению производительности и времени ответа при больших нагрузках. Опять же, нагрузочное тестирование критично на каждом из шагов проверять коды ответа и приходящую информацию. Это важно, чтобы знать, на каком именно шаге что сломалось. Также необходимо все кастомные коды ошибок делать уникальными — чтобы было проще определять место поломки.

нагрузочное тестирование

Но сколько бы ни требовалось действий, нужно проверять каждый ответ и возвращать уникальный код ошибки, чтобы точно определять место отказа, если что-то пойдёт не так. Что делать, если у нас не только простая нагрузка «один запрос — один ответ», а целый сценарий? Например, в запрос нужно добавить свежий токен. Или для подтверждения запроса в одной ручке надо дёрнуть вторую ручку. Сколько патронов необходимо создать для проведения тестирования?

оттенков нагрузочного тестирования

Пример из отчета с рекомендациями по оптимизации SQL-запросов 👆🏻Ниже приведены примеры с рекомендациями по результатам нагрузочного тестирования. Из минусов — нет встроенных графиков, приходится дополнительно конфигурировать связку с Grafana (что, впрочем, делается довольно легко). Из плюсов — большое комьюнити + большое количество плагинов для тестирования чего угодно (в нашейбигдата платформемы используем JMeter для генерирования потоковых данных для Apache Kafka и дальнейшей обработки через Apache Spark).

  • Но сколько бы ни требовалось действий, нужно проверять каждый ответ и возвращать уникальный код ошибки, чтобы точно определять место отказа, если что-то пойдёт не так.
  • Согласовать технологическое окно для тестирования — выбирается время, при котором система будет находится под минимальной нагрузкой от живых пользователей (обычно это промежуток между ночью и ранним утром) и во время которого не будет происходить каких-либо импортов, рассылок, снятия бэкапов и т.д.
  • В нашей практике был интересный пример, когда stage-проект, развернутый в managed-кластере K8s, выдерживал всего лишь 8 RPS, а потом падал вплоть до рестартов всех pod’ов деплоймента.
  • Согласно терминологии ISTQB, НТ — вид тестирования производительности, проводимый с целью оценить поведение компонента или системы при различных нагрузках, обычно между ожидаемыми условиями низкой, типичной и пиковой нагрузки.
  • Нехитрыми способами, описанными выше, можно покрыть существенную часть тестов.

Сценарии формируются совместно нашими специалистами с командой заказчика— например, если тестирование запланировано перед промо-акцией или регулярной сезонной нагрузкой, и набор критериев более-менее понятен. В этой статье расскажем и покажем, как мы проводим, пожалуй, эталонноенагрузочное тестирование— в плане полноты покрытия и полноты получаемого в итоге отчёта. Наши наработки вполне воспроизводимы, так что вы можете воспользоваться ими для улучшения работы собственного проекта. Сервисов много — сначала мы создавали пушки вручную, а теперь делаем это с помощью генератора.

Виды нагрузочного тестирования

Для этого нужны требования, которых часто нет, а авторам задачи нужно, «чтобы оно работало». Фоновое тестирование помогает удостовериться, что увеличение нагрузки на систему никак не сказывается на юзабилити для конечного пользователя, например что в самый ажиотаж распродажи у конкретного Васи все страницы нормально грузятся и корзина работает. Тестирование масштабируемости позволяет обнаружить «бутылочные горлышки», а затем удостовериться, что увеличение мощностей поможет решить проблему. Например, если планируется добавить несколько процессоров для улучшения производительности, то тестирование масштабируемости позволит убедиться, что одних процессоров хватит. Также такое тестирование помогает определить пределы масштабируемости на проде.

С нарастающими скоростями и распределёнными системами всё сложнее бывает создать приложение удобным для конечного пользователя. Но выполняют ли они то, что нужно юзерам? А производительность при выполнении не хромает? На эти вопросы помогает ответить нагрузочное тестирование (НТ). В идеальном мире сценарии тестирования должны полностью имитировать пользовательское поведение на сайте — переходы по страницам, процедуры авторизации и аутентификации, сброс и смену пароля, добавление/удаление товаров в корзину, оформление заказа и т д.

оттенков нагрузочного тестирования

Вспомогательные компоненты— настроены ли у проекта мониторинг, система сбора логов и трейсов, которые могут быть полезны в процессе нагрузочного тестирования для получения дополнительных данных и инсайтов. В третьем случае мы последовательно отправляем запросы к одному и тому же сервису. Запросом к первой ручке создаётся запись в базе в статусе черновика, а вторым запросом эта запись подтверждается. Опрокидывающее тестирование (тестирование пресыщения) (tip-over testing) нацелено на насыщение системы нагрузкой и нахождение точки и места отказа.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *