Нагрузочное тестирование: что это и как его провести. Виды и инструменты

Обязательный этап проверки любого программного обеспечения, особенно если оно рассчитано на большое количество пользователей, — нагрузочное тестирование. Его проводят, чтобы избежать неприятных сюрпризов: зависания, ошибок или даже полного отказа системы в самый неподходящий момент. Разберемся, что такое нагрузочное тестирование, какие его виды существуют и какие инструменты подойдут для работы.

Что такое нагрузочное тестирование?

Нагрузочное тестирование (Load Testing¹) оценивает производительность системы под определенной нагрузкой. Цель теста — проверить, как приложение или сервер реагируют на большое количество запросов, обрабатывают данные и поддерживают стабильную работу.

Простыми словами, нагрузочное тестирование помогает ответить на вопросы:

• Сколько пользователей система выдержит одновременно?
• Не замедляется ли работа под нагрузкой?
• Какие узкие места есть у системы?
• Какие могут быть возможные точки отказа?

Результаты тестирования помогают разработчикам и администраторам выявить слабые места продукта и оптимизировать его до запуска.

Как работает нагрузочное тестирование?

Процесс заключается в симуляции действий пользователей и внешних систем, обращающихся к системе одновременно. Например, представьте интернет-магазин, который готовится к «черной пятнице». Задача нагрузочного теста — создать виртуальных покупателей, чтобы понять, выдержит ли сайт наплыв реальных клиентов.

Планирование нагрузки

Задача — создать сценарий, максимально приближенный к реальным условиям.

• Определение модели нагрузки. Сколько пользователей будут одновременно использовать систему и какие операции они будут выполнять? Например, если это интернет-магазин, учитывается, что в часы пик, в дни распродажи число пользователей и выполняемых ими операций резко возрастает. Выбираются в первую очередь самые частые и самые «тяжелые» действия пользователей.
• Сценарии поведения. Разрабатываются конкретные действия пользователей: авторизация, просмотр страниц, добавление товаров в корзину, оформление заказа. Сценарии должны соответствовать наиболее частым действиям реальных клиентов.
• Продолжительность теста. Необходимо определить, сколько времени система будет подвергаться нагрузке, исходя из требований к системе и ожиданий бизнеса. Например, пиковую нагрузку держат не более часа (берется время с запасом), а проверка стабильности может идти более 24 часов.
• Определить критерии успешности тестов. Какое время отклика будет приемлемым? Какой процент ошибок при высокой нагрузке допустим?

Детальное планирование и разработка методологии нагрузочного тестирования помогает избежать излишнего использования ресурсов и сосредоточиться на важных аспектах.

Разработка и настройка инструментов

После того как сценарии разработаны, выбирается программное обеспечение, способное имитировать реальную нагрузку. На этом этапе следует:

• Определить инструменты. Например, Apache Jmeter, Gatling и k6 подходят для тестирования веб-приложений и шин данных, LoadRunner для нагрузки SAP-систем и Citrix, Locust — для веб-приложений с разработкой скриптов на Python. Open-source инструменты могут быть доработаны для нагрузки конкретной системы. Для нагрузки 1С используется компонент 1С КИП — 1С Тест-центр.
• Собрать данные, настроить параметры. При разработке скриптов записываются реальные запросы (POST, GET и т.д.), далее в каждом инструменте задаются конкретные параметры: количество виртуальных пользователей, частота запросов или операций, длительность и сценарий теста.
• Подготовить среду. Создается отдельный тестовый стенд, чтобы тестирование не повлияло на работу основного продукта. Возможно использовать и облачные ресурсы.
• Настройка мониторинга. Определяются метрики, которые необходимо отслеживать в ходе тестов, такие как утилизация ресурсов серверов, метрики базы данных, бизнес-метрики, события в логах системы.

Тщательная подготовка скриптов, правильное создание модели нагрузки и настройка идентичного стенда гарантируют, что результаты будут репрезентативными.

Проведение тестов

Теперь система подвергается проверке в условиях, максимально приближенных к реальным:

• Сначала запускается небольшое количество пользователей, чтобы проверить работоспособность скриптов и системы. Затем нагрузка увеличивается до заданного максимума.
• Эмуляция реальных действий — виртуальные пользователи выполняют заранее заданные сценарии, например, создают заказы или другие сущности, скачивают файлы. Для системы нет разницы: работают с ней виртуальные пользователи или реальные. Нагрузка во время теста идет на все компоненты системы: веб-сервера, сервера приложений, сервера базы данных.

Инструменты тестирования предоставляют данные о работе системы, включая отклик сервера (время отклика), ошибки запросов и операций, утилизацию ресурсов.

Сбор данных

Все действия системы во время теста фиксируются для дальнейшего анализа. Основные метрики, которые отслеживаются:

• Время отклика. Сколько миллисекунд проходит между запросом пользователя и ответом сервера? Например, для интернет-магазина может быть критично, чтобы страница загружалась не более чем за 2 секунды.
• Уровень использования ресурсов. Проверяется загрузка процессора (CPU), объем занятой памяти (RAM), использование дискового пространства и работа сети.
• Ошибки и сбои. Например, проблемы с доступом к базе данных или зависание приложения (ошибки по тайм-ауту).

Анализ результатов

Аккумулируется и анализируется вся информация, собранная во время теста:

• Выявление узких мест. Например, время отклика превышает допустимые значения при пиковых нагрузках, серверная память быстро заполняется или база данных слишком медленно справляется с запросами.
• Рекомендации по оптимизации. На основе выявленных проблем предлагаются конкретные меры: увеличение серверных мощностей, оптимизация кода, настройка кэширования.
• Повторное тестирование. После внесения изменений система снова подвергается нагрузке, чтобы убедиться, что проблемы устранены.

Все проанализированные данные собираются в отчет. Грамотный анализ позволяет исправить текущие недостатки системы, устранить узкие места, создать более устойчивую конфигурацию системы для будущих обновлений.

Виды нагрузочного тестирования

Нагрузочное тестирование проверяет способность системы выдерживать различные условия эксплуатации, включая пиковые нагрузки, длительную работу и нестандартные сценарии. Рассмотрим основные виды тестирования.

Определение максимальной производительности

В англоязычных источниках фигурирует как Stress Testing и Breakpoint Testing. Данный вид теста позволяет определить максимальную интенсивность операций, при которой система удовлетворяет требованиям по времени отклика или обработки (SLA). Также данный вид теста позволяет выявить узкие места системы.

Тестирование стабильности

Stability Testing/Soak Testing/Endurance Testing. Стабильность (надежность) системы — это способность работать длительное время без потери производительности. Такое тестирование направлено на проверку, может ли приложение выдерживать заданные параметры нагрузки в течение нескольких часов или дней.

Например, в системе видеоконференций проверяется, как она справляется с 1000 активных пользователей в течение 24 часов, чтобы выявить утечки памяти, рост использования ресурсов или проблемы с обработкой запросов.

Что оценивается:

• утечки ресурсов, таких как оперативная память;
• поведение системы при длительных нагрузках: стабильность времени отклика, отсутствие зависаний и сбоев;
• восстановление после отказов, если они возникают.

Объемное тестирование

Volume Testing. Объемное тестирование проверяет работу системы с большими массивами данных. Это может быть обработка базы данных с миллионами записей или загрузка файлов больших размеров.

Пример: электронная библиотека проверяет, как быстро пользователь может загрузить книгу объемом 1 ГБ или как обрабатываются запросы по каталогу из 10 миллионов записей на фоне типовой работы пользователей с системой.

Что оценивается:

• скорость выполнения операций (поиск, добавление записей);
• устойчивость системы при увеличении объема данных;
• сохранность данных при нагрузках.

Сравнительное нагрузочное тестирование

Back-to-Back Testing — это сравнительный метод тестирования, где две версии системы (новая и старая) тестируются последовательно, используя одни и те же нагрузочные сценарии и параметры.  Цель —  непосредственно сравнить производительность двух версий и выявить различия.  Это позволяет быстро определить, улучшилась ли производительность после изменений или, наоборот, появилась ли деградация системы.

Особенности Back-to-Back Testing:

• используются одинаковые сценарии и параметры нагрузки;
• подходит для анализа обновлений системы или сравнения альтернативных технологий.

Тестирование пропускной способности

Bandwidth Testing проверяет, сколько данных может обработать система за единицу времени. Пропускная способность измеряется в транзакциях в секунду (TPS) или в объемах данных (МБ/с). Bandwidth Testing тесно связан с другими типами тестирования, такими как Stress Testing, для получения полной картины производительности системы.

Что проверяется:

• эффективность использования сетевых ресурсов;
• влияние увеличения активных пользователей на производительность системы.

Инструменты для нагрузочного тестирования

Выбор зависит от задачи, бюджета и уровня подготовки команды. Рассмотрим популярные и эффективные инструменты:

• Apache JMeter — бесплатный инструмент с открытым исходным кодом. Его основное преимущество — гибкость и доступность. JMeter поддерживает различные протоколы, включая HTTP, FTP, JDBC, и подходит для тестирования веб-приложений, шин данных, тестирования через API и баз данных, тестирования распределенных систем. Позволяет создавать сложные сценарии нагрузки, например, тесты с динамическими параметрами или продвинутую обработку ответов сервера. Предусмотрена возможность интеграции с другими инструментами, поэтому JMeter подходит в том числе для масштабных корпоративных проектов.
• LoadRunner — коммерческое программное обеспечение, которое ранее широко использовалось крупными компаниями для проверки производительности их систем. Поддерживает работу с множеством технологий и протоколов, от веб-приложений до SAP и Citrix. Основной плюс LoadRunner — мощный набор аналитических инструментов. Выдает детализированные отчеты, помогает визуализировать узкие места и прогнозировать поведение системы под реальными нагрузками. В данный момент в большинстве компаний идет переход на open-source решения.
• Gatling — инструмент простой и масштабируемый, написанный на языке программирования Scala. Gatling позволяет эмулировать большее число виртуальных пользователей в сравнении с Jmeter при равных условиях. Gatling предназначен для создания тестов с многопоточностью и сложной логикой сценариев. Визуализация результатов в формате интерактивных графиков помогает быстро анализировать данные и находить проблемные точки. Инструмент подходит для команд, работающих в Agile, так как позволяет интегрировать тесты в процесс CI/CD.
• BlazeMeter — облачное решение, построенное на основе Apache JMeter, расширяет возможности JMeter за счет автоматизации процессов и удобного интерфейса для управления тестами. Аналитические инструменты позволяют быстро оценить результаты и принять решения по оптимизации. Не подходит для тестирования внутри закрытых корпоративных сетей.
• Locust — инструмент, ориентированный на разработчиков, которые предпочитают Python. Позволяет генерировать подробные отчеты о времени отклика, количестве ошибок. Locust может использоваться в облачных средах, а благодаря открытому исходному коду его используют многие стартапы и небольшие команды.

Нагрузочное тестирование — обязательный шаг для создания качественного продукта. Используйте доступные инструменты, грамотно планируйте проведение нагрузки и будьте готовы к любым вызовам!

¹ В англоязычных источниках используется термин Performance testing, т.е. тестирование производительности, а под Load testing понимаются только некоторые виды тестирования производительности. В русскоязычных источниках используется как тестирование производительности, так и более часто используемый термин «нагрузочное тестирование» в одном и том же значении. Поэтому в данном разделе примем «тестирование производительности = нагрузочное тестирование».