Тестирование программного приложения уже не так просто, как обеспечение того, чтобы его функции работали правильно. Нельзя игнорировать важность тестирования масштабируемости, поскольку общедоступные приложения могут быть доступны любому человеку в любое время из любой точки мира. Вас больше не волнует, как ваши приложения работают локально. Теперь вы должны убедиться, что ваше приложение является надежным из нескольких мест по всему миру, с разных устройств, сетевых условий, и работает бесшовно, как число пользователей увеличивается и уменьшается с течением времени. Там, где тестирование масштабируемости когда-то было «хорошим», с точки зрения разработки программного обеспечения, оно превратилось в «должное» из-за требований пользователей и естественной эволюции современного Интернета.
В то время как функции приложения должны работать гладко и безупречно, пользователи могут быть более затронуты его стабильностью и отзывчивостью. Тестирование производительности является важным аспектом нефункционального тестирования. Существует множество вариантов тестирования производительности , которые становятся необходимыми в зависимости от типа использования, ожидаемого в этом конкретном приложении. Давайте рассмотрим процесс тестирования производительности подробно дальше.
Что такое тестирование производительности веб-приложений?
Тестирование производительности относится к анализу таких вещей, как скорость, отзывчивость, масштабируемость и стабильность приложения с различными уровнями использования (стресс). Для этого разработчики могут искусственно стимулировать периоды более высокого использования с помощью ручных методов или конкретных инструментов тестирования производительности. Мы будем смотреть на некоторые из них позже в этой статье.
Существует в основном три типа тестов производительности. Основным методом тестирования производительности приложения является применение различных уровней нагрузки и анализ ее производительности.
Тестирование нагрузки
Тестирование нагрузки дает подробную информацию о том, как приложение тарифы с различными объемами использования. Внезапные всплески использования также индуцируются для выяснения того, как приложения реагируют, и мониторинга того, как масштабируется инфраструктура вместе с ними. Инновационные инструменты нагрузочного тестирования, такие как LoadView, позволяют анализировать приложения на основе трафика из распределенных географических точек. Этот тип тестирования может иметь важное значение для глобальной пользовательской базы.
Тестирование на выносливость
Тестирование на выносливость является еще одним полезным типом теста, где приложение подвергается более высоким нагрузкам в течение длительных периодов времени. Основное преимущество тестирования на выносливость заключается в выявлении таких проблем, как утечки памяти, которые могут быть вызваны длительным периодом интенсивного использования и другими слабостями в инфраструктуре.
Стресс-тестирование
Стресс-тестирование стало популярным с концепцией разработки устойчивости программного обеспечения. Это позволяет разработчикам определить точку, в которой приложения (или один или несколько их компонентов) терпят неудачу из-за чрезвычайно высокого использования. Хотя доведение приложения или системы до предела может показаться нелогичным для тех, кто не знаком с проектированием устойчивости программного обеспечения, оно дает разработчикам и тестировщикам представление о том, какую именно нагрузку или нагрузку может выдержать система, прежде чем она выйдет из строя. Несомненно, неудачи случаются, и лучше быть к этому готовым. Стресс-тестирование также продемонстрирует, как ваша система реагирует и восстанавливается. Стресс-тестирование может также показать, что необходимы инвестиции в инфраструктуру и мощности.
Допустим, вы собираетесь запустить новый продукт и маркетинговую кампанию, и вы оценили трафик, который будет генерироваться на ваш сайт и приложения. Если во время стресс-теста ваше приложение выходит из строя раньше, чем ожидалось, это свидетельствует о том, что для обработки запланированных уровней входящего трафика, скорее всего, требуется больше системных ресурсов.
Что такое тестирование масштабируемости?
По сравнению с тестированием производительности, тестирование масштабируемости относится к анализу того, как система реагирует на изменения количества одновременных пользователей. Ожидается, что системы будут масштабироваться вверх или вниз и корректировать объем ресурсов, используемых для обеспечения того, чтобы пользователи использовали последовательную и стабильную работу, несмотря на число одновременных пользователей.
Тестирование масштабируемости также может быть выполнено на оборудовании, сетевых ресурсах и базах данных , чтобы увидеть, как они реагируют на различное количество одновременных запросов. В отличие от тестирования нагрузки, где анализируется, как ваша система реагирует на различные уровни нагрузки, тестирование масштабируемости анализирует, насколько хорошо масштабируется ваша система в ответ на различные уровни нагрузки. Последнее особенно важно в контейнерных средах.
Процесс тестирования производительности
Многие факторы определяют тип и количество тестирования производительности, требуемого каждым приложением. Тем не менее, это некоторые общие шаги, которые поставить вас на правильный путь.
Создание базовых показателей
Необходимо установить базовый уровень, с тем чтобы можно было измерить результаты любого процесса. Тестирование производительности не отличается. Разработчики могут выполнять базовые тесты для определения максимальной нагрузки, которая может быть размещена приложением, не влияя на время отклика и стабильность. Базовый уровень может быть задокументирован и сравнен с будущими тестами. Базовые показатели особенно полезны в случае улучшения и/или корректирующих действий.
Некоторые разработчики поддерживают промежуточное приложение со спецификациями и конфигурациями, идентичными рабочей среде, и сравнивают его с улучшенным экземпляром. Преимущество этого подхода заключается в том, что новые тесты могут быть выполнены в обеих средах, так что ранее неопознанные сценарии также могут быть охвачены.
Водопад Диаграммы
Этот шаг выполняется на различных этапах процесса оптимизации производительности. Однако его основная цель заключается в выявлении компонентов или функций приложения, которые являются относительно более медленными, чем другие. Эти области должны быть определены, с тем чтобы можно было конкретно применять к ним меры по исправлению положения.
Подробный анализ водопада приведет к разбивке времени, затяглого каждым аспектом запроса в приложение, например DNS, времени до первого пакета и SSL.
Тестирование производительности
Важно помнить о тестировании производительности является то, что это непрерывный процесс. Можно ожидать, что со временем использование приложения будет увеличиваться и требует регулярного внимания. Процесс тестирования производительности можно обобщить следующим образом:
Как только тесты установлены, следующим шагом будет планировать тесты. Количество нагрузки, применяемой с каждым тестом, будет зависеть от шкалы с определенным количеством уровней (1X-10X). Другие факторы, такие, как тип использования/функции и географическое рассеивание запросов, также могут быть рассмотрены в зависимости от обстоятельств.
После этого тесты могут быть выполнены. В зависимости от размера и сложности его функций тестирование может выполняться вручную или с помощью стороннего инструмента, такого как LoadView. Эти инструменты позволят разработчикам записывать последовательности действий, которые затем будут реплицироваться платформой в больших количествах для имитации более высоких нагрузок.
После анализа результатов можно будет определить области приложения, которые вызывают задержки или нестабильность. Платформы тестирования производительности предоставляют множество типов отчетов, таких как лучшее и худшее время загрузки, подробные данные отдельных запросов, диаграммы водопадов и отчеты об ошибках. Последнее может быть важно для выявления ошибок времени выполнения, которые обычно не происходят при функциональном тестировании.
Определить узкие места архитектуры
Утечки памяти являются одной из самых раздражающих проблем для разработчиков. Они не происходят последовательно и относительно трудно определить. Но это не единственный тип вопросов, которые могут возникнуть. CPU, I/O и сеть являются одними из других областей, которые могут получить пострадавших. Большинство современных приложений используют контейнерные среды. Хотя многие из этих платформ Container Orchestration предоставляют множество форм автоматического масштабирования, инфраструктура всегда может вызвать узкие места.
Корректирующие действия
Корректирующие действия могут быть дыхать. Во-первых, крайне важно решить все проблемы производительности, выявленные в приложении, касающиеся его особенностей. Они могут быть оптимизированы как в коде, так и во взаимодействии с базами данных. Узкие места инфраструктуры могут быть быстро устранены путем корректировки количества или типов аппаратных устройств, выделенных для вашего приложения. Однако это возможно лишь в определенной степени, как из-за физических ограничений, так и из-за финансовых ограничений. Более сложные сценарии могут потребовать изменений для загрузки параметров балансировки и децентрализации серверов в региональные центры обработки данных.
После завершения этих действий следующим шагом является выполнение тестов производительности снова. Это необходимо для того, чтобы применяемые меры по исправлению положения могли быть проверены и количественно оценены. Эти новые результаты можно сравнить с базовыми и сопоставить с внешними приложениями. Результаты сопоставления могут указывать на то, в какой степени имеются ранее присутствующие узкие места и задержки.
После этого процесс начинается заново. Базовые показатели и тесты производительности могут быть обновлены, и новые тесты могут быть запланированы.
Тестирование производительности против тестирования масштабируемости: Заключение
В этой статье кратко о подробнее о процессе тестирования производительности для программных приложений. Обсуждаемые шаги обобщены в соответствии с большинством сценариев. Тем не менее, конкретные приложения могут потребовать внимания в конкретных областях. Мы также рассмотрели несколько инструментов, которые могут быть использованы для выполнения фактических тестов производительности. Хотя это не невозможно вручную выполнять эти тесты, это намного более эффективно использовать специально построенную платформу. Узнайте больше о LoadView и о том, как выполнять нагрузочных тестов для веб-сайтов, приложений, API и многое другое.
Подпишитесь на бесплатную пробную версию сегодня и получите до 5 бесплатных нагрузочных тестов , чтобы начать работу!