Блог

Тестирование производительности

2025-04-23 15:51
Высокая производительность — необходимое условие для любого успешного продукта. Её отсутствие может привести к потере пользователей, снижению доходов и репутационным рискам. Вот почему многие компании инвестируют в тестирование производительности своих приложений и сервисов.
В этой статье:
  • Разбираем каждый из видов тестирования производительности;
  • Говорим о ключевых метриках и показателях;
  • Обсудаем используемые инструменты и лучшие практики;
  • Показываем, как ТестОпс помогает проводить и анализировать такие тесты эффективно.

Определение простыми словами

Тестирование производительности (Performance Testing) = практика, направленная на проверку того, как система работает под ожидаемой нагрузкой. Оно также показывает, как приложение ведёт себя при нагрузке, превышающей стандартные показатели, такие как среднее количество одновременных пользователей, частота запросов или объём передаваемых данных.
Его цель — определить, выдержит ли приложение реальный трафик и насколько оно устойчиво к пиковым нагрузкам. Также важно понять, способно ли оно поддерживать стабильную работу при длительном использовании. Задача - заранее найти такие слабые места, которые могут привести к сбоям, когда число пользователей станет большим.

Ключевые метрики производительности

  • Скорость
  • Время отклика — сколько миллисекунд проходит между нажатием кнопки и получением ответа.
  • Стабильность
  • Одновременные пользователи — максимальное число активных сессий, при котором система сохраняет заявленную производительность.
  • Ошибки под нагрузкой
  • Процент неуспешных запросов — доля 4xx/5xx‑ответов во время пикового трафика.

Почему это важно?

Сегодня сайты и приложения работают круглосуточно — будь то онлайн-банкинг, маркетплейсы или образовательные платформы. Пользователи не готовы долго ждать. Если приложение медленно загружается или зависает, люди быстро уходят с сайта или закрывают приложение. Важно, чтобы система выдерживала даже пиковые нагрузки — например, в дни распродаж или при большом притоке пользователей после запуска рекламы. Регулярное тестирование производительности помогает:
  • обеспечить стабильность работы даже при высокой нагрузке;
  • гарантировать, что приложение будет доступно в любое время;
  • масштабировать систему при увеличении числа пользователей.

Когда стоит проводить тестирование производительности?

Тестировать производительность нужно не один раз, а регулярно и систематически. Особенно важно проводить тесты в таких ситуациях:
  • перед запуском новых функций и обновлений;
  • после технических изменений в инфраструктуре;
  • перед увеличением аудитории приложения;
  • в рамках регулярных автоматических проверок (CI/CD).
В следующих главах мы подробно разберём три вида тестирования производительности: нагрузочное тестирование, стресс‑тестирование и тестирование стабильности. Именно они покрывают большинство реальных сценариев нагрузки в проектах. Рассмотрим их на конкретных примерах и покажем, как проводить такие тесты с помощью платформы ТестОпс.

Основные виды тестирования производительности

Каждый тип тестирования решает свои задачи и раскрывает важные аспекты поведения системы в разных условиях эксплуатации.

Нагрузочное тестирование (Load Testing)

Нагрузочное тестирование показывает, как система работает при стандартной, ожидаемой нагрузке — то есть в условиях, максимально приближённых к реальному использованию.

Цели нагрузочного тестирования

  • Оценить, справляется ли приложение с типичной нагрузкой без снижения производительности.
  • Измерить ключевые показатели, такие как время отклика (например, P95 latency ≤ 500 мс) и пропускную способность.
  • Проверить, есть ли у системы запас прочности для небольшого увеличения числа пользователей или объёма запросов.
  • Выявить узкие места, которые могут проявиться даже при обычной эксплуатации.

Стресс-тестирование (Stress Testing)

Стресс‑тестирование показывает, как система ведёт себя под нагрузкой, которая существенно превышает обычные ожидания. Знание такой «точки отказа» помогает заранее спланировать масштабирование и подготовиться к пиковым нагрузкам. Такой тип тестирования помогает выяснить пределы возможностей системы. Он также позволяет понять, как именно происходит отказ компонентов при экстремальных условиях, например, при падении базы данных или отказе API.

Цели проведения стресс-тестов

Представьте ситуацию, когда ваш сайт внезапно становится чрезвычайно популярным, например, вместо ожидаемых 1000 пользователей одновременно заходит 10 000. Стресс-тест позволяет узнать:
  • При какой нагрузке начинаются сбои в системе.
  • Сколько времени потребуется для восстановления работоспособности после перегрузки.
  • Какие компоненты системы становятся узкими местами и отказывают первыми.

Тестирование стабильности (Stability Testing или Soak Testing)

Тестирование стабильности проверяет поведение системы при длительной и постоянной нагрузке (обычно 8–24 ч и более). При таком длительном прогоне важно наблюдать не «плывут» ли стандартные метрики: загрузка CPU, рост пауз GC, признаки утечек памяти. Например, представьте международную онлайн-платформу для обучения, которой круглосуточно пользуются студенты со всего мира. Такая система должна выдерживать нагрузку без потери производительности и без возникновения ошибок даже при продолжительном использовании.

Цели проверки стабильности

  • Убедиться, что производительность системы не снижается со временем.
  • Проверить систему на наличие «утечек памяти» (memory leaks), которые приводят к постепенному снижению производительности.
  • Подтвердить общую надёжность и стабильность системы при длительной работе.

Как разные виды тестирования дополняют друг друга

Эти три подхода тестирования не исключают, а наоборот, органично дополняют друг друга. Продуманная и комплексная стратегия тестирования производительности должна обязательно включать все три подхода — их последовательное использование помогает минимизировать риски отказов и повысить устойчивость системы к реальным инцидентам нагрузочные, стрессовые и стабильностные проверки, что даст чёткую картину поведения системы в разнообразных условиях эксплуатации.
Благодаря интеграции платформы ТестОпс с CI/CD‑пайплайнами и визуальной аналитикой результаты тестирования автоматически становятся частью ежедневного рабочего процесса команды, а регулярные ночные прогоны (nightly builds) помогают своевременно отлавливать регрессии производительности ещё до начала рабочего дня.

Инструменты для нагрузочного, стрессового тестирования и тестирования стабильности

JMeter — универсальное решение для моделирования нагрузки на веб‑сервисы, базы данных и приложения

Apache JMeter — один из самых распространённых инструментов, предназначенный для моделирования высокой нагрузки на веб‑сервисы, базы данных, FTP‑серверы и другие приложения. JMeter позволяет имитировать одновременные запросы множества пользователей, измерять время отклика и собирать статистику производительности системы в реальном времени. Типичный сценарий: команда QA отправляет, к примеру, 10 000 параллельных запросов к REST‑API интернет‑магазина, чтобы убедиться, что сервис выдержит пиковую распродажу без деградации.

Gatling — нагрузочное и стресс-тестирование с высокой производительностью

Gatling — инструмент на Scala с декларативным DSL и отличной масштабируемостью, способный генерировать сотни тысяч параллельных запросов и предоставляющий детализированные отчёты о поведении системы под нагрузкой. Например, его применяют для оценки устойчивости API интернет-магазина при пиковых нагрузках, чтобы заранее выявить узкие места и предотвратить деградацию сервиса.

k8 — гибкое нагрузочное тестирование с фокусом на производительность

Grafana k8 — современный инструмент, который позволяет быстро создавать и запускать сценарии нагрузочных тестов с помощью скриптов на JavaScript. Это делает его удобным для команд, уже работающих с JavaScript-экосистемой. k8 особенно полезен при регулярных нагрузочных тестах в рамках CI/CD‑конвейера. Он собирает ключевые метрики: время отклика (P95/P99), процент ошибок и пропускную способность. Благодаря лёгкой интеграции и гибкому анализу результатов инструмент быстро встраивается в процессы команды.

Artillery — тестирование стабильности и долговременных нагрузок

Команды ИТ обычно выбирают Artillery, когда необходимо долговременное тестирование стабильности системы (от нескольких часов до суток). Инструмент поддерживает постоянную нагрузку на API — например, в ночные часы — позволяя выявить утечки памяти и деградацию отклика. Сценарии описываются на JavaScript, что упрощает разработку и поддержку тестов, а подробные отчёты помогают анализировать производительность на всей длине испытаний.

Производительное тестирование в ТестОпс: нативные возможности

Чем занимается ТестОпс

ТестОпс — это система управления тестированием (Test Management System, TMS), сосредоточенная на сборе и визуализации результатов. Платформа агрегирует статусы прохождения, длительность, ошибки и подробности шагов, предоставляя команде целостную картину качества.
Важно: ТестОпс не генерирует нагрузку и не запускает стресс‑тесты. Её задача — хранить и анализировать результаты, полученные из внешних инструментов. При этом Поддерживаются многие популярные фреймворки, такие как JUnit, TestNG, PyTest, Cypress и другие.

Аналитика скорости выполнения автотестов

Платформа фиксирует временные метки каждого тест‑кейса и шага, что позволяет:
  • рассчитывать суммарное и среднее время прогона;
  • отображать распределение длительностей;
  • подсвечивать «длинные» шаги, чтобы быстро находить узкие места.
Если определённые шаги постоянно замедляются, это указывает на потенциальные проблемы производительности приложения.

Дашборды производительности и стабильности

ТестОпс предлагает готовые визуализации:
  • Графики трендов — динамика длительности тестов от прогона к прогону;
  • Таблицы производительности — ТОП‑N самых медленных тест‑кейсов с медианой и 95‑м процентилем времени;
  • Диаграммы флакеров — тесты с наибольшим количеством нестабильных результатов;
  • Виджет «Тесты с низкой производительностью», основанный на отклонениях времени выполнения от медианного значения по проекту.
Такая аналитика помогает приоритизировать оптимизацию кода тестов и проверяемых модулей.

Возможности для интеграции с нагрузочными инструментами

В CI/CD‑конвейере генерируются отчёты Allure, которые адаптеры автоматически загружают в ТестОпс. Результаты связываются с соответствующими запусками, что упрощает сбор, хранение и анализ метрик производительности. Этот подход обеспечивает единую точку доступа ко всем данным тестирования и служит надежной основой для дальнейшей оптимизации приложений.

Коротко о главном

Тестирование производительности включает три ключевых типа. Нагрузочное тестирование проверяет, справляется ли система с ожидаемым числом пользователей без ухудшения времени отклика. Стресс-тестирование выявляет пределы нагрузки, при которых система выходит из строя или ведёт себя нестабильно. Тест стабильности (Soak) показывает, выдерживает ли система длительную непрерывную нагрузку без деградации.
Платформа ТестОпс не заменяет инструменты вроде Jenkins, но усиливает их. Она хранит все результаты в едином пространстве, визуализирует ключевые метрики (время отклика, уровень ошибок, стабильность), связывает тесты с задачами и историями для оценки влияния на бизнес-функции. Кроме того, ТестОпс позволяет настраивать автоматический запуск тестов в рамках CI/CD. Такой подход сокращает время реакции на проблемы, повышает устойчивость приложения и ускоряет цикл разработки.