Spiketesting er en metode for å forberede systemer for plutselige økninger i aktivitet, for eksempel en brå, massiv tilstrømning av nettbrukere som potensielt kan føre til systemkrasj.
Denne type testing lar oss analysere systemets oppførsel under slike forhold. Dette inkluderer å observere om systemet vil krasje, oppleve en nedgang i hastighet, og hvor lang tid det tar å gjenopprette normal funksjonalitet. Bedrifter implementerer spiketesting i sine testprosedyrer for applikasjoner for å identifisere svake punkter i produksjonsmiljøer.
Ved å analysere de innsamlede dataene får utviklere innsikt i hvor og når applikasjonen svikter, og de nødvendige verktøyene for å optimalisere ytelsen.
Som en integrert del av programvareutviklingslivssyklusen (SDLC), evaluerer spiketesting viktige programvareelementer som hastighet, pålitelighet og skalerbarhet. Denne artikkelen vil omhandle spiketesting, hvorfor det er nødvendig, hvordan det fungerer og fordelene med det. Du vil også bli introdusert for noen verktøy som kan hjelpe deg i gang med spiketesting på en smidig måte.
Hva er Spiketesting?
Spiketesting er en metode innenfor ytelsestesting som innebærer å utsette en applikasjon eller nettside for en intens belastning. Dette kan innebære for eksempel å øke antall forespørsler til et presserende nivå, deretter redusere det, og fortsette med kontinuerlig testing for å evaluere systemets evne til å håndtere dette.
I motsetning til belastningstesting, hvor systemet utsettes for en jevn belastning, er spiketesting mer fleksibel. Belastningen kan variere fra tusen forespørsler i løpet av et minutt, til det dobbelte i neste, og så videre. Det er viktig å merke seg at spiketesting kun gjennomføres i testmiljøer, slik at hovedapplikasjonen forblir operativ og upåvirket.
Da applikasjoner i den virkelige verden ikke opplever jevn trafikkflyt, er spiketesting verdifullt for å oppdage flaskehalser, problemer med skalerbarhet, og hvordan systemet gjenoppretter seg fra slike situasjoner. For bedrifter er spiketesting nyttig for å forberede seg på hendelser som store salgskampanjer, populære registreringsprosesser, samarbeid med influensere og lanseringer av begrensede opplag.
Det bekrefter at systemet ditt kan håndtere trafikkøkninger på en smidig måte, og er særlig nyttig for virksomheter som håndterer prosesser med høy trafikk, som salg og registreringer. Det er en effektiv måte å sikre en god brukeropplevelse samtidig som systemets pålitelighet forsterkes.
Spiketesting har mange fordeler, inkludert å evaluere effekten av uventede brukerøkninger, identifisere grensene for hva en applikasjon kan håndtere utover den spesifiserte belastningen, og gjør det mulig for utviklere å rette opp programvarefeil ved belastninger som overskrider de maksimale nivåene.
Spiketesting vs. andre former for ytelsestesting
Innenfor ytelsestesting, er spiketesting en underkategori og relatert til andre evalueringer som belastningstesting, stresstesting og utholdenhetstesting. Ved belastningstesting evalueres systemets ytelse under en forhåndsbestemt belastning.
For å vurdere lineær skalerbarhet gjennom belastningstesting, bør en applikasjons ytelse demonstrere minimal varians med økende antall brukere. Skalerbarhet vurderes ved å undersøke serverrespons ved innsending av nettskjemaer, analysere ytelsesendringer over tid, teste for funksjoner som svikter under høy belastning, og identifisere problemer med nettverksforsinkelse på nettapplikasjonsfunksjoner.
Stresstesting anvender høy belastning for å undersøke applikasjonens respons, avsløre hvilke webapplikasjonsfunksjoner som ikke fungerer, identifisere skjemaer og koblinger som oppfører seg annerledes, og observere hvordan applikasjonen fungerer etter et systemkrasj eller feil i komponenter.
Stresstesting måler altså systemets respons under forhold som er nær bristepunktet. Ved utholdenhetstesting (også kalt bløtleggingstesting) analyseres systemets ytelse over en lengre periode. Slike tester vil se etter indikatorer som minnebruk for å avsløre minnelekkasjer og andre ytelsesproblemer.
Hvordan Spiketesting Fungerer
Spiketestingsprosessen kan oppsummeres i tre sentrale trinn. Først er det belastningssimulering, der økninger i brukeraktivitet settes i gang ved å øke aktiviteten eller antall forespørsler gradvis. Deretter følger datainnsamling, der ytelsesberegninger som responstider, bruk av ressursene og feilfrekvenser samles inn. Til slutt analyseres dataene for å se hvor godt systemet håndterer økningen i belastningen.
Siden prosessen er systematisk, er det nødvendig å gjennomgå alle trinn for å oppnå en god testprosess. Start med å konfigurere et testmiljø basert på dine spesifikke forretningsbehov. Dette sikrer også at ingen er i live-miljøet under spiketestingen.
Deretter bestemmer du den ekstreme belastningen, som er det maksimale antall brukere som en applikasjon kan håndtere samtidig. Belastningen økes brått til maksimalt nivå. Dette kan gjøres ved hjelp av web-ytelsesverktøy. Når maksimal belastning er nådd, overvåkes systemets ytelse for å se om det krasjer eller fungerer som det skal.
Etter dette reduseres belastningen raskt til null eller minimum. Systemets oppførsel analyseres ved null belastning for å se om det krasjer (eller ikke). I det siste trinnet analyseres ytelsesgrafene.
Ved raskt å øke og redusere systembelastningen oppstår en «spike». Denne spiken analyseres for å spore beregninger, inkludert feil, tid brukt og virtuelle brukere. Ved å følge disse trinnene kan testingeniører identifisere applikasjonsfeil og rapportere dem tilbake til utviklere, som igjen kan løse problemene.
Typer Spiketesting
Spiketest kan ha ulike former. Her er en oversikt.
- Positiv spiketest – Tester hvordan systemet håndterer plutselige trafikkøkninger, for eksempel ved en vellykket markedsføringskampanje.
- Negativ spiketest – Vurderer systemets motstandskraft mot uventede hendelser, som DDoS-angrep og smurfeangrep.
- Konstant spiketest – En server eksponeres for en høy belastning i korte, regelmessige tidsintervaller. Spikene i denne testen vil ha lik høyde, noe som indikerer konstante belastninger.
- Trinnvis spiketest – Serverbelastningen økes gradvis over små intervaller. Responstiden måles for hver spike, og avvik fra responstiden for grunnbelastningen analyseres.
- Tilfeldig spiketest – Belastningsspiker og deres intervaller er tilfeldige. Denne metoden egner seg best for applikasjoner som opplever hyppige topper i produksjonsmiljøer.
De fleste ytelsestestverktøy kan brukes til spiketesting. La oss likevel se nærmere på de mest vanlige verktøyene. De er foretrukket på grunn av deres spesifikke funksjonalitet. Relevansen er ikke rangert i noen spesifikk rekkefølge.
#1. BlazeMeter
BlazeMeter er en komplett testplattform for kontinuerlig testing, som inkluderer spiketesting, API-overvåking, funksjonstesting, mock-tjenester og datatesting.
BlazeMeter gir deg muligheten til å utføre omfattende tester direkte fra din IDE for belastnings- og ytelsestesting. Det har derfor blitt brukt globalt for å forberede strømmeapplikasjoner for sport på å håndtere millioner av brukere fra hele verden.
For API-overvåking kan BlazeMeter generere og utføre tester på kort tid uten å ofre kvaliteten. Plattformen varsler deg også om problemer med API-trafikken før de har en betydelig innvirkning på sluttbrukerne.
BlazeMeter benytter seg også av kunstig intelligens, noe som øker hastigheten på testingen. Du kan be om en demo for å utforske de nye funksjonene som AI-datastyrt profilering, som gir deg muligheten til å oppdage hardkodede data og automatisk generere data fra forhåndsdefinerte lister, AI-drevet oppretting av testdata, som effektiviserer generering av testdata ved å konvertere tekst til testdata, og kaostesting, der du evaluerer systemets motstandsdyktighet ved å bruke AI-drevne testdata for å utfordre systemer og identifisere sårbarheter.
#2. Apache JMeter
Apache JMeter er en programvare med åpen kildekode for automatisert testing. Den ble opprinnelig utviklet for å teste funksjonell oppførsel og kvantifisere ytelsen til webapplikasjoner. Rammeverket kan brukes til å teste statiske og dynamiske applikasjoner.
Du kan simulere tung serverbelastning (og grupper) og teste objekter/nettverk under varierende belastningsforhold. Selv om det ser ut som en nettleser, er det ikke det. Det betyr at den ikke utfører nettleseroppgaver som å gjengi HTML eller kjøre JavaScript. Hvis du ønsker å utvide funksjonaliteten til å gjengi HTML-utdata, kan du bruke JSR223 PostProcessor eller JSSR Sampler for å kjøre tilpasset JavaScript-kode etter forespørsler.
JMeter har en rekke funksjoner, inkludert testing av belastning og ytelse for ulike applikasjoner, servere og protokoltyper som Web – HTTP, SOAP/REST-tjenester, databaser, e-poster og Java-objekter. Det er svært utvidbart og fungerer godt med kommandolinjen for alle Java-kompatible operativsystemer.
En styrke med JMeter er dens evne til å håndtere korrelasjon gjennom datautvinning fra populære formater som JSON, XML, HTML og andre tekstformater. Her er en rask guide for å komme i gang med Apache JMeter.
#3. Locust
Locust er et verktøy for belastningstesting med åpen kildekode. Det er skalerbart og kan skriptes. I motsetning til andre verktøy som begrenser deg til et brukergrensesnitt (UI), et domenespesifikt språk eller store XML-filer, bruker Locust ren kode; du benytter vanlige Python-programmeringskonstruksjoner.
Ved å kjøre hver bruker innenfor sin greenlet (en lettvektsprosess/coroutine), lar Locust deg skrive tester som ligner på å skrive blokker med kode, i stedet for å bruke tilbakekall eller andre metoder.
I tillegg er Locust hendelsesbasert (ved hjelp av gevent) og gjør det mulig for en enkelt prosess å håndtere tusenvis av brukere samtidig. Dette gjør det enkelt å kjøre belastningstester som spenner over flere maskiner.
Det nettbaserte brukergrensesnittet er tilgjengelig for valgfri bruk, noe som gjør det lettere å implementere i CI/CD-pipelinen. Du kan bruke det til å vise fremdriften av tester med ulike belastningsvariasjoner. Selv om Locust er spesielt egnet for testing av nettsteder og -tjenester, kan det brukes på alle protokoller. Du må bare skrive en klient for ditt spesifikke bruksområde, eller utforske noen som er laget av fellesskapet.
Fordeler med Spiketesting
Spiketesting har flere fordeler. Ved å identifisere problemer på et tidlig tidspunkt, kan du løse eventuelle ytelseshindringer før de utvikler seg til kritiske problemer. Når det gjelder aspekter som programvarens pålitelighet, sørger spiketesting for at systemet ditt er stabilt under uforutsigbare hendelser.
Fra et brukeropplevelsesperspektiv forhindrer spiketesting nedetid, som kan føre til økonomiske og omdømmemessige kostnader. Brukerne forventer at nettstedet og applikasjonene dine er fullt funksjonelle under trafikkøkninger, enten det er snakk om kampanjer eller lanseringer av salg på svart fredag.
Spiketesting evaluerer programvarens evne til å håndtere stress, forbereder den for bruk i den virkelige verden og beskytter den mot å krasje. Programvarens bærekraft kan økes ved hjelp av spiketesting.
Vellykkede spiketest vil avsløre scenarioer som er utenfor det vanlige. Spiketesting forbedrer programvareytelsen ved å rette opp i eventuelle ytelsesproblemer og skaper et kvalitetsprodukt med sømløse brukeropplevelser.
Begrensninger ved Spiketesting
Det er verdt å merke seg noen ulemper med spiketesting. Behovet for å kjøre spiketest i et eget testmiljø gjør prosessen litt dyrere. Dette er en konsekvens av kompleksiteten og ressursintensiteten. Håndtering av komplekse prosedyrer krever ekspertise, og i dette tilfellet programvaretestingeniører.
Mens testene kjøres, er det en risiko for at applikasjonen din kan oppleve nedgang, redusert funksjonalitet, eller stoppe helt. Sammenlignet med andre ytelsestester, kan spiketesting være tidkrevende. Det kan også være utfordrende å simulere realistiske spiker i den virkelige verden.
Anbefalt praksis for Spiketesting
Som du har sett er spiketesting essensielt for å teste ytelse, og forbedrer motstandskraften og påliteligheten til webapplikasjoner under forhold med høy belastning. Ved å bruke brå, uventede trafikktopper kan utviklere identifisere og løse ytelsesproblemer, og sørge for en god brukeropplevelse og systemstabilitet.
Hvis organisasjonen din har behov for spiketesting, bør du sette klare testmål og måleparametere. Disse må være realistiske. Hvorfor? Ingen nettapplikasjon kan håndtere ubegrenset trafikk, skalere automatisk umiddelbart eller uendelig, eller gjenopprette umiddelbart. Å ha mål hjelper deg med å identifisere de riktige beregningene for sporing, som kan inkludere:
- Responstid – Hvor lang tid det tar for en applikasjon å svare på forespørsler.
- Feilrespons – Antall svar som resulterer i feil.
- Gjennomstrømning – Antall poster eller transaksjoner per sekund.
- Ressursbruk – Hvordan programvaren benytter den sentrale prosesseringsenheten (CPU) og minne.
Dersom de ovennevnte målingene er på listen din for sporing, kan du også ha disse spørsmålene. For eksempel:
- Hvor mange brukere skal applikasjonen min håndtere?
- Hvilke forsinkelsesnivåer bør jeg forvente for brukerne mine?
- Hvor mye CPU/minne blir brukt?
- Hvor mange feil oppstår?
- Hvor lang tid tar det for applikasjonen å gjenopprette seg etter en «spike»?
Tilbake til målene, hold testene dine innenfor realistiske grenser, da dette er mer kostnadseffektivt. Å håndtere massiv trafikk i høy hastighet krever mye arbeid og er dyrt. Noen ganger kan det være nødvendig å justere arkitekturen, erstatte eller endre datamodeller, eller justere kjerneforretningslogikk og driftsmodeller.
Du bør også vurdere å undersøke brukerens reise. Det er en stor forskjell mellom å ha tusenvis av brukere på landingssiden din og like mange brukere som blar gjennom en e-handelsplattform for å kjøpe varer. Det å forstå hvordan brukerne interagerer med programvaren din vil påvirke forespørslene til og fra serveren, og dermed veilede spiketestingsprosessen. Dette betyr å velge de riktige spiketestverktøyene, kjøre testene, eliminere ytelsesflaskehalser og gjenta hele prosessen for å møte spesifiserte behov.
Utforsk flere verktøy for programvaretesting og ta dine testferdigheter til neste nivå.