Spike-testing er en måte å forberede systemer på et plutselig rush i aktivitet, for eksempel øyeblikkelig, massiv nettrafikk som kan føre til at et system krasjer.
Den lar deg oppdage systemets oppførsel. Dette inkluderer om det vil krasje, bremse ned og tiden det tar å komme tilbake til det normale. Bedrifter inkorporerer piggtester i sine rutiner for applikasjonstesting for å telle opp svake områder i produksjonsmiljøer.
Ved å samle resultater får utviklere innsikt i hvor og når applikasjonen feiler og verktøyene som trengs for å optimalisere ytelsen.
Som en del av livssyklusen for programvareutvikling (SDLC), skjermer spiketesting viktige programvarekomponenter som hastighet, pålitelighet og skalerbarhet. Dette stykket handler om piggtesting, hvorfor du trenger det, hvordan det fungerer og dets fordeler. Du vil også oppdage noen få verktøy for å komme i gang med piggtesting sømløst.
Innholdsfortegnelse
Hva er Spike Testing?
Spike-testing er en av ytelsestestmetodene som innebærer å bombardere en applikasjon eller nettside med belastninger. Du kan for eksempel øke antallet forespørsler til stressende nivåer, redusere det og kontinuerlig teste for å evaluere systemets ytelse.
I motsetning til belastningstesting, hvor jevn belastning påføres systemet, er piggtesting fleksibel. Du kan ha tusen forespørsler i løpet av et minutt, og i det neste få doble, og så videre. Spike-testing utføres imidlertid bare i testmiljøer, og holder hovedapplikasjonen i gang og urørt.
Siden applikasjoner i den virkelige verden ikke får trafikk i en jevn hastighet, avdekker spiketesting flaskehalser, problemer med skalerbarhet og hvordan systemet gjenoppretter seg. I et forretningsoppsett lar spiketesting deg forberede deg på arrangementer som store flash-salg, høyprofilerte registreringer for offentlige oppsett, influencer-samarbeid som markedsføringskampanjer og håndtering av produkter i begrenset opplag.
Den hevder at systemet ditt sømløst kan håndtere trafikkøkninger og er spesielt nyttig for selskaper som kjører prosesser med høy trafikk som salg og registreringer. Det er en måte å opprettholde en positiv brukeropplevelse samtidig som systemets pålitelighet forsterkes.
Piggtesting har flere fordeler, inkludert å bestemme effekten av uventede topper hos brukere, oppdage ekstremene en applikasjon kan håndtere forbi den angitte belastningen, og lar utviklere utrydde programvarebrudd ved brukerbelastninger større enn maksimale nivåer.
Piggtesting vs. annen ytelsestesting
I sammenheng med ytelsestesting er piggen en undergruppe og et søsken til andre vurderinger som belastning, stress og utholdenhetstesting. For belastningstesting blir systemets ytelse evaluert ved en forhåndsspesifisert belastning.
For å sjekke for lineær skalerbarhet via belastningstester, bør en applikasjons ytelse vise null varians med økende brukere. Skalerbarhet vurderes ved å sjekke serversvar ved innsending av nettleserskjemaer; finne ytelsesendringer over tid, teste for funksjoner som svikter ved høy belastning, og identifisere problemer med nettverksforsinkelse på nettapplikasjonsfunksjoner.
Eller vurder stresstesting, som bruker høy belastning for å bestemme applikasjonsrespons, vise webapplikasjonsfunksjoner som feiler, spore skjemaer og koblinger som fungerer annerledes, og observere hvordan applikasjonen fungerer etter et systemkrasj eller feil på komponenter.
Så, stresstesting evaluerer systemets respons på forhold til nesten bristepunktet. Og med bløtleggingstesting (eller utholdenhetstesting), observerer du systemets ytelse over tid. Soak-tester vil se etter parametere som minneutnyttelse for å avsløre minnelekkasjer og andre ytelsesproblemer.
Hvordan Spike Testing fungerer
Piggtestprosessen kan oppsummeres i tre viktige trinn. Først er belastningssimulering, der økninger i brukeraktivitet iverksettes av rampende aktivitet eller antall forespørsler. Datainnsamling følger deretter, og ytelsesberegninger som responstider, utnyttelse av lastressurser og feilfrekvenser samles inn. Til slutt skal en analyse avdekke hvor godt systemet takler belastningsøkning.
Siden prosessen er prosedyremessig, er det behov for å gå gjennom alle trinn for å oppnå en kvalitetstestprosess. Start med å sette opp et testmiljø basert på dine spesifikke forretningsbehov. Det sikrer også at ingen er engasjert i live-miljøet mens piggtesten utføres.
Deretter bestemmer du den ekstreme belastningen – det maksimale antallet brukere som støttes samtidig i en applikasjon. Øk belastningen brått til topp. Dette kan gjøres ved hjelp av webytelsesverktøy. Med maksimal belastning påført på topppunktet, skjerm systemytelsen, overvåk om det krasjer eller overlever.
Gå fremover, reduser belastningen raskt til null eller minimum. Analyser systemets oppførsel ved null belastning, og observer om det krasjer (eller ikke). Som det siste trinnet må du analysere ytelsesgrafen.
Ved å øke og redusere systembelastningen øyeblikkelig, dannes en pigg. Piggen blir nå analysert for å spore beregninger, inkludert feil, tid tatt og virtuelle brukere. Ved å følge disse trinnene kan testingeniører oppdage en applikasjons feil og rapportere dem tilbake til utviklere, som på sin side løser problemene.
Typer piggtesting
Piggtester vil ha forskjellige former. Her er en oversikt.
De fleste verktøy for ytelsestesting kan brukes til spiketesting. La oss imidlertid børste over de vanligste. De foretrekkes på grunn av oppgavespesifisiteten, men jeg har ikke rangert dem i noen rekkefølge.
#1. BlazeMeter
BlazeMeter er en inkluderende kontinuerlig testplattform for ulike scenarier, som spiketesting, API-overvåking, funksjonstesting, mock-tjenester og data.
BlazeMeter gir deg en massiv test direkte fra din IDE for belastnings- og ytelsestesting. Av denne grunn har den blitt brukt globalt for å forberede sportsstreamingapplikasjoner for å håndtere millioner av mennesker over hele verden.
Når det gjelder API-overvåking, kan BlazeMeter lage og utføre tester på få minutter uten at det går på bekostning av kvaliteten. Den varsler deg også om problemer med API-trafikk før den har en betydelig innvirkning på sluttbrukere.
Blant de nyeste funksjonene, utnytter Blaze kunstig intelligens, som igjen akselererer testingen. Du kan be om en demo for å komme i gang med nye funksjoner som AI-datadrevet profiler, som lar deg robust identifisere hardkodede data og automatisk generere data fra forhåndsdefinerte lister, AI-drevet testdataoppretting som lar deg strømlinjeforme testdatagenerering ved å konvertere tekst til testdata funksjoner og kaostesting hvor du spiller motstandsdyktighet i systemet ved å bruke AI-drevne testdata for å utfordre systemer og finne sårbarheter.
#2. Apache JMeter
Apache JMeter er en åpen kildekode-programvare for automatiseringstesting. Den ble opprinnelig designet for å teste den funksjonelle oppførselen og kvantifisere ytelsen til webapplikasjoner. Rammeverket kan brukes til å teste statiske og dynamiske applikasjoner.
Du kan simulere tunge serverbelastninger (og grupper) og teste objekter/nettverk under ulike belastninger. Selv om det ser ut som en nettleser, er det ikke en. Dette betyr at den ikke utfører nettleseroppgaver som å gjengi HTML eller kjøre JavaScript. Hvis du vil utvide funksjonaliteten til å gjengi HTML-utdata, kan du bruke JSR223 PostProcessor eller JSSR Sampler for å kjøre tilpasset JavaScript-kode som skal kjøres etter forespørsler.
JMeter har flere funksjoner, inkludert testing av belastningen og ytelsen til flere applikasjoner, servere og protokolltyper 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 superkraft jeg har funnet i JMeter er dens enkle korrelasjon gjennom datautvinning fra populære formater som JSON, XML, HTML og andre tekstformater. Her er en rask start på bruk av Apache JMeter.
#3. gresshoppe
gresshoppe er et åpen kildekode-lasttestingsverktøy. Den er skalerbar og skriptbar. I motsetning til andre verktøy som begrenser deg til et brukergrensesnitt (UI), et domenespesifikt språk eller oppblåste XML-er, bruker Locust ren kode; du bruker vanlige Python-programmeringskonstruksjoner.
Ved å kjøre hver bruker innenfor sin greenlet (en lett prosess/coroutine), lar Locust deg skrive tester som ligner på å skrive blokkkode i stedet for å bruke tilbakeringinger eller andre mekanismer.
I tillegg er Locust arrangementsbasert (ansatt gavt) og muliggjør en enkelt prosess for å håndtere tusenvis av samtidige brukere. Som et resultat gjør dette det enkelt å kjøre belastningstester som spenner over flere maskiner.
Det nettbaserte brukergrensesnittet er tilgjengelig for valgfri bruk, noe som letter bruken i CI/CD-pipelinen. Du kan bruke den til å vise fremdriften til testene med lastvariasjoner implementert. Mens Locust fungerer naturlig med nettsteder og tjenester, kan den brukes på alle protokoller. Du trenger bare skrive en klient for ditt spesifikke bruksområde eller utforske noen skapt av fellesskapet.
Fordeler med Spike Testing
Piggtesting har flere fordeler. Ved å proaktivt identifisere problemer kan du løse alle ytelseshindringer før de utvikler seg til kritiske problemer. Med tanke på aspekter som programvarepålitelighet, sikrer spiketesting at systemet ditt stabiliseres gjennom uforutsigbare hendelser.
Fra brukeropplevelsesperspektivet unngår piggtesting nedetider og tilhørende økonomiske kostnader og omdømmekostnader. Brukerne forventer at nettstedet og applikasjonene dine er fullt funksjonelle under trafikkøkninger, enten de kjører kampanjer eller lanserer svart fredag-salg.
Spike-testing evaluerer programvarestyrken din, forbereder den for bruk i den virkelige verden og beskytter den mot å krasje. Programvarebærekraft kan oppnås ved hjelp av piggtesting.
Vellykkede topptester vil avsløre verste scenarioer som ikke er rettet mot standard testprosedyrer. Spike-testing regulerer programvareytelsen ved å adressere alle ytelsesproblemer og tune den inn til et kvalitetsprodukt med sømløse opplevelser.
Begrensninger for piggtesting
Det er verdt å nevne ulempene med piggtesting. Behovet for å kjøre piggtester i et unikt (test)miljø krever innstilling av spesielle testbetingelser, noe som gjør prosessen litt dyrere. Dette er et resultat av kompleksiteten og intensiteten til ressursene. Håndtering av komplekse prosedyrer krever ekspertise, i dette tilfellet programvaretestingeniører.
Mens du kjører tester, er det en mulighet for at applikasjonen din kan bremse ned, forverres eller stoppe helt. I motsetning til andre ytelsestester, er spikemetoden tidkrevende. Igjen kan det være utfordrende å simulere nøyaktige pigger i den virkelige verden.
Beste praksis for piggtesting
Som du har sett, er piggtesting en nøkkelspiller når du tester ytelse, noe som øker motstandskraften og påliteligheten til webapplikasjoner under tunge belastningsforhold. Bruken av brå, uventede trafikktopper hjelper utviklere med å identifisere og redusere ytelsesproblemer, og sikrer en positiv brukeropplevelse og systemstabilitet.
Hvis organisasjonen din trenger en spiketest, må du sette klare testmål og målestokker. De må være realistiske. Hvorfor? Ingen nettapplikasjon kan håndtere ubegrenset trafikk, automatisk skalere umiddelbart eller uendelig, og gjenopprette umiddelbart. Å ha mål vil bestemme de riktige sporingsberegningene, som kan omfatte:
- Responstid – Hvor lang tid tar en søknad å sende forespørsler.
- Feilsvar – Antall svar som gir feil.
- Gjennomstrømning – En post eller transaksjon per sekund.
- Ressursutnyttelse – Hvordan programvare bruker den sentrale prosessorenheten (CPU) og minne.
Skulle beregningene ovenfor være i sporingslisten din, kan du ha flere spørsmål. De inkluderer:
- Hvor mange brukere skal applikasjonen min håndtere?
- Hvilke forsinkelsesnivåer bør jeg forvente for brukerne mine?
- I hvilken grad blir CPU/minne utnyttet?
- Hvor mange feil oppstår?
- Hvor lang tid tar applikasjonen å komme seg etter piggen?
Tilbake til målene, begrens testen din innenfor realistiske grenser; det er billigere. Å håndtere massiv trafikk i høy hastighet krever mye arbeid og er kostbart. Noen ganger kan det hende du må justere arkitekturen din, erstatte eller bytte datamodeller, eller justere kjernevirksomhetslogikk og driftsmodeller.
Du kan også vurdere å bruke forskning på å forstå brukerens reise. Det er en stor forskjell mellom å ha tusenvis av brukere på landingssiden din og det samme antall brukere som surfer gjennom et e-handelsnettsted som de kjøper varer. Å forstå hvordan brukere samhandler med programvaren din vil lede forespørslene til og fra serveren, og følgelig veilede spiketestingsprosessen. Dette betyr å peke deg til de riktige spike-testverktøyene, kjøre testene, fjerne ytelsesflaskehalser og gjenta/iterere hele prosessen for å møte spesifiserte behov.
Utforsk flere verktøy for programvaretesting og ta testferdighetene dine til neste nivå.