Проверка производительности с помощью Apache JMeter

На этой диаграмме проиллюстрирован процесс тестирования производительности для Oracle Analytics Cloud.
.jpg

1. Определите метрики производительности на основе реалистичных сценариев.

   Чтобы определить метрики производительности, необходимо понимать требования Oracle Analytics Cloud и ожидания пользователей. Например, если предполагается, что Oracle Analytics Cloud будет обслуживать большое количество пользователей, метрики производительности должны быть ориентированы на время ответа и пропускную способность. А если ожидается, что Oracle Analytics Cloud будет обрабатывать большой объем данных, метрики производительности должны быть ориентированы на использование ресурсов. Определив метрику производительности, можно установить целевые показатели эффективности.

2. Разработайте план тестирования для ваших метрик.

   План тестирования следует разрабатывать таким образом, чтобы имитировать реальные сценарии и рабочую нагрузку. То есть необходимо определить количество уникальных виртуальных пользователей, продолжительность теста и время реакции между запросами. Установите реалистичное значение количества уникальных виртуальных пользователей, которое имитирует фактическую ожидаемую нагрузку. Аналогично установите реалистичное значение продолжительности тестирования, которое представляет собой период времени, в течение которого пользователи будут работать с отчетами. Время реакции – это время, которое пользователь проводит в ожидании между двумя запросами, поэтому также необходимо установить реалистичное значение времени реакции, чтобы смоделировать реалистичный сценарий.

   Также следует включить в сценарий темп, чтобы запросы отправлялись в реалистичном темпе. Чтобы добиться точных практических результатов, Oracle рекомендует использовать разное, а не фиксированное время реакции для разных действий. Например, для простой навигации по инфопанели рекомендуется короткое время реакции (20 секунд), а для выбора приглашения – среднее время реакции (60 секунд). Аналогично, при отображении отчетов Oracle советует использовать долгое время реакции – 120-200 секунд с рандомизацией. Такой подход гарантирует, что тест точно отражает реальное поведение пользователей и дает надежные результаты.

3. Сопоставьте динамические значения.

   Корреляция предполагает перехват и замену динамических значений в сценарии, таких как токены доступа, идентификаторы состояния сеанса, токены CSRF и другие динамические параметры. Несоответствие этих значений может привести к ошибкам и неточным результатам. Корреляция необходима для облачных приложений, таких как Oracle Analytics Cloud, поскольку они используют динамические значения для поддержания сеанса и обработки пользовательских запросов. Для упрощения этого процесса можно загрузить образец COR-файла библиотеки правил корреляции для Oracle Analytics Cloud , содержащий предварительно созданный набор правил корреляции, который используется для создания тестового сценария для Oracle Analytics Cloud.

4. Запишите и просмотрите заново процедуру тестирования.

   JMeter предоставляет возможность записывать действия пользователя и преобразовывать их в процедуры тестирования. Можно использовать эту функцию для записи пользовательских действий Oracle Analytics Cloud и созданий процедур тестирования, которые имитируют реальные сценарии. Записанные сценарии можно воспроизвести несколько раз, чтобы проверить производительность отчета. Необходимо разработать процедуры тестирования для имитации реальных сценариев, таких как поиск данных, создание отчетов и визуализация данных.

5. Протестируйте в условиях реальной рабочей нагрузки.

   Для имитации реалистичной рабочей нагрузки установите реалистичное значение количества уникальных виртуальных пользователей, которое имитирует фактическую ожидаемую нагрузку. Затем можно постепенно увеличивать нагрузку, чтобы определить максимальную мощность приложения. Oracle рекомендует запускать тестирование хотя бы на один час для имитации реальных сценариев и проектирования такой рабочей нагрузки, которая поможет смоделировать периоды пикового использования, например, конец месяца или конец финансового года.

6. Анализ результатов.

   По завершении тестирования проанализируйте результаты, чтобы выявить узкие места производительности, такие как продолжительное время ответа, высокая частота ошибок или чрезмерное использование ресурса запросов. Это можно сделать, используя метрики в сервисе Oracle Cloud Infrastructure Monitoring Service и встроенные инструменты анализа JMeter. Определив узкие места производительности, можно приступить к действиям по улучшению производительности отчетов. Среди них оптимизация запросов, улучшение настроек системы или увеличение количества OCPU.

   Если отчеты не соответствуют целевым метрикам производительности, их можно оптимизировать, выявляя и устраняя узкие места. Прослушиватели JMeter помогут определить самые медленные запросы. Далее можно проанализировать журналы, чтобы определить основную причину проблем с производительностью. Для повышения производительности Oracle Analytics Cloud может потребоваться оптимизация запросов к базе данных, настройка параметров кэша или масштабирование инфраструктуры.

Следуйте этим инструкциям, чтобы убедиться, что Oracle Analytics Cloud соответствует требованиям производительности и обеспечивает быструю и бесперебойную работу компании. Регулярно выполняя тестирование производительности, можно определить и решить проблемы до того, как они затронут пользователей.