Проведение нагрузочного тестирования стало необходимостью в связи с резким ростом онлайн‑аудитории интернет‑магазина в периоды маркетинговых рассылок. Если в обычное время количество пользователей составляло около 200 человек одновременно, то во время маркетинговых акций это число выросло до 1500 человек. Этот рост потребовал серьезной подготовки системы к возросшей нагрузке, чтобы обеспечить стабильную работу ресурсов и избежать сбоев, а также недоступности для клиентов. Нагрузочное тестирование стало ключевым шагом в обеспечении бесперебойной работы интернет‑магазина в периоды повышенной активности пользователей.

Выбор инструментов для тестирования

При выборе инструментов для проведения нагрузочного тестирования было решено использовать Yandex Tank и Apache JMeter в силу ряда преимуществ, которые они предоставляют.

Apache JMeter (для написания сценариев)

• Богатый функционал: Apache JMeter предоставляет широкий набор инструментов для создания разнообразных тестовых сценариев.

• Гибкость и настраиваемость: позволяет гибко настраивать параметры тестирования для моделирования различных сценариев и нагрузок.

Yandex Tank (для запуска сценариев)

• Простота использования: интуитивный интерфейс, что упрощает процесс настройки и запуска нагрузочных тестов.

• Масштабируемость и стабильность: способен обрабатывать большие объемы нагрузки и масштабироваться в зависимости от потребностей проекта.

Как мы составили список сценариев для тестирования

Для составления списка сценариев нагрузочного тестирования мы воспользовались анализом поведения пользователей с помощью инструмента Yandex Вебвизор. Инструмент позволяет получить подробную информацию о действиях пользователей на сайте, их взаимодействии с различными элементами интерфейса, а также выявить наиболее часто используемые функции и страницы. На основе этих данных мы выделили наиболее репрезентативные и критичные сценарии, которые были использованы в нагрузочном тестировании.

Какие настройки использовали при тестировании

При проведении нагрузочного тестирования мы использовали следующие настройки.

Apache JMeter

• Создали сценарии для эмуляции действий 1000 пользователей на сайте в течение 300 секунд.

• Указали параметры нагрузки, такие как количество потоков, паузы между запросами и длительность теста.

Yandex Tank

• Настроили Yandex Tank для одновременного запуска сценариев, эмулирующих поведение 1000 пользователей.

• Определили длительность сессии и интервал между сессиями, чтобы создать реалистичные условия нагрузки на сервер.

Эти настройки позволили нам моделировать действия реальных пользователей и оценить производительность системы под нагрузкой в условиях, максимально приближенных к реальным сценариям использования интернет‑магазина.

Какие выводы сделали

После проведения нагрузочного тестирования и анализа полученных результатов, были сделаны следующие выводы.

Общая производительность

• Была оценена общая производительность системы при различных уровнях нагрузки.

• Выявлено, что при низкой и средней нагрузке интернет‑магазин функционирует стабильно и отвечает на запросы пользователей без задержек.

Проблемы в некоторых сценариях

• Однако, при моделировании высокой нагрузки в некоторых сценариях были выявлены значительные проблемы производительности.

• Наблюдались длительные времена ответа от сервера, задержки при загрузке страниц и обработке запросов.

Узкие места

• Определены узкие места, такие как страницы с большим количеством динамического контента или слишком сложными запросами к базе данных.

• Выявлены проблемы с масштабируемостью и работой определенных функциональных модулей при высокой нагрузке.

Рекомендации по оптимизации

• На основе выявленных проблем были сформулированы рекомендации по оптимизации работы системы.

• Предложены шаги по улучшению производительности, такие как оптимизация запросов к базе данных, кэширование данных, оптимизация работы с изображениями и т. д.

Эти выводы позволили нам лучше понять текущее состояние системы, выявить узкие места и предложить практические решения для повышения производительности интернет‑магазина под высокой нагрузкой.

Что в итоге

После выявления узких мест и проблем производительности в различных сценариях, мы приступили к проведению оптимизации системы. В результате этой работы мы добились значительных улучшений в производительности.

Оптимизация запросов к базе данных

• Провели анализ и оптимизацию запросов к базе данных для уменьшения времени выполнения.

• Использовали индексы, оптимизировали структуру таблиц и запросы для повышения эффективности обращения к данным.

Кэширование данных

• Внедрили механизм кэширования данных для ускорения доступа к часто используемым данным и ресурсам.

• Использовали кэширование на разных уровнях, включая уровень приложения и уровень базы данных.

Оптимизация работы с изображениями и статическими ресурсами

• Сократили размер изображений и оптимизировали их загрузку для уменьшения времени загрузки страниц.

• Внедрили компрессию и кэширование статических ресурсов, таких как CSS и JavaScript файлы.

Повышение масштабируемости

• Внедрили механизмы автоматического масштабирования ресурсов системы для эффективной работы при высоких нагрузках.

• Оптимизировали настройки сервера и инфраструктуры для обеспечения стабильной работы системы при увеличении числа пользователей

Эти меры по оптимизации позволили значительно улучшить производительность системы и обеспечить стабильную работу интернет‑магазина даже в периоды высокой активности пользователей. Полученные результаты после оптимизации подтверждают эффективность примененных решений и позволяют обеспечить комфортное пользовательское взаимодействие с ресурсом.