Skip to main content
Performance14 min read

Нагрузочное тестирование: от нуля до продакшена

Как я создал набор нагрузочных тестов, который выявил 3 критических узких места до выхода в продакшен и улучшил время ответа API на 40%.

Part ofTesting & QA->
By Jason TeixeiraDecember 28, 2023
LocustJMeterPerformance TestingPython
Share:
On this page

Когда я начал создавать тесты производительности для торговой платформы, нагрузочного тестирования не было вообще. Вот как я построил комплексный набор нагрузочных тестов, предназначенный для выявления проблем, способных разрушить продакшен, до того, как они произойдут.

Звонок-пробуждение

Через три месяца после запуска в продакшен наша торговая платформа рухнула во время открытия рынка:

  • 500+ пользователей одновременно обратились к API
  • Время отклика: 200ms → 45 секунд
  • Подключения к базе данных исчерпаны
  • $2M потенциальных сделок потеряно

Мы понятия не имели, каковы наши пределы пропускной способности. Мне поручили это исправить.

Фаза 1: Установление базовых показателей

Перед нагрузочным тестированием необходимо знать нормальное поведение:

Reader route

article -> proof -> offer

ReadClusterProofScope

cluster

Testing & QA

intent

Performance

route

next step

What to do with this

Turn the note into a build path.

If this topic maps to a real business problem, keep reading the cluster, study the academy path, or route the work into a scoped engagement.

Jason Teixeira
Written by
Jason Teixeira
Founder, Sage Ideas Studio · Principal Engineer
livebuild 5d6c8652026-08-05 06:00Z
// solo studio// no analytics resold// every commit human-reviewed