성능 테스트 초보자 가이드: 부하 테스트부터 스트레스 테스트까지 완벽한 튜토리얼

1. 성능 테스트가 필요한 이유

2. 네 가지 유형의 성능 테스트

3. 성능 테스트를 위한 주요 지표

• 응답 시간

  P50(중앙값), P95, P99 분위수. P99는 실제 사용자 경험을 평균보다 더 잘 반영합니다.

• 처리량

  초당 요청(RPS)입니다. 시스템의 처리 능력을 나타냅니다.

• 오류율

  실패한 요청의 비율입니다. 로드가 증가할 때 오류율이 급격히 증가해서는 안 됩니다.

• 동시 사용자

  동시에 온라인 사용자 수

• 자원 사용량

  CPU, 메모리, 디스크 I/O, 네트워크 대역폭 사용량

4. 세 가지 주요 성능 테스트 도구 비교

• 이점

  GUI 작동이 직관적이고 플러그인이 풍부하며 다양한 프로토콜(HTTP, FTP, JDBC, SOAP)을 지원합니다.

• 결점

  Java로 작성하면 리소스가 소모되고 스크립트 유지 관리 비용이 높으며 버전 관리에 적합하지 않습니다.

• 적합한

  입문 학습, GUI 조작 필요, 비엔지니어링 배경의 QA

• 이점

  스크립트는 JS로 작성되어 읽기 및 유지 관리가 쉽고 CLI 실행은 CI/CD에 적합하며 리소스 소비가 낮습니다.

• 결점

  HTTP/WebSocket/gRPC만 지원하고 GUI 녹화는 지원하지 않습니다.

• 적합한

  최신 웹 API 테스트, CI/CD 통합, 프로그래밍 배경을 갖춘 QA

• 이점

  풍부한 Python 생태계, 손쉬운 분산 실행 및 웹 UI를 통한 실시간 모니터링

• 결점

  Python GIL은 독립 실행형 성능을 제한하고 Python 지식이 필요합니다.

• 적합한

  Python 기술 스택 팀에는 복잡한 사용자 행동 시뮬레이션이 필요합니다.

5. 성능 테스트의 실제 프로세스

• 홈페이지 로딩 시간은 2초 이내여야 합니다. (P95)

  홈페이지 로딩 시간은 2초 이내여야 합니다. (P95)

• API 응답 시간은 200ms 이내여야 합니다(P99).

  API 응답 시간은 200ms 이내여야 합니다(P99).

• 시스템은 5000명의 동시 사용자를 지원해야 합니다.

  시스템은 5000명의 동시 사용자를 지원해야 합니다.

• 오류율은 0.1% 미만이어야 합니다.

  오류율은 0.1% 미만이어야 합니다.

• 하드웨어 사양은 프로덕션 환경과 일치해야 합니다(또는 축소 및 변환).

  하드웨어 사양은 프로덕션 환경과 일치해야 합니다(또는 축소 및 변환).

• 데이터베이스에는 실제 수준에 가까운 테스트 데이터가 있어야 합니다.

  데이터베이스에는 실제 수준에 가까운 테스트 데이터가 있어야 합니다.

• 결과에 방해가 되지 않도록 불필요한 모니터링 및 로그를 끄세요.

  결과에 방해가 되지 않도록 불필요한 모니터링 및 로그를 끄세요.

• 프로덕션에서 트래픽 패턴 분석(가장 자주 호출되는 API)

  프로덕션에서 트래픽 패턴 분석(가장 자주 호출되는 API)

• 사용자 행동 경로 정의(홈페이지 탐색 → 검색 → 상품 보기 → 장바구니 담기)

  사용자 행동 경로 정의(홈페이지 탐색 → 검색 → 상품 보기 → 장바구니 담기)

• 합리적인 사고 시간(사용자가 페이지에 머무르는 시간)을 설정하세요.

  합리적인 사고 시간(사용자가 페이지에 머무르는 시간)을 설정하세요.

• 테스트 데이터 준비(다른 계정, 다른 제품)

  테스트 데이터 준비(다른 계정, 다른 제품)

• Grafana + Prometheus를 사용하여 서버 측정항목 모니터링

  Grafana + Prometheus를 사용하여 서버 측정항목 모니터링

• 데이터베이스 느린 쿼리 로그 관찰

  데이터베이스 느린 쿼리 로그 관찰

• 응용 프로그램 로그에 오류를 기록합니다.

  응용 프로그램 로그에 오류를 기록합니다.

• GC(가비지 수집) 빈도 및 일시 중지 시간에 주의하세요.

  GC(가비지 수집) 빈도 및 일시 중지 시간에 주의하세요.

• 실제 데이터를 성과 목표와 비교

  실제 데이터를 성과 목표와 비교

• 병목 현상 찾기(CPU, 메모리, 데이터베이스 또는 네트워크인지)

  병목 현상 찾기(CPU, 메모리, 데이터베이스 또는 네트워크인지)

• 구체적인 최적화 제안 및 우선순위 제공

  구체적인 최적화 제안 및 우선순위 제공

• 후속 회귀 비교를 위한 기초로 기준 데이터 기록

  후속 회귀 비교를 위한 기초로 기준 데이터 기록

6. 일반적인 성능 병목 현상 및 솔루션

• 데이터베이스 쿼리가 느립니다

  인덱스 추가, 쿼리 최적화, 캐시 사용

• 메모리 누수

  프로파일러를 사용하여 누수를 찾고 출시되지 않은 리소스를 확인하세요.

• 연결 풀이 소진되었습니다.

  연결 풀의 크기를 조정하고 연결이 올바르게 반환되는지 확인하십시오.

• CPU가 완전히 로드됨

  CPU 집약적인 작업을 식별하고 비동기 처리 또는 수평 확장을 고려합니다.

7. FAQ