パフォーマンス テストの初心者ガイド: 負荷テストからストレス テストまでの完全なチュートリアル
パフォーマンス テストを開始するための完全ガイド - 負荷テスト、ストレス テスト、ソーク テストをカバーし、3 つの主要なツールである JMeter、k6、および Locust の実際の使用法を紹介し、オンラインの安定性を確保するためにシステムのボトルネックを最初から特定する方法を学びます。
この記事では、パフォーマンス テストの入門ガイドを提供します。実際のツールの選択とテスト戦略は、プロジェクトのニーズに基づいて調整する必要があります。
目錄
1. パフォーマンステストが必要な理由
2. 4種類の性能試験
3. パフォーマンステストの重要な指標
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応答時間
P50 (中央値)、P95、P99 分位数。 P99 は平均よりも優れた実際のユーザー エクスペリエンスを反映しています
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スループット
1 秒あたりのリクエスト数 (RPS)。システムの処理能力を表します
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エラー率
失敗したリクエストの割合。負荷が増加してもエラー率が急激に増加しないようにする必要があります
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同時ユーザー数
同時にオンラインになるユーザーの数
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リソースの使用量
CPU、メモリ、ディスク I/O、ネットワーク帯域幅の使用状況
4. 3 つの主要なパフォーマンス テスト ツールの比較
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アドバンテージ
GUI 操作は直感的でプラグインが豊富で、複数のプロトコル (HTTP、FTP、JDBC、SOAP) をサポートしています。
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欠点がある
Java での記述はリソースを消費し、スクリプトの保守コストが高くつくため、バージョン管理には適していません。
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適切な
入門学習、GUI 操作が必要、非エンジニアリングのバックグラウンドによる QA
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アドバンテージ
スクリプトは JS で書かれており、読みやすく保守しやすく、CLI の実行は CI/CD に適しており、リソースの消費量も低くなります。
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欠点がある
HTTP/WebSocket/gRPC のみをサポートし、GUI 記録はサポートしません
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適切な
最新の Web API テスト、CI/CD 統合、プログラミングの経験を持つ QA
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アドバンテージ
豊富な Python エコシステム、簡単な分散実行、Web UI を介したリアルタイム監視
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欠点がある
Python GIL はスタンドアロンのパフォーマンスを制限し、Python の知識が必要です
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適切な
Python テクノロジー スタック チームは複雑なユーザー行動シミュレーションを必要としています
5. 性能試験の実践的な流れ
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ホームページの読み込み時間は2秒以内にしてください（P95）
ホームページの読み込み時間は2秒以内にしてください（P95）
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APIの応答時間は200ms以内であること（P99）
APIの応答時間は200ms以内であること（P99）
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システムは 5000 人の同時ユーザーをサポートする必要があります
システムは 5000 人の同時ユーザーをサポートする必要があります
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エラー率は0.1%未満でなければなりません
エラー率は0.1%未満でなければなりません
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ハードウェア仕様は実稼働環境と一致している必要があります (または縮小して変換したもの)。
ハードウェア仕様は実稼働環境と一致している必要があります (または縮小して変換したもの)。
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データベースには実際のレベルに近いテストデータが必要です
データベースには実際のレベルに近いテストデータが必要です
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結果への影響を避けるために、不要なモニタリングとログをオフにします。
結果への影響を避けるために、不要なモニタリングとログをオフにします。
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実稼働環境でのトラフィック パターン (どの API が最も頻繁に呼び出されるか) を分析する
実稼働環境でのトラフィック パターン (どの API が最も頻繁に呼び出されるか) を分析する
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ユーザーの行動パスを定義します (ホームページの閲覧 → 検索 → 製品の表示 → ショッピング カートに追加)
ユーザーの行動パスを定義します (ホームページの閲覧 → 検索 → 製品の表示 → ショッピング カートに追加)
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適切な思考時間 (ユーザーがページに滞在する時間) を設定します。
適切な思考時間 (ユーザーがページに滞在する時間) を設定します。
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テストデータの準備（異なるアカウント、異なる製品）
テストデータの準備（異なるアカウント、異なる製品）
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Grafana + Prometheus を使用してサーバー メトリクスを監視する
Grafana + Prometheus を使用してサーバー メトリクスを監視する
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データベースの遅いクエリのログを観察する
データベースの遅いクエリのログを観察する
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アプリケーションログにエラーを記録する
アプリケーションログにエラーを記録する
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ガベージ コレクション (GC) の頻度と一時停止時間に注意する
ガベージ コレクション (GC) の頻度と一時停止時間に注意する
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実際のデータをパフォーマンス目標と比較する
実際のデータをパフォーマンス目標と比較する
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ボトルネックを見つける (CPU、メモリ、データベース、ネットワークのいずれか)
ボトルネックを見つける (CPU、メモリ、データベース、ネットワークのいずれか)
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具体的な最適化の提案と優先順位を提供する
具体的な最適化の提案と優先順位を提供する
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後続の回帰比較の基礎としてベースライン データを記録します。
後続の回帰比較の基礎としてベースライン データを記録します。
6. 一般的なパフォーマンスのボトルネックと解決策
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データベースクエリが遅い
インデックスの追加、クエリの最適化、キャッシュの使用
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メモリリーク
プロファイラーを使用してリークを見つけ、未リリースのリソースをチェックする
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接続プールが枯渇した
接続プールのサイズを調整し、接続が正しく返されるかどうかを確認します
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CPU がフルロードされている
CPU 負荷の高い操作を特定し、非同期処理または水平スケーリングを検討する
7. よくある質問
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