Explorar com reaccionen els sistemes de software davant situacions límit i càrregues de treball intensives és el propòsit central de les proves d’estrès i de rendiment.
Les proves d’estrès es centren en avaluar la resposta del sistema sota condicions extremes, com la sobrecàrrega d’usuaris o la manca de recursos, buscant identificar els seus límits i assegurar un funcionament adequat en circumstàncies de pressió.
D’altra banda, les proves de rendiment es concentren en mesurar aspectes com la velocitat, capacitat de resposta i estabilitat sota càrregues de treball específiques, amb la finalitat de verificar que el sistema compleixi amb els estàndards de rendiment previstos en un ús normal.
Ambdues metodologies són fonamentals per prevenir problemes que podrien afectar els usuaris, permetent anticipar i resoldre falles potencials en diferents entorns operatius.
Proves d’estrès i de rendiment amb Apache JMeter
Diverses eines, com Apache JMeter, LoadRunner de Micro Focus, Gatling i WebLOAD, estan disponibles per realitzar proves de rendiment i estrès. A QualitApps, la nostra preferència s’inclina cap a Apache JMeter per raons concretes, com la seva popularitat entre la comunitat de desenvolupadors, ja que això es tradueix en un ampli suport i una rica base de coneixements. Com a eina de codi obert, JMeter ofereix accessibilitat i flexibilitat, permetent-nos adaptar-la a una varietat d’escenaris de prova. A més, la seva capacitat per integrar-se eficientment amb altres sistemes i eines reforça la nostra decisió de fer de JMeter la nostra elecció principal per proves de rendiment i estrès.
En JMeter, les proves s’estructuren mitjançant plans (Test Plans) on es defineix el nombre d’usuaris virtuals (threads) que executaran les proves. El període de ramp-up, essencial en aquests plans, representa el temps requerit per activar tots els threads de manera progressiva, facilitant una simulació realista de l’increment de càrrega. Addicionalment, s’especifica el nombre d’execucions de la prova.
El Test Plan es composa de diversos elements, incloent sol·licituds HTTP detallades. Aquestes sol·licituds es configuren amb paràmetres específics com la URL del servidor i el mètode de sol·licitud (GET, POST, entre altres). Per a un entorn de prova més realista, es poden integrar gestors de cookies i memòria cau, imitant així el comportament d’un navegador.
Els oients són components clau en JMeter, encarregats de recollir i presentar les dades obtingudes durant les proves. Aquestes dades inclouen la resposta del servidor, els temps de resposta, la taxa d’error, entre altres, permetent identificar possibles colls d’ampolla. L’anàlisi de patrons en aquestes dades permet detectar els problemes de rendiment o estrès.
S’aconsella iniciar les proves amb un nombre reduït d’usuaris i augmentar-los progressivament, evitant així la sobrecàrrega inesperada del servidor. Paral·lelament, és recomanable monitoritzar els recursos del servidor durant les proves. Aquesta pràctica ajuda a detectar possibles colls d’ampolla tant en el hardware com en la configuració del servidor, permetent una optimització més efectiva.
Enfocament i planificació de les proves de rendiment i estrès
Al planificar proves de rendiment i estrès en aplicacions, cal identificar les àrees més crítiques i representatives per centrar els nostres esforços. Comencem considerant aquells components que probablement s’enfrontaran al major trànsit, com les pàgines d’inici, les funcions de cerca o les seccions d’interacció freqüent de l’usuari. A més, és important posar atenció en les funcionalitats clau per al negoci, com en un eCommerce on serien essencials les pàgines de productes, el carret de la compra i el procés de finalització de la compra.
La complexitat de les sol·licituds HTTP també juga un paper important. Hem d’analitzar tant les sol·licituds simples com les més complexes que reflecteixin l’ús real de l’aplicació. Per exemple, simular fluxos complets d’usuari que involucren diverses sol·licituds HTTP per imitar accions com iniciar sessió, afegir articles al carret i finalitzar una compra. A més, resulta profitós experimentar amb diferents volums de trànsit en les proves, observant la reacció del sistema a una varietat de càrregues. Això no només ajuda a entendre com maneja el sistema situacions d’ús normal, sinó que també és essencial per realitzar proves d’estrès que empenyen els límits del sistema, avaluant el seu comportament i resiliència en situacions extremes.
L’automatització d’aquestes proves ens permet reproduir-les de manera consistent i controlada, provant una varietat d’escenaris. Això inclou des de canvis en la configuració del servidor fins a variacions en l’entorn d’execució. Durant les proves, cal recopilar dades detallades com temps de resposta, taxes d’error i recursos del sistema utilitzats, per després realitzar un anàlisi continu que ens ajudi a identificar tendències, punts febles i àrees de millora.
Per exemple, en una aplicació de reserves, centraríem les proves en l’eficiència i rapidesa del sistema en buscar disponibilitat, la fluïdesa i fiabilitat en el procés de reserva, i el rendiment en la gestió de comptes d’usuari. En un portal de notícies o blog, podríem centrar les nostres proves en la càrrega i rendiment de la pàgina principal, l’eficiència dels sistemes de cerca i filtratge d’articles, i la capacitat de manejar un alt trànsit durant esdeveniments de gran interès.
Quins colls d’ampolla em puc trobar?
El principal objectiu de la realització de proves de rendiment i estrès és la identificació de colls d’ampolla, que són punts on es produeix una restricció en el flux de processament, afectant negativament el rendiment general d’una aplicació. Alguns dels colls d’ampolla més comuns que solen detectar-se en aquestes proves són:
1. Capacitat del Servidor: La limitació de recursos del servidor, com CPU, memòria i emmagatzematge, és una de les causes més comunes dels colls d’ampolla. Quan els recursos són insuficients per manejar la càrrega, es produeix una disminució en el rendiment.
2. Bases de Dades: Els problemes en les bases de dades, incloent consultes ineficients, manca d’índexs apropiats o una configuració inadequada, poden afluixar significativament les aplicacions. La sobrecàrrega de la base de dades és una font freqüent de retards.
3. Xarxa i Latència: Els problemes de xarxa, com la latència alta i la baixa velocitat de connexió, poden causar temps de resposta lents. Això és especialment crític en aplicacions distribuïdes o basades en el núvol.
4. Codi d’Aplicació Ineficient: El codi mal optimitzat, els bucles ineficients o la gestió inadequada de la memòria dins de l’aplicació poden ser fonts importants de colls d’ampolla.
5. Concurrencia i Sincronització: Problemes de bloqueig i concurrència, especialment en aplicacions multifil, poden reduir significativament el rendiment. La gestió ineficient dels fils pot portar a un ús inadequat dels recursos.
6. Interfície d’Usuari: En aplicacions web, el rendiment de la interfície d’usuari, incloent el temps de càrrega de JavaScript i CSS, imatges no optimitzades i sol·licituds HTTP excessives, pot impactar la percepció de l’usuari sobre la velocitat de l’aplicació.
7. Configuració del Sistema: Configuracions inadequades del sistema operatiu, el servidor web o l’entorn d’aplicació també poden ser fonts de colls d’ampolla.
