Это — подборка утилит, составленная на основе рекомендаций резидентов Hacker News и GitHub. В список вошли: Locust, Vegeta, Slow_cooker, k6 и Siege. Ими пользуются инженеры из DICE, EA и Buoyant, а также разработчики Kubernetes и Load Impact. Расскажем об этих инструментах.
Фото — Victor Freitas — Unsplash
Инструмент для нагрузочного тестирования сайтов. Все сценарии пишутся на Python. Специальный веб-интерфейс, построенный на Flask, позволяет мониторить результаты в реальном времени. Авторы Locust — швейцарские инженеры, среди которых числятся сотрудники компаний DICE и EA, занимающихся разработкой и изданием компьютерных игр.
В основу инструмента заложена интересная концепция: Locust («саранча») эмулирует поведение целого роя насекомых (виртуальных пользователей), «атакующих» сайт во время теста. Запросы формируют с помощью сетевой библиотеки для организации параллельных вычислений — gevent. Вот пример простого теста, который приведен на официальном сайте проекта:
Locust задействует библиотеку requests. Эта надстройка над стандартными средствами Python упрощает работу с HTTP и SSL и делает код более наглядным. К слову, документацию requests можно использовать в качестве шпаргалки для отладки тестов на Locust.
Этот инструмент для нагрузочного тестирования существует уже более семи лет. За это время вокруг него сформировалось обширное комьюнити — на GitHub более 10 тыс. звезд. Locust использовали при оценке работоспособности сети Battlelog для серии игр Battlefield. Об инструменте положительно отозвался Армин Ронахер (Armin Ronacher), автор фреймворка Flask.
Среди недостатков Locust выделяют довольно низкую производительность и периодические ошибки при оценке времени ответа сайтов. Также инструмент не умеет строить графики, но проблема решается выгрузкой результатов в виде CSV-файлов и отрисовкой графиков в редакторе таблиц.
Если вы хотите поближе познакомиться с Locust, то стоит обратить внимание на документацию инструмента. Также можно рекомендовать выступление Алексея Романова из Wargaming на Python Meetup. Он рассказывает, как писать сценарии, эмулирующие поведение пользователей.
Утилита командной строки для тестирования HTTP-сервисов, написанная на Go. Её можно подключить как библиотеку для создания своих инструментов нагрузочного тестирования. Разработчиком Vegeta выступил один из авторов отрытой платформы Sourcegraph — это движок для рецензирования и навигации по исходному коду, который используют в Lyft, Uber и Yelp.
Vegeta оценивает возможности сетевых ресурсов, «бомбардируя» их запросами с установленной частотой. Например, для проверки localhost достаточно прописать следующую команду:
По умолчанию Vegeta работает со стандартным потоком чтения команд (stdin), поэтому ресурс для тестирования передается через echo. Параметр duration указывает продолжительность теста. Репорт будет сгенерирован в файл results.bin. Отчеты Vegeta генерирует в текстовом формате, но при этом умеет рисовать графики. Сгенерировать их можно следующей командой:
Вокруг Vegeta сформировалось крупное сообщество — 12 тыс. звезд на GitHub. Инструмент даже использовали разработчики Kubernetes для оценки производительности своей платформы — тогда Vegeta генерировала около 10 млн запросов в секунду к кластеру из тысячи узлов.
Документация с описанием всех функций и флагов для тестов Vegeta есть в репозитории на GitHub. Там же можно найти предварительно скомпилированные исполняемые файлы.
Это — инструмент для нагрузочного тестирования серверов, написанный на Go. Его разработали инженеры из компании Buoyant, которая создает сервисную сеть для Kubernetes — Linkerd. Она является частью Cloud Native Computing Foundation и считается конкурентом Google Istio.
Фото — Joshua Aragon — Unsplash
Обычно утилиты для нагрузочного тестирования проверяют возможности сервера, направляя ему как можно больше запросов за короткое время. Авторы slow_cooker говорят, что их инструмент позволяет оценить работу железа под предсказуемой нагрузкой в течение длительного времени.
Специалисты из Buoyant используют свою разработку для тестирования Linkerd и других сервисов, например nginx. Инструмент довольно молодой — ему около трех — поэтому пока он не обзавелся большим комьюнити. Но в будущем ситуация может измениться, например, его репозиторий уже форкнули в Skysсanner, международном сервисе для поиска авиабилетов.
Исходный код вы можете найти на GitHub.
Инструмент для нагрузочного и регрессионного тестирования микросервисов, контейнеров и сайтов, размещенных в облаке. Он написан на Go и JavaScript разработчиками из Load Impact — это приложение для тестирования «стойкости» сайтов.
Работа с k6 строится по модели everything as code, когда логика тестов и все настройки пишутся на JavaScript. В скриптах отдельные шаги можно объединять в группы (group), что может быть удобно для тех, кто привык следовать принципам BDD. Вот пример такой группы:
Также инструмент дает возможность записывать скрипты и строить графики — последняя функция реализована на InfluxDB и Grafana. И у него есть интеграции с CI-системами вроде Jenkins, Circle CI, Team City и GitLab.
Пользователи говорят, что k6 не требователен к ресурсам, и у него удобный API. Но есть и несколько недостатков, в частности, k6 не поддерживает websocket и не умеет проводить тесты на распределенных системах. Хотя разработчики k6 в тематическом треде на Hacker News рассказали, что эти функции появятся в будущем.
Если вы хотите познакомиться с возможностями k6 самостоятельно, резиденты HN рекомендуют начать с технической документации — она подробная и с примерами. Если будут возникать какие-либо вопросы, можно обратиться на официальный форум.
Siege позволяет провести нагрузочное тестирование веб-серверов. Утилиту создал инженер Джефф Фалмер (Jeff Fulmer), чтобы разработчики могли проверить ресурсоемкость своего кода в условиях, приближенных к боевым. Siege эмулирует непрерывный поток обращений к сайту от множества пользователей, как бы удерживая сервер «под осадой» — отсюда и название инструмента.
После теста утилита показывает: время проверки, число транзакций за секунду, пропускную способность, количество удачных и неудачных запросов, а также их число с ответным кодом 200. Вот пример отчета, генерируемого Siege.
Siege получил довольно широкое распространение в ИТ-сообществе. Например, нагрузочному тестированию с его помощью посвящен целый раздел в книге «NGINX High Performance». Также его используют некоторые облачные провайдеры.
Из недостатков Siege можно выделить нестандартный синтаксис и неочевидные методы подсчета параметров тестирования — например, редиректы считаются успешными транзакциями, поэтому их количество может превышать общее число запросов. Если вы хотите опробовать Siege на практике, изучите онлайн-руководство — там разобраны некоторые «странности» системы.
Дополнительное чтение в блоге 1cloud.ru:
Что нового в Linux kernel 5.3 — графические драйверы, виртуализация и другие обновления
Почему разработчики мейнстрим-браузера снова отказались от отображения поддомена
Почему Apple изменила требования к разработчикам приложений
Фото — Victor Freitas — Unsplash
Locust.io
Инструмент для нагрузочного тестирования сайтов. Все сценарии пишутся на Python. Специальный веб-интерфейс, построенный на Flask, позволяет мониторить результаты в реальном времени. Авторы Locust — швейцарские инженеры, среди которых числятся сотрудники компаний DICE и EA, занимающихся разработкой и изданием компьютерных игр.
В основу инструмента заложена интересная концепция: Locust («саранча») эмулирует поведение целого роя насекомых (виртуальных пользователей), «атакующих» сайт во время теста. Запросы формируют с помощью сетевой библиотеки для организации параллельных вычислений — gevent. Вот пример простого теста, который приведен на официальном сайте проекта:
from locust import HttpLocust, TaskSet, task
class WebsiteTasks(TaskSet):
def on_start(self):
self.client.post("/login", {
"username": "test_user",
"password": ""
})
@task
def index(self):
self.client.get("/")
@task
def about(self):
self.client.get("/about/")
class WebsiteUser(HttpLocust):
task_set = WebsiteTasks
min_wait = 5000
max_wait = 15000
Locust задействует библиотеку requests. Эта надстройка над стандартными средствами Python упрощает работу с HTTP и SSL и делает код более наглядным. К слову, документацию requests можно использовать в качестве шпаргалки для отладки тестов на Locust.
Этот инструмент для нагрузочного тестирования существует уже более семи лет. За это время вокруг него сформировалось обширное комьюнити — на GitHub более 10 тыс. звезд. Locust использовали при оценке работоспособности сети Battlelog для серии игр Battlefield. Об инструменте положительно отозвался Армин Ронахер (Armin Ronacher), автор фреймворка Flask.
Среди недостатков Locust выделяют довольно низкую производительность и периодические ошибки при оценке времени ответа сайтов. Также инструмент не умеет строить графики, но проблема решается выгрузкой результатов в виде CSV-файлов и отрисовкой графиков в редакторе таблиц.
Если вы хотите поближе познакомиться с Locust, то стоит обратить внимание на документацию инструмента. Также можно рекомендовать выступление Алексея Романова из Wargaming на Python Meetup. Он рассказывает, как писать сценарии, эмулирующие поведение пользователей.
Vegeta
Утилита командной строки для тестирования HTTP-сервисов, написанная на Go. Её можно подключить как библиотеку для создания своих инструментов нагрузочного тестирования. Разработчиком Vegeta выступил один из авторов отрытой платформы Sourcegraph — это движок для рецензирования и навигации по исходному коду, который используют в Lyft, Uber и Yelp.
Vegeta оценивает возможности сетевых ресурсов, «бомбардируя» их запросами с установленной частотой. Например, для проверки localhost достаточно прописать следующую команду:
echo "GET http://localhost/" | vegeta attack -duration=5s | tee results.bin | vegeta report
По умолчанию Vegeta работает со стандартным потоком чтения команд (stdin), поэтому ресурс для тестирования передается через echo. Параметр duration указывает продолжительность теста. Репорт будет сгенерирован в файл results.bin. Отчеты Vegeta генерирует в текстовом формате, но при этом умеет рисовать графики. Сгенерировать их можно следующей командой:
vegeta plot -title=Results results.bin > results-plot.html
Вокруг Vegeta сформировалось крупное сообщество — 12 тыс. звезд на GitHub. Инструмент даже использовали разработчики Kubernetes для оценки производительности своей платформы — тогда Vegeta генерировала около 10 млн запросов в секунду к кластеру из тысячи узлов.
Документация с описанием всех функций и флагов для тестов Vegeta есть в репозитории на GitHub. Там же можно найти предварительно скомпилированные исполняемые файлы.
Slow_cooker
Это — инструмент для нагрузочного тестирования серверов, написанный на Go. Его разработали инженеры из компании Buoyant, которая создает сервисную сеть для Kubernetes — Linkerd. Она является частью Cloud Native Computing Foundation и считается конкурентом Google Istio.
Фото — Joshua Aragon — Unsplash
Обычно утилиты для нагрузочного тестирования проверяют возможности сервера, направляя ему как можно больше запросов за короткое время. Авторы slow_cooker говорят, что их инструмент позволяет оценить работу железа под предсказуемой нагрузкой в течение длительного времени.
Специалисты из Buoyant используют свою разработку для тестирования Linkerd и других сервисов, например nginx. Инструмент довольно молодой — ему около трех — поэтому пока он не обзавелся большим комьюнити. Но в будущем ситуация может измениться, например, его репозиторий уже форкнули в Skysсanner, международном сервисе для поиска авиабилетов.
Исходный код вы можете найти на GitHub.
k6
Инструмент для нагрузочного и регрессионного тестирования микросервисов, контейнеров и сайтов, размещенных в облаке. Он написан на Go и JavaScript разработчиками из Load Impact — это приложение для тестирования «стойкости» сайтов.
Работа с k6 строится по модели everything as code, когда логика тестов и все настройки пишутся на JavaScript. В скриптах отдельные шаги можно объединять в группы (group), что может быть удобно для тех, кто привык следовать принципам BDD. Вот пример такой группы:
import { group } from "k6";
export default function() {
group("user flow: returning user", function() {
group("visit homepage", function() {
// load homepage resources
});
group("login", function() {
// perform login
});
});
};
Также инструмент дает возможность записывать скрипты и строить графики — последняя функция реализована на InfluxDB и Grafana. И у него есть интеграции с CI-системами вроде Jenkins, Circle CI, Team City и GitLab.
Пользователи говорят, что k6 не требователен к ресурсам, и у него удобный API. Но есть и несколько недостатков, в частности, k6 не поддерживает websocket и не умеет проводить тесты на распределенных системах. Хотя разработчики k6 в тематическом треде на Hacker News рассказали, что эти функции появятся в будущем.
Если вы хотите познакомиться с возможностями k6 самостоятельно, резиденты HN рекомендуют начать с технической документации — она подробная и с примерами. Если будут возникать какие-либо вопросы, можно обратиться на официальный форум.
Siege
Siege позволяет провести нагрузочное тестирование веб-серверов. Утилиту создал инженер Джефф Фалмер (Jeff Fulmer), чтобы разработчики могли проверить ресурсоемкость своего кода в условиях, приближенных к боевым. Siege эмулирует непрерывный поток обращений к сайту от множества пользователей, как бы удерживая сервер «под осадой» — отсюда и название инструмента.
После теста утилита показывает: время проверки, число транзакций за секунду, пропускную способность, количество удачных и неудачных запросов, а также их число с ответным кодом 200. Вот пример отчета, генерируемого Siege.
Siege получил довольно широкое распространение в ИТ-сообществе. Например, нагрузочному тестированию с его помощью посвящен целый раздел в книге «NGINX High Performance». Также его используют некоторые облачные провайдеры.
Из недостатков Siege можно выделить нестандартный синтаксис и неочевидные методы подсчета параметров тестирования — например, редиректы считаются успешными транзакциями, поэтому их количество может превышать общее число запросов. Если вы хотите опробовать Siege на практике, изучите онлайн-руководство — там разобраны некоторые «странности» системы.
Дополнительное чтение в блоге 1cloud.ru:
Что нового в Linux kernel 5.3 — графические драйверы, виртуализация и другие обновления
Почему разработчики мейнстрим-браузера снова отказались от отображения поддомена
Почему Apple изменила требования к разработчикам приложений