Vad är Spiktestning?
Spiktestning är en metod för att testa systemets förmåga att hantera en plötslig ökning av aktivitet, som till exempel en oväntad och kraftig ökning av webbtrafik. Syftet är att identifiera hur systemet reagerar under dessa förhållanden, inklusive om det kraschar, saktar ner eller hur lång tid det tar att återgå till normal funktion. Företag integrerar ofta spiktester i sin applikationstestning för att hitta potentiella svagheter i sina produktionsmiljöer.
Genom att analysera resultaten av spiktestning kan utvecklare få värdefull insikt om var och när applikationen fallerar, och vilka verktyg som behövs för att optimera prestanda. Spiktestning är en viktig del av mjukvaruutvecklingsprocessen (SDLC) och används för att utvärdera mjukvarans hastighet, pålitlighet och skalbarhet. Denna text ger en detaljerad beskrivning av spiktestning, inklusive varför det är nödvändigt, hur det fungerar och dess fördelar. Vi kommer också att titta på några verktyg för att komma igång med spiktestning på ett smidigt sätt.
Spiktestning innebär att man utsätter en applikation eller webbplats för en kraftig ökning av belastning. Detta kan innebära att antalet förfrågningar ökas till en extrem nivå, för att sedan minska och fortsätta testningen för att utvärdera systemets respons. Till skillnad från belastningstestning, där systemet utsätts för en konstant belastning, är spiktestning mer dynamisk. Under en minut kan det finnas tusen förfrågningar, medan det under nästa minut kan vara dubbelt så många. Spiktestning utförs uteslutande i testmiljöer för att inte påverka den faktiska applikationen.
Eftersom trafiken till verkliga applikationer sällan är jämn, hjälper spiktestning till att avslöja flaskhalsar, skalbarhetsproblem och hur systemet återhämtar sig efter en störning. För företag är spiktestning ett sätt att förbereda sig för evenemang som stora rea-dagar, lanseringar, kampanjer med influencers, eller releaser av begränsade upplagor av produkter. Det säkerställer att systemet kan hantera plötsliga trafikökningar och är särskilt viktigt för företag med verksamheter som genererar mycket trafik, som försäljning och registreringar. Det bidrar till att upprätthålla en positiv användarupplevelse samtidigt som systemets tillförlitlighet stärks.
Spiktestning ger flera fördelar, som att definiera effekterna av oväntade användartoppar, identifiera de extrema gränserna för en applikation utöver den angivna belastningen, och att ge utvecklare möjlighet att eliminera mjukvarufel under belastningar som är högre än normalt.
Spiktestning jämfört med andra typer av prestandatestning
Inom prestandatestning är spiktestning en underkategori och en relaterad metod till andra typer av bedömningar, som belastnings-, stresstestning och uthållighetstestning. Belastningstestning utvärderar systemets kapacitet vid en specifik, fördefinierad belastning. För att kontrollera linjär skalbarhet genom belastningstester bör applikationens prestanda visa minimal variation vid ökat antal användare. Skalbarheten bedöms genom att kontrollera serverns svar på inlämningar av webbformulär, att identifiera prestandaförändringar över tid, testa för funktioner som kraschar vid hög belastning samt identifiera problem med nätverksfördröjning.
Stresstestning, å andra sidan, använder höga belastningar för att fastställa applikationens respons, avslöja webbapplikationsfunktioner som fallerar, övervaka formulär och länkar som beter sig annorlunda, samt iaktta hur applikationen beter sig efter en systemkrasch eller komponentfel. Stresstestning utvärderar således systemets reaktion under extrema förhållanden. Vid uthållighetstestning, eller ”soak testing”, observeras systemets prestanda över en längre tidsperiod. Dessa tester letar efter parametrar som minnesanvändning för att upptäcka minnesläckor och andra prestandaproblem.
Hur spiktestning fungerar
Spiktestprocessen kan delas in i tre huvudsteg. Först simuleras belastningen, där ökningar i användaraktivitet antas genom gradvis ökning eller antal förfrågningar. Därefter sker datainsamling, där prestandamätningar som svarstider, belastningsresurser och felfrekvenser samlas in. Slutligen analyseras resultaten för att utvärdera hur väl systemet hanterar den ökade belastningen.
Eftersom processen är metodisk är det viktigt att noggrant genomföra varje steg. Börja med att konfigurera en testmiljö som motsvarar dina specifika affärsbehov. Detta säkerställer att ingen påverkas i den skarpa miljön när spiktestet utförs. Bestäm sedan den maximala belastningen – det högsta antalet användare som systemet kan hantera samtidigt. Öka sedan plötsligt belastningen till denna toppnivå. Detta kan åstadkommas med hjälp av verktyg för webbprestandatestning. Vid maximal belastning kontrolleras systemets prestanda för att se om det kraschar eller fortsätter att fungera.
Därefter sänks belastningen snabbt till noll eller ett minimum. Analysera hur systemet beter sig vid nollbelastning och se om det kraschar eller inte. Slutligen måste prestandadiagrammet analyseras. Genom att snabbt öka och minska systembelastningen bildas en ”spik”. Denna spik analyseras sedan för att följa mätvärden som fel, svarstid och antalet virtuella användare. Genom att följa dessa steg kan testingenjörer upptäcka fel i en applikation och rapportera dessa till utvecklarna, som i sin tur åtgärdar problemen.
Olika typer av spiktestning
Spiktester kan ta sig olika former. Här är en översikt:
- Positiv spiktest – Testar hur systemet hanterar en plötslig trafikökning, till exempel som resultat av en framgångsrik marknadsföringskampanj.
- Negativ spiktest – Utvärderar systemets förmåga att hantera plötsliga negativa händelser, som DDoS-attacker.
- Konstant spiktest – Servern utsätts för en hög belastning under en kort tid med fasta intervall. Belastningen har en konstant höjd.
- Stegvis spiktest – Serverbelastningen ökas gradvis i små intervaller. Svarstiden kvantifieras vid varje spik och analyseras för avvikelser jämfört med svarstiden vid basbelastningen.
- Slumpmässig spiktest – Lastspikar och deras intervall är slumpmässiga, vilket är mest lämpligt för applikationer som ofta upplever toppar i produktionsmiljön.
De flesta prestandatestverktyg kan användas för spiktestning. Här är några av de vanligaste, utan någon speciell rangordning.
#1. BlazeMeter
BlazeMeter är en omfattande testplattform för olika typer av testscenarier, inklusive spiktestning, API-övervakning, funktionstestning, mock-tjänster och data. BlazeMeter erbjuder möjligheten att utföra storskaliga tester direkt från din utvecklingsmiljö för belastnings- och prestandatestning. Det har globalt använts för att förbereda sportstreamingapplikationer för att hantera miljontals användare. Inom API-övervakning kan BlazeMeter snabbt skapa och utföra tester utan att kompromissa med kvaliteten. Plattformen meddelar dig även om problem med API-trafik innan det påverkar slutanvändarna.
Bland de senaste funktionerna använder BlazeMeter artificiell intelligens, vilket effektiviserar testprocessen. Du kan begära en demo för att få tillgång till nya funktioner som AI-driven dataprofilering, som identifierar hårdkodad data och automatiskt genererar data från fördefinierade listor, AI-driven testdatagenerering som underlättar skapandet av testdata genom att konvertera text till testdatafunktioner, och kaostestning som låter dig testa systemets motståndskraft genom att använda AI-driven testdata för att identifiera sårbarheter.
#2. Apache JMeter
Apache JMeter är ett automatiseringsverktyg med öppen källkod. Det designades ursprungligen för att testa det funktionella beteendet och kvantifiera prestandan hos webbapplikationer. Ramverket kan användas för att testa både statiska och dynamiska applikationer. Det kan simulera tunga serverbelastningar och testa objekt/nätverk under varierande belastningar. Även om det kan likna en webbläsare, är det inte det. Det betyder att det inte utför webbläsaruppgifter som att rendera HTML eller köra JavaScript. Om du behöver HTML-utdata kan JSR223 Postprocessor eller JSSR Sampler användas för att köra anpassad JavaScript-kod efter förfrågningar.
JMeter har flera funktioner, inklusive testning av belastning och prestanda för olika applikationer, servrar och protokoll som HTTP, SOAP/REST-tjänster, databaser, e-post och Java-objekt. Det är mycket flexibelt och fungerar bra med kommandoraden på alla Java-kompatibla operativsystem. En fördel med JMeter är dess enkla korrelation genom dataextraktion från vanliga format som JSON, XML, HTML och andra textformat. Här är en snabbstart för Apache JMeter.
#3. Locust
Locust är ett laddningstestverktyg med öppen källkod som är skalbart och skriptbart. Till skillnad från andra verktyg som begränsar dig till ett användargränssnitt, ett domänspecifikt språk eller XML-filer, använder Locust vanlig Python-kod. Genom att köra varje användare i en egen ”greenlet” (en lätt process/coroutine) kan du skriva tester som liknar blockkod snarare än att använda återanrop eller andra mekanismer.
Locust är dessutom händelsestyrd (genom att använda gevent) och möjliggör att en enda process kan hantera tusentals samtidiga användare. Detta gör det enkelt att utföra belastningstester på flera datorer. Det webbaserade användargränssnittet är valfritt och underlättar användningen i CI/CD-pipelines. Du kan använda det för att se testernas förlopp med varierande belastningar. Även om Locust fungerar bra med webbplatser och tjänster, kan det användas för alla protokoll. Du behöver bara skriva en klient för ditt specifika användningsfall eller utforska några som skapats av andra.
Fördelar med spiktestning
Spiktestning har flera fördelar. Genom att proaktivt identifiera problem kan du åtgärda potentiella hinder innan de blir kritiska problem. Med fokus på programvarans tillförlitlighet säkerställer spiktestning att systemet kan hantera oväntade händelser. Utifrån användarupplevelsen minskar spiktestning risken för driftstopp, vilket i sin tur kan orsaka ekonomiska förluster och skada varumärkets rykte. Användare förväntar sig att din webbplats eller applikation fungerar fullt under trafiktoppar, oavsett om det rör sig om kampanjer eller försäljningsevenemang som Black Friday.
Spiktestning utvärderar programvarans tålighet, förbereder den för verkliga användningsfall och minskar risken för krascher. Hållbarheten för programvaran kan säkerställas genom spiktestning. Framgångsrika spiktester identifierar potentiella ”worst case scenarios” som standardtestprocedurer ofta inte täcker. Spiktestning säkerställer att mjukvaran uppfyller kvalitetskraven och ger en positiv användarupplevelse.
Begränsningar med spiktestning
Det är också viktigt att känna till nackdelarna med spiktestning. Att spiktester måste köras i en separat testmiljö kräver specialanpassade testvillkor, vilket gör processen dyrare. Detta beror på resursernas komplexitet och intensitet. Dessutom kräver hanteringen av komplexa processer expertkunskap, vilket i detta fall innebär erfarna mjukvarutestare. Under testen finns det en risk att applikationen kan sakta ner, fungera sämre eller till och med stanna helt. Jämfört med andra prestandatester är spiktestning mer tidskrävande. Dessutom kan det vara svårt att simulera exakta verkliga trafiktoppar.
Bästa praxis för spiktestning
Spiktestning är avgörande för att förbättra motståndskraften och tillförlitligheten hos webbapplikationer under hög belastning. Genom att använda plötsliga och oväntade trafiktoppar kan utvecklare identifiera och åtgärda prestandaproblem, vilket i sin tur bidrar till en positiv användarupplevelse och systemstabilitet.
Om din organisation behöver utföra spiktester, är det viktigt att sätta tydliga och realistiska testmål. Ingen webbapplikation kan hantera obegränsad trafik, skala automatiskt eller oändligt, och återhämta sig omedelbart. Att ha tydliga mål kommer att hjälpa dig att bestämma vilka mått du behöver följa, som kan inkludera:
- Svarstid – Hur lång tid det tar för en applikation att hantera en förfrågan.
- Felsvar – Antalet svar som indikerar ett fel.
- Genomströmning – Antalet transaktioner eller poster per sekund.
- Resursutnyttjande – Hur mycket processorkraft och minne som används av programvaran.
Med dessa mått kan du ställa flera frågor:
- Hur många användare ska min applikation kunna hantera?
- Vilka fördröjningar ska mina användare kunna uppleva?
- Hur mycket processorkraft och minne kommer att användas?
- Hur många fel kommer att uppstå?
- Hur lång tid tar det för applikationen att återhämta sig från en spik?
Begränsa dina tester inom realistiska gränser, det är mer kostnadseffektivt. Att hantera mycket trafik med hög hastighet kräver mycket resurser. Ibland kan det vara nödvändigt att justera arkitekturen, ersätta datamodeller eller finjustera kärnverksamheten och driftsmodellerna. Du bör även utforska användarnas beteende. Det är stor skillnad mellan att ha tusentals användare på din startsida och lika många som navigerar genom en e-handelswebbplats. Att förstå hur användare interagerar med din mjukvara hjälper dig att förstå hur trafiken belastar servern. Detta hjälper dig att välja rätt spiktestverktyg, köra tester, eliminera prestandahinder och iterera processen för att uppnå de uppsatta målen.
Utforska fler verktyg för mjukvarutestning för att utveckla dina testfärdigheter.