Spike-testning förklaras på bara 5 minuter

Spread the love

Spike-testning är ett sätt att förbereda system för en plötslig rusning i aktivitet, till exempel omedelbar, massiv webbtrafik som kan få ett system att krascha.

Det låter dig upptäcka systemets beteende. Detta inkluderar om det kommer att krascha, sakta ner och tiden det tar att återgå till det normala. Företag införlivar spiktester i sina rutiner för applikationstestning för att räkna upp svaga områden i produktionsmiljöer.

Genom att samla resultat får utvecklare insikter om var och när applikationen misslyckas och de verktyg som behövs för att optimera prestanda.

Som en del av mjukvaruutvecklingens livscykel (SDLC), sållar spiktestning bort viktiga programvarukomponenter som hastighet, pålitlighet och skalbarhet. Det här stycket handlar om spiktestning, varför du behöver det, hur det fungerar och dess fördelar. Du kommer också att upptäcka några verktyg för att komma igång med spiktestning sömlöst.

Vad är Spike Testing?

Spike-testning är en av de prestandatestmetoder som innebär att man bombarderar en applikation eller webbplats med ökade belastningar. Du kan till exempel öka antalet förfrågningar till stressiga nivåer, minska det och kontinuerligt testa för att utvärdera systemets prestanda.

Till skillnad från belastningstestning, där enhetliga belastningar appliceras på systemet, är spiktestning flexibel. Du kan ha tusen förfrågningar på en minut, och i nästa ha dubbla, och så vidare. Spiktestning görs dock bara i testmiljöer, vilket håller huvudapplikationen igång och orörd.

Eftersom verkliga applikationer inte får trafik i en jämn takt, avslöjar spiktestning flaskhalsar, skalbarhetsproblem och hur ditt system återhämtar sig. I ett företagssetup låter spiktestning dig förbereda dig för evenemang som stora flashförsäljningar, högprofilerade registreringar för offentliga installationer, influencersamarbeten som marknadsföringskampanjer och hantering av produkter i begränsad upplaga.

Det hävdar att ditt system sömlöst kan hantera trafikökningar och är särskilt användbart för företag som kör processer med hög trafik som försäljning och registreringar. Det är ett sätt att upprätthålla en positiv användarupplevelse samtidigt som systemets tillförlitlighet stärks.

Spike-testning har flera fördelar, inklusive att bestämma effekterna av oväntade toppar hos användare, att upptäcka extremerna som en applikation kan hantera förbi sin angivna belastning, och att tillåta utvecklare att utrota mjukvarubrott vid användarbelastningar som är större än maximala nivåer.

Spike-testning kontra andra prestandatester

I samband med prestationstestning är spiken en delmängd och ett syskon till andra bedömningar som belastnings-, stress- och uthållighetstestning. För belastningstestning utvärderas systemets prestanda vid en fördefinierad belastning.

För att kontrollera linjär skalbarhet via belastningstester bör en applikations prestanda uppvisa noll varians med ökande användare. Skalbarheten utvärderas genom att kontrollera serversvar vid webbläsarformulärinlämningar; lokalisera prestandaförändringar över tid, testa för funktioner som misslyckas vid höga belastningar och identifiera problem med nätverkslatens på webbapplikationsfunktioner.

Eller överväg stresstester, som använder höga belastningar för att fastställa applikationssvar, visa webbapplikationsfunktioner som misslyckas, spåra formulär och länkar som fungerar annorlunda och observera hur applikationen fungerar efter en systemkrasch eller fel på komponenter.

  Så här åtgärdar du felet "Denna enhet kan inte starta". (Kod 10)

Så, stresstestning utvärderar systemets svar på nära brytpunktsförhållanden. Och med blötläggningstestning (eller uthållighetstestning) observerar du ett systems prestanda över tid. Soak-tester kommer att leta efter parametrar som minnesanvändning för att avslöja minnesläckor och andra prestandaproblem.

Hur spiktestning fungerar

Piggtestningsprocessen kan sammanfattas i tre viktiga steg. Först är belastningssimulering, där ökningar i användaraktivitet antas av rampaktivitet eller antal förfrågningar. Datainsamling följer därefter, och prestandamått som svarstider, belastningsresurser och felfrekvenser samlas in. Slutligen ska en analys avslöja hur väl systemet klarar belastningsökningen.

Eftersom processen är processuell, finns det ett behov av att gå igenom alla steg för att uppnå en kvalitetstestprocess. Börja med att sätta upp en testmiljö baserad på dina specifika affärsbehov. Det säkerställer också att ingen är engagerad i live-miljön när spiktestet utförs.

Bestäm sedan den extrema belastningen – det maximala antalet användare som stöds samtidigt i en applikation. Öka plötsligt belastningen till topp. Detta kan göras med hjälp av webbprestandaverktyg. Med maximal belastning applicerad vid topppunkten, kontrollera systemets prestanda och övervaka om det kraschar eller överlever.

Gå framåt, minska belastningen till noll eller minimum snabbt. Analysera systemets beteende vid nollbelastning och observera om det kraschar (eller inte). Som sista steg måste du analysera prestationsdiagrammet.

Genom att omedelbart öka och minska systembelastningen bildas en spik. Piken analyseras nu för att spåra mätvärden, inklusive misslyckanden, tidsåtgång och virtuella användare. Genom att följa dessa steg kan testingenjörer upptäcka en applikations fel och rapportera tillbaka dem till utvecklare, som i sin tur åtgärdar problemen.

Typer av spiktestning

Spike-tester kommer att ha olika former. Här är en översikt.

  • Positivt spiktest – Testar hur ditt system hanterar abrupt trafik, till exempel på grund av en framgångsrik marknadsföringskampanj.
  • Negativt spiktest – Bedömer ett systems motståndskraft mot plötsliga negativa händelser, som fallet med DDoS och smurfattacker.
  • Constant Spike Test – I det här fallet utsätts en server för en hög volymbelastning under en kort tid med fasta intervall. Spikes för detta test kommer att ha en identisk höjd; belastningen är konstant.
  • Steg upp spiktest – Serverbelastningen ökas gradvis efter små intervaller. Svarstiden kvantifierar varje spik och analyserar dess avvikelse från basbelastningens svarstid.
  • Slumpmässigt spiktest – Lastspikar och deras intervall hålls slumpmässigt; detta är bäst för applikationer som ofta får toppar i produktionsmiljöer.
  • De flesta prestandatestverktyg kan användas för spiktestning. Men låt oss borsta över de vanligaste. De är att föredra för deras uppgiftsspecificitet, men jag har inte rangordnat dem i någon ordning.

    #1. BlazeMeter

    BlazeMeter är en inkluderande kontinuerlig testplattform för olika scenarier, såsom spiktestning, API-övervakning, funktionstestning, mock-tjänster och data.

    BlazeMeter ger dig ett massivt test direkt från din IDE för belastnings- och prestandatestning. Av denna anledning har den använts globalt för att förbereda sportströmningsapplikationer för att hantera miljontals människor över hela världen.

    När det gäller API-övervakning kan BlazeMeter skapa och utföra tester på några minuter utan att kompromissa med kvaliteten. Det meddelar dig också om problem med API-trafik innan det har en betydande inverkan på slutanvändarna.

      Hur man är värd för en Amazon Hub Locker/Counter?

    Bland de senaste funktionerna använder Blaze artificiell intelligens, vilket i sin tur påskyndar testningen. Du kan begär en demo för att komma igång med nya funktioner som AI-datadriven profilerare, som låter dig robust identifiera hårdkodad data och automatiskt generera data från fördefinierade listor, AI-driven testdataskapande som låter dig effektivisera generering av testdata genom att konvertera text till testdata funktioner och kaostestning där du spelar motståndskraft mot systemet genom att använda AI-driven testdata för att utmana system och lokalisera sårbarheter.

    #2. Apache JMeter

    Apache JMeter är ett automationstestprogram med öppen källkod. Den designades ursprungligen för att testa det funktionella beteendet och kvantifiera prestandan hos webbapplikationer. Ramverket kan användas för att testa statiska och dynamiska applikationer.

    Du kan simulera tunga serverbelastningar (och grupper) och testa objekt/nätverk under olika belastningar. Även om det ser ut som en webbläsare, är det inte en. Det betyder att den inte utför webbläsaruppgifter som att rendera HTML eller köra JavaScript. Om du vill utöka dess funktionalitet för att återge HTML-utdata kan du använda JSR223 Postprocessor eller JSSR Sampler för att köra anpassad JavaScript-kod som ska köras efter förfrågningar.

    JMeter har flera funktioner, inklusive att testa belastningen och prestanda för flera applikationer, servrar och protokolltyper som Web – HTTP, SOAP/REST-tjänster, databaser, e-postmeddelanden och Java-objekt. Det är mycket utbyggbart och fungerar bra med kommandoraden för alla Java-kompatibla operativsystem.

    En superkraft jag har hittat i JMeter är dess enkla korrelation genom dataextraktion från populära format som JSON, XML, HTML och andra textformat. Här är en snabbstart på att använda Apache JMeter.

    #3. Gräshoppa

    Gräshoppa är ett laddningstestverktyg med öppen källkod. Det är skalbart och skriptbart. Till skillnad från andra verktyg som begränsar dig till ett användargränssnitt (UI), ett domänspecifikt språk eller uppsvällda XML-filer, använder Locust vanlig kod; du använder vanliga Python-programmeringskonstruktioner.

    Genom att köra varje användare i dess greenlet (en lätt process/coroutine) låter Locust dig skriva tester som liknar att skriva blockkod istället för att använda återuppringningar eller andra mekanismer.

    Dessutom är Locust evenemangsbaserad (anställer gevent) och möjliggör en enda process för att hantera tusentals samtidiga användare. Som ett resultat gör detta det enkelt att köra belastningstester som spänner över flera maskiner.

    Dess webbaserade användargränssnitt är tillgängligt för valfri användning, vilket underlättar användningen i CI/CD-pipelinen. Du kan använda den för att visa testernas framsteg med belastningsvariationer implementerade. Medan Locust fungerar naturligt med webbplatser och tjänster, kan den användas på alla protokoll. Du behöver bara skriva en kund för ditt specifika användningsfall eller utforska några skapade av samhället.

    Fördelar med spiktestning

    Spike-testning har flera fördelar. Genom att proaktivt identifiera problem kan du åtgärda alla prestationshinder innan de utvecklas till kritiska problem. Med tanke på aspekter som programvarans tillförlitlighet säkerställer spiktestning att ditt system stabiliseras genom oförutsägbara händelser.

    Ur användarupplevelsens perspektiv undviker spiktestning driftstopp och tillhörande ekonomiska kostnader och anseendekostnader. Användarna förväntar sig att din webbplats och dina applikationer ska vara fullt fungerande under trafiktoppar, oavsett om de kör kampanjer eller lanserar svart fredag-försäljning.

      12 bästa DKIM Checkers för att förbättra e-postsäkerheten

    Spike-testning utvärderar din programvaras styrka, förbereder den för verkliga användningsfall och skyddar den från att krascha. Mjukvaruhållbarhet kan uppnås med spiktestning.

    Framgångsrika spiktester kommer att avslöja värsta scenarier som inte är inriktade på standardtestprocedurer. Spike-testning reglerar mjukvarans prestanda genom att lösa alla prestandaproblem och ställa in den till en kvalitetsprodukt med sömlösa upplevelser.

    Begränsningar för spiktestning

    Det är värt att nämna nackdelarna med spiktestning. Behovet av att köra spiktester i en unik (test)miljö kräver att speciella testvillkor ställs in, vilket gör processen lite dyrare. Detta är ett resultat av resursernas komplexitet och intensitet. Att hantera komplexa procedurer kräver expertis, i det här fallet mjukvarutestingenjörer.

    När du kör tester finns det en möjlighet att din applikation kan sakta ner, förvärras eller stoppas helt. Till skillnad från andra prestandatester är spikmetoden tidskrävande. Återigen kan det vara utmanande att simulera exakta toppar i den verkliga världen.

    Bästa metoder för spiktestning

    Som du har sett är spiktestning en nyckelspelare när man testar prestanda, vilket förbättrar motståndskraften och tillförlitligheten hos webbapplikationer under tunga belastningsförhållanden. Dess användning av plötsliga, oväntade trafiktoppar hjälper utvecklare att identifiera och mildra prestandaproblem, vilket säkerställer en positiv användarupplevelse och systemstabilitet.

    Om din organisation behöver ett spiktest måste du sätta tydliga testmål och riktmärken. De måste vara realistiska. Varför? Ingen webbapplikation kan hantera obegränsad trafik, automatisk skala omedelbart eller oändligt och återställa omedelbart. Att ha mål kommer att avgöra rätt spårningsmått, vilket kan inkludera:

    • Svarstid – Hur lång tid tar det för en ansökan att skicka förfrågningar.
    • Felsvar – Antalet svar som ger fel.
    • Genomströmning – En post eller transaktion per sekund.
    • Resursutnyttjande – Hur programvara använder den centrala processorenheten (CPU) och minnet.

    Om ovanstående mätvärden finns i din spårningslista kan du ha flera frågor. De inkluderar:

    • Hur många användare ska min applikation hantera?
    • Vilka nivåer av latens ska jag förvänta mig för mina användare?
    • I vilken utsträckning utnyttjas CPU/minne?
    • Hur många fel uppstår?
    • Hur lång tid tar applikationen att återhämta sig från spiken?

    Tillbaka till målen, begränsa ditt test inom realistiska gränser; det är billigare. Att hantera massiv trafik i hög hastighet kräver mycket arbete och är kostsamt. Ibland kan du behöva justera din arkitektur, ersätta eller växla datamodeller eller justera kärnverksamhetslogik och driftsmodeller.

    Du kan också överväga att lägga forskning på att förstå användarens resa. Det är stor skillnad mellan att ha tusentals användare på din målsida och samma antal användare som surfar igenom en e-handelswebbplats som de köper varor. Att förstå hur användare interagerar med din programvara kommer att leda frågorna till och från servern, vilket leder till spiktestningsprocessen. Detta innebär att peka dig till rätt spiktestverktyg, köra testerna, ta bort prestandaflaskhalsar och upprepa/iterera hela processen för att möta specificerade behov.

    Utforska fler programvarutestverktyg och ta dina testfärdigheter till nästa nivå.