1. Apache JMeter
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특징
- 가장 전통적이고 널리 쓰이는 오픈소스 부하 테스트 툴
- GUI 기반이라 비교적 쉽게 시작 가능
- 다양한 프로토콜 지원 (HTTP, WebSocket, JDBC, FTP 등)
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장점
- 생태계 크고 자료 풍부
- GUI + CLI 둘 다 가능
- 플러그인 많음
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단점
- 무겁고 대규모 테스트 시 성능 저하
- 스크립팅 유연성이 k6보다 떨어짐
2. k6 (by Grafana Labs)
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특징
- 최근 가장 인기 있는 코드 기반 부하 테스트 툴
- 스크립트를 JavaScript로 작성 → 개발자 친화적
- Prometheus, Grafana와 통합 쉬움
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장점
- 가볍고 성능 좋음
- CI/CD 파이프라인에 넣기 편리
- 클라우드 실행(k6 Cloud) 옵션도 제공
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단점
- GUI 없음 (개발자 아닌 경우 진입 장벽)
- 특정 프로토콜은 추가 라이브러리 필요
3. Locust
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특징
- Python 기반 부하 테스트 툴
- 테스트 시나리오를 Python 코드로 작성
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장점
- Python 친숙하다면 배우기 쉬움
- 확장성 뛰어남 (분산 부하테스트 가능)
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단점
- JMeter/k6보다 자료가 상대적으로 적음
4. Artillery
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특징
- Node.js 기반 경량 툴
- YAML or JS로 시나리오 작성 가능
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장점
- 설치/사용 간단
- 실시간 리포팅 지원
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단점
- JMeter만큼 다양한 프로토콜 지원은 어려움
비교 요약
| 툴 | 언어/방식 | 장점 | 단점 | 적합 대상 |
|---|---|---|---|---|
| JMeter | GUI + 스크립트 | 생태계 크다, GUI 쉬움 | 무겁다 | 비개발자 포함 전통적 QA팀 |
| k6 | JS 코드 기반 | 가볍다, CI/CD 적합 | GUI 없음 | 개발자 친화형, DevOps팀 |
| Locust | Python 코드 기반 | 확장성, Python 친숙 | 자료 적음 | Python 친화 환경 |
| Artillery | Node.js 기반 | 설치 간단, JS 가능 | 기능 제한 | 소규모/빠른 PoC |
1) 설치 & 실행
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JMeter 다운로드 → zip 압축 해제
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실행:
./bin/jmeter.sh # Linux/Mac ./bin/jmeter.bat # Windows
2) 기본 시나리오 (예: API /api/posts 부하 테스트)
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JMeter 실행 → Test Plan 생성
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Thread Group 추가
- Users (동시 접속자): 100
- Ramp-up: 10 (10초 동안 100명 증가)
- Loop count: 10 (각 사용자 10번 요청)
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HTTP Request Sampler 추가
- Method: GET
- URL:
https://example.com/api/posts
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View Results Tree / Summary Report Listener 추가 → 결과 확인
JMeter vs k6 실무 차이
| 항목 | JMeter | k6 |
|---|---|---|
| UI | GUI 있음 (초보자 편리) | CLI + 코드 기반 (개발자 친화) |
| 스크립트 | XML 형식 (복잡) | JavaScript (간단, 친숙) |
| 확장성 | 무거움, 대규모엔 비효율 | 가벼움, 분산/클라우드 확장 좋음 |
| 보고서 | HTML Report 자동 생성 | CLI/JSON → Grafana와 통합 |
