테스트란?
- 원하는 기능이 모두 구현되었는지 확인하고, 숨겨져있는 결함을 찾는 활동
- 여러가지 도구들을 활용하여 버그를 찾아내고 신뢰성, 보안, 성능 등을 검증하는 중요한 단계
성능 테스트
- 핵심 적인 테스트 중 하나
- 특정 상황에서 시스템이 어느정도 수준을 보이는가 혹은 어떻게 대처를 하는가를 테스트하는 과정
- 목적
- 여러 테스트를 통해 성능 저하가 발생하는 요인을 발견하고 제거
- 시장에 출시되기 전에 발생할 수 있는 위험과 개선사항을 파악
- 안정적이고 신뢰할 수 있는 제품을 빠르게 만들기 위함
부하 테스트 (Load Testing)
- 시스템에 임계점의 부하가 계속될 때 문제가 없는지
- 목적 : 시스템의 신뢰도와 성능을 측정
스트레스 테스트 (Stress Testing)
- 시스템에 과부하가 오면 어떻게 동작하는지?
- 목적 : 장애 조치와 복구 절차가 효과적이고 효율적인 지 확인
부하 테스트 Vs. 스트레스 테스트
| -- | 부하 테스트(Load Testing) | 스트레스 테스트(Stress Testing) |
|---|---|---|
| 도메인 | 성능 테스트의 하위 집합 | 성능 테스트의 하위 집합 |
| 테스트 목적 | 전체 시스템의 성능 확인 | 중단점에서의 동작, 복구 가능성 확인 |
| 테스트 방법 | 임계점 까지의 가상 유저 수를 유지하며 모니터링 | 중단점 이상까지 가상 유저를 점진적으로 증가 |
| 테스트 대상 | 전체 시스템 | 삭발된 트랜젝션에만 집중하여 테스트 |
| 테스트 완료 시기 | 예상 부하가 모두 적용된 경우 | 시스템 동작이 중단되었을 경우 |
| 결과 | 부하 분산 문제 최대 성능 시간 당 서버 처리량 및 응답 시간 최대 동시 사용자 수 등 | 안정성 복구 가능성 |
API 성능 테스트
Locust Tool
- 오픈 소스 부하 테스트 도구
- 메뚜기 떼가 웹사이트를 공격한다는 의미
- 내가 만든 서버에 수많은 사용자들이 동시에 들어올 때 어떤 일이 벌어 지는지 확인
- Locust를 선택한 이유
- 파이썬 언어로 테스트 시나리오를 간편하게 작성
- 결과를 웹에서 확인할 수 있는 UI 지원
Locust 사용법
-
테스트 스크립트 작성하기
- HttpUser : HTTP 요청을 만드는 가상 유저
- wait_time : 작업 간 대기 시간
- on_start() : 가상 유저 생성 시 실행
- @task : 유저가 실행할 작업
- @task(N) : 가중치 (실행 확률)
- N만큼 높은 확률로 작업을 수행
- self.client.get : HTTP GET 요청 전송
-
Django 서버 실행
cd performece_test python - m venv venv source venv/Scripts/activate (venv) pip install -r requirements.txt (venv) python manage.py makemigrations (venv) python manage.py migrate (venv) python manage.py runserver (venv) pip install locust (venv) locust -f ./locust_test.py -
Locust 실행시 아래의 주소 발생
-
웹 실행 화면
- Number of users
- 생성할 총 가상유저 수
- Spawn rate
- 동시에 접속하는 유저 수
- Host
- 서버 주소
- Number of users
-
웹 실행화면 - statistics 탭
- 각 URL에 대한 요청수, 실패수, 각 기준에 대한 응답 시간, 평균 응답 크기, RPS 등 다양한 통계 내용을 확인할 수 있다.
- 전체 분석은 터미널에서 터미널 종료 입력 또는 Download data 탭의 Download Report 클릭 시 확인할 수 있다.
-
웹 실행화면 - Charts 탭
- 가로는 모두 시간을 의미합니다
- Total Requests per Second
- 초록선 : 초당 요청 수 (RPS)
- 빨간선 : 초당 실패한 요청 수
- Response Times(ms)
- 각 응답에 대한 평균 응답 시간
- 노란선 : (95%)
- 초록선
- 응답 시간의 중앙값
- Number of Users
- 동시에 요청을 보내는 유저 수
-
웹 실행 화면 Failures 탭
- 실패한 요청에 대한 정보와 실패 원인을 출력한다.
-
웹 실행 화면 Current ratio 탭
- 현재 작업이 수행된 비율을 출력
정렬 알고리즘 테스트
정렬 알고리즘 구현하기
-
가상환경 설정
- source venv/Scripts/activate
-
테스트용 Django 프로젝트 및 앱 생성
- (venv) django-admin startporject mypjt
- (venv) python manage.py startapp test
-
Normal Sort, Bubble Sort, priority_queue
from django.http import JsonResponse from rest_framework.decorators import api_view import random array_length = 1000 random_range = 5000 @api_view(['GET']) def bubble_sort(request): li = [] for i in range(array_length): li.append(random.choice(range(1, random_range))) for i in range(len(li) - 1, 0, -1): for j in range(i): if li[j] < li[j + 1]: li[j], li[j + 1] = li[j + 1], li[j] context = { 'top': li[0] } return JsonResponse(context) @api_view(['GET']) def normal_sort(request): li = [] for i in range(array_length): li.append(random.choice(range(1, random_range))) li.sort(reverse=True) context = { 'top': li[0] } return JsonResponse(context) from queue import PriorityQueue @api_view(['GET']) def priority_queue(request): pq = PriorityQueue() for i in range(array_length): pq.put(-random.choice(range(1, random_range))) context = { 'top': -pq.get() } return JsonResponse(context) -
locust_test.py
from locust import HttpUser, task, between class SampleUser(HttpUser): wait_time = between(1, 3) def on_start(self): print('test start') @task def normal_sort(self): self.client.get("test/normal_sort/") @task def priority_queue(self): self.client.get("test/priority_queue/") @task def bubble_sort(self): self.client.get("test/bubble_sort/")
데이터 분석에서 백엔드까지...