Как проводить стресс-тестирование системы

Цель — понять границы устойчивости системы, найти узкие места и понять поведение при перегрузке (когда компоненты начинают деградировать или падать), а также проверить восстановление после отказа. Ниже — практический план с конкретными шагами, метриками и рекомендациями.

1. Подготовка: цель, сценарии, окружение

• Определите цель: понять максимальную пропускную способность, время до деградации, поведение при пиках, capacity для SLA/SLO.

• Сформулируйте реальные сценарии нагрузки (топ-флоу пользователя) и крайние сценарии (спайк, длительная нагрузка).

• Выберите окружение: prod-like (желательно), не тестируйте в «живом» проде без строгих согласований. Если тест в проде — используйте канареечный подход и ограничьте blast radius.

• Подготовьте тестовые данные и учтите очистку/ретеншн. Сделайте бэкапы критичных данных и подготовьте план отката.

2. Типы тестов (что запускать)

• Baseline load — текущая нормальная нагрузка (репликация реального трафика).

• Spike test — резкий кратковременный рост нагрузки (внезапный трафик).

• Stress test — постепенное увеличение нагрузки до отказа; фиксируется точка деградации.

• Soak / endurance — длительная умеренная/высокая нагрузка (hours/days) для выявления утечек памяти, деградации ресурсов.

• Chaos / failure injection — комбинировать с отключением зависимостей (база, кэш, сеть) для проверки recovery.

3. Метрики и наблюдаемость (что смотреть)

• Golden signals: throughput (req/s), latency p50/p95/p99, error rate (4xx/5xx).

• Ресурсы: CPU, memory, disk I/O, network, GC/heap, file descriptors, connection pools.

• Зависимости: DB query latency, replication lag, cache hit/miss, queue length, downstream API errors.

• Системы мониторинга: Prometheus/Grafana, лог-агрегатор, трассинг (Jaeger/Tempo). Коррелируйте trace_id между нагрузчиком и сервисом.

4. Инструменты

• HTTP/API нагрузка: k6, Gatling, Locust, JMeter, Vegeta, Artillery.

• Для распределённой генерации — использовать несколько генераторов, брокер сообщений (Kafka) или облачные нагрузки.

• Используйте сценарии, которые включают think time, сессии, ретраи и случайные задержки — чтобы имитировать реальных пользователей.

5. План проведения теста (пошагово)

1. Baseline: замерить текущую производительность при нормальном трафике.

2. Ramp: плавно увеличивать нагрузку (например, линейно за N минут) и фиксировать метрики.

3. Stress to failure: продолжать увеличение до момента, где latency и error rate выходят за допустимые границы или система падает. Запишите точки: throughput_at_failure, p99_at_failure.

4. Sustain / Soak: удерживать выбранную нагрузку длительно — наблюдать утечки/дефекты.

5. Recovery: резко снизить нагрузку и проследить, сколько времени требуется на восстановление метрик (MTTR).

6. Repeat with variations: spike tests, bursty traffic, деградированные зависимости (DB slow, cache down).

6. Безопасность и ограничения

• Уведомьте on-call, откройте каналы связи, включите kill-switch для немедленного прекращения теста.

• Ограничьте blast radius: IP-фильтры, VPN, rate limits, тестовые аккаунты.

• Контролируйте стоимость: генерация нагрузки в облаке может стоить дорого.

7. Анализ результатов и действия

• Найдите узкие места: CPU saturation, queue buildup, contention на БД, долгие GC.

• Привяжите метрики к причине (trace → slow SQL → missing index / N+1).

• Сформируйте action items: горизонтальное масштабирование, кэширование, оптимизация запросов, изменение таймаутов/ретраев, ввод backpressure/rate limiting, улучшение connection pools.

• Повторяйте тест после изменений (regression test).

8. Автоматизация и интеграция

• Включите базовые нагрузочные тесты в CI (smoke load) и плановые глубокие тесты в nightly/weekly pipelines.

• Документируйте сценарии, окружение и результаты в репозитории.

Следуйте этому плану, фиксируйте данные и итеративно улучшайте систему: стресс-тестирование — не разовая акция, а регулярный цикл выявления и устранения узких мест.