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Aprendizados com testes de performance usando Locust.io

Python Nordeste - 10 de agosto de 2024

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Vinicius Mendes

  • Staff Engineer @ Loadsmart
  • Natalense
  • Pai de 2 lindas garotas
  • Participando de eventos Python desde 2009
  • Primeira vez palestrando na Python Nordeste

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Agenda

  1. O que é teste de performance?
  2. Locust.io
  3. Observabilidade
  4. Principais aprendizados

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O que é teste de performance?

Testes que medem como o usuário percebe a responsividade e estabilidade de um sistema sob certa carga.

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Tipos de testes de performance

  • Teste de carga
  • Teste de capacidade
  • Teste de stress

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Locust.io

Locust é uma ferramenta open source para testes de carga/performance para HTTP e outros protocolos. Sua abordagem amigável aos desenvolvedores lhe permite definir seus testes em código Python comum.

Traduzido de: https://docs.locust.io/en/stable/what-is-locust.html

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Locust.io

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Locust.io

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Observabilidade

Um software em produção é observável à medida que você consegue entender novos estados internos do sistema sem precisar fazer adivinhações arbitrárias, predizer os modos de falha, ou implantar código novo para entender este estado.

Source: Observability Engineering - Majors, Charity

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Pilares da observabilidade

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Métricas

Quanto tempo é gasto com:

  1. Consultas ao banco de dados
  2. Serviços externos
  3. Processamento interno
  4. Regras de negócio específicas

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Métricas

Verificar os sinais vitais da infraestrutura:

  • CPU
  • Memória
  • Disco
  • Rede
  • Conexões

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Métricas

Contar eventos:

  • Requisições
  • Respostas com sucesso e com erro
  • Chamadas ao banco
  • Mensagens na fila
  • ?

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Traces

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Traces

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Traces

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Observabilidade

Encontre os gargalos

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Aprendizados

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  1. Estabilize o cenário de testes
  • Os dados de entrada são confiáveis?
  • O cenário captura a ação esperada pelo usuário?
  • Você obtém resultado consistentes a cada execução?

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  • Estabilize o cenário de testes

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2. Garanta que está medindo o que precisa ser medido

  • Medir o throughput do endpoint é suficiente?
  • Como medir fluxos assíncronos?
  • Como sua infraestrutura está se comportando?

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3. Garanta que consegue medir todas as métricas

  • Quanto tempo a mensagem passou na fila?
  • Quanto tempo cada processamento levou?
  • Isso bate com as métricas do locust?

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3. Garanta que consegue medir todas as métricas

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3. Garanta que consegue medir todas as métricas

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4. Isole fatores fora do seu controle

  • Evite que a estabilidade de serviços externos impacte o seu teste

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4. Método científico: uma mudança de cada vez

  • Se você mudar muitas coisas ao mesmo tempo, como saber qual delas impactou o resultado do teste?

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5. Repetir baterias

  • Execute a mesma bateria mais de uma vez pra ter certeza que o resultado obtido é reprodutível
  • Ele pode ter sido impactado por algum fator inesperado
  • Aguarda o sistema esfriar entre as baterias

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5. Registre cenários, mudanças e resultados

  • A cada bateria, guarde os resultados do Locust e da sua ferramenta de observabilidade
  • Se fez alguma alteração, seja o mais específico possível
  • Alterações na infraestrutura também são relevantes

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O que não se pode medir não se pode gerenciar.

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Obrigado!

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Perguntas?