#нагрузочное_тестирование — Public Fediverse posts

Локальное нагрузочное тестирование в Java с использованием Virtual Threads

Всем привет! Меня зовут Михаил, я работаю главным экспертом в ОТП Банке. Я люблю тестировать свои решения и почти всегда пишу unit- и integration-тесты. Но вот с нагрузочным тестированием ситуация обычно совсем другая: о нем вспоминают ближе к релизу, когда архитектуру уже поздно менять. В какой-то момент я поймал себя на мысли: А как вообще заранее понять, сколько ресурсов будет потреблять сервис под нагрузкой? Сколько памяти съест приложение? Когда упрется в CPU? Как поведет себя БД при разном кол-ве запросов? Чтобы ответить на эти вопросы, я написал небольшую библиотеку для локального нагрузочного тестирования на Java Virtual Threads. Она запускает большое количество задач, собирает метрики и формирует отчет - прямо в консоли или в CSV. Сегодня я покажу сам подход, разберу код библиотеки и оставлю ссылку на GitHub-репозиторий, чтобы вы могли попробовать ее у себя или адаптировать под свои задачи.

https://habr.com/ru/articles/1035238/

#java #virtual_threads #multithreading #виртуальные_потоки #нагрузочное_тестирование #нагрузочное_тестрование #unittesting

Локальное нагрузочное тестирование в Java с использованием Virtual Threads

Всем привет! Меня зовут Михаил, я работаю главным экспертом в ОТП Банке. Я люблю тестировать свои решения и почти всегда пишу unit- и integration-тесты. Но вот с нагрузочным тестированием ситуация обычно совсем другая: о нем вспоминают ближе к релизу, когда архитектуру уже поздно менять. В какой-то момент я поймал себя на мысли: А как вообще заранее понять, сколько ресурсов будет потреблять сервис под нагрузкой? Сколько памяти съест приложение? Когда упрется в CPU? Как поведет себя БД при разном кол-ве запросов? Чтобы ответить на эти вопросы, я написал небольшую библиотеку для локального нагрузочного тестирования на Java Virtual Threads. Она запускает большое количество задач, собирает метрики и формирует отчет - прямо в консоли или в CSV. Сегодня я покажу сам подход, разберу код библиотеки и оставлю ссылку на GitHub-репозиторий, чтобы вы могли попробовать ее у себя или адаптировать под свои задачи.

https://habr.com/ru/articles/1035238/

#java #virtual_threads #multithreading #виртуальные_потоки #нагрузочное_тестирование #нагрузочное_тестрование #unittesting

Локальное нагрузочное тестирование в Java с использованием Virtual Threads

Всем привет! Меня зовут Михаил, я работаю главным экспертом в ОТП Банке. Я люблю тестировать свои решения и почти всегда пишу unit- и integration-тесты. Но вот с нагрузочным тестированием ситуация обычно совсем другая: о нем вспоминают ближе к релизу, когда архитектуру уже поздно менять. В какой-то момент я поймал себя на мысли: А как вообще заранее понять, сколько ресурсов будет потреблять сервис под нагрузкой? Сколько памяти съест приложение? Когда упрется в CPU? Как поведет себя БД при разном кол-ве запросов? Чтобы ответить на эти вопросы, я написал небольшую библиотеку для локального нагрузочного тестирования на Java Virtual Threads. Она запускает большое количество задач, собирает метрики и формирует отчет - прямо в консоли или в CSV. Сегодня я покажу сам подход, разберу код библиотеки и оставлю ссылку на GitHub-репозиторий, чтобы вы могли попробовать ее у себя или адаптировать под свои задачи.

https://habr.com/ru/articles/1035238/

#java #virtual_threads #multithreading #виртуальные_потоки #нагрузочное_тестирование #нагрузочное_тестрование #unittesting

Локальное нагрузочное тестирование в Java с использованием Virtual Threads

Всем привет! Меня зовут Михаил, я работаю главным экспертом в ОТП Банке. Я люблю тестировать свои решения и почти всегда пишу unit- и integration-тесты. Но вот с нагрузочным тестированием ситуация обычно совсем другая: о нем вспоминают ближе к релизу, когда архитектуру уже поздно менять. В какой-то момент я поймал себя на мысли: А как вообще заранее понять, сколько ресурсов будет потреблять сервис под нагрузкой? Сколько памяти съест приложение? Когда упрется в CPU? Как поведет себя БД при разном кол-ве запросов? Чтобы ответить на эти вопросы, я написал небольшую библиотеку для локального нагрузочного тестирования на Java Virtual Threads. Она запускает большое количество задач, собирает метрики и формирует отчет - прямо в консоли или в CSV. Сегодня я покажу сам подход, разберу код библиотеки и оставлю ссылку на GitHub-репозиторий, чтобы вы могли попробовать ее у себя или адаптировать под свои задачи.

https://habr.com/ru/articles/1035238/

#java #virtual_threads #multithreading #виртуальные_потоки #нагрузочное_тестирование #нагрузочное_тестрование #unittesting

Инструменты для бенчмарка веб-сервера

В процессе администрирования веб‑сервера наступает момент, когда нужно протестировать производительность решения, оптимизировать настройки, проверить гипотезу. Для решения этих задач нужно выбрать правильный инструмент для бенчмарка, о чём и будем говорить в этой статье. Все примеры будут разобраны на основе сервера Angie, но могут применяться и к другим продуктам. В этой статье будут освещены простые и доступные утилиты для оперативных тестов.

https://habr.com/ru/articles/1031218/

#angie #nginx #ab #wrk #h2load #нагрузочное_тестирование

Без рук: автоматизируем нагрузочное тестирование изменений в CI

Нагрузочное тестирование — одна из самых избегаемых тем, когда речь заходит о контроле качества ПО. Корпорации, конечно, не обходят его стороной, но если говорить о продуктах меньшего масштаба, то нагрузочное тестирование часто пропускается. Команда (и, в целом, справедливо) полагает, что продукт справится с нагрузкой — на малых объёмах это обычно прокатывает. А потом внезапно наступает день, когда пользователей стало больше, а система не готова. Почему команды не тащат нагрузку в релизный цикл? Потому что это чаще всего просто не окупается: нужно выбрать движок, описать сценарий, гонять тесты вручную или тратить время на создание собственной обвязки для встраивания в CI, придумать критерии качества и анализировать результаты. Всё это занимает значительное время, а на короткой дистанции часто оказывается оверинжинирингом. Но если формирование требований упростить концептуально невозможно, то всё остальное вполне можно собрать в переиспользуемый инструмент, позволяющий командам легко интегрировать нагрузочное тестирование и регрессионный анализ в свой процесс доставки. В CI/CD мы хотели простую штуку: на каждый PR запускать короткий перф‑смоук и получать ответ уровня «PASS / WARNING / DEGRADATION», а не 15 минут медитировать над CSV и тратить ценное время на анализ, который, вероятно, не пригодится в ближайшей перспективе. Посмотрим, к чему мы в итоге пришли.

https://habr.com/ru/articles/1033590/

#нагрузочное_тестирование #регрессионное_тестирование #locust #devops #locomotive #python #github_actions #performance_testing #cicd #производительность

Девять испытаний роста нагрузки: от стартапа к приложению для 25 миллионов пользователей

Эта статья совсем не технический анализ, а увлекательный рассказ о том, как маленький, но очень перспективный стартап стал топовым приложением, а также о том, какие сложности встали на пути команды разработки, DevOps и тестирования X5 Tech. Мы сразу заложили основные принципы нагруженного приложения: микросервисы как основа всего, полное покрытие метриками, асинхронность, кэширование на максималках. Какую-то функциональность разрабатывали сами, где-то задействовали сервисы других техкоманд из X5, а где-то и сторонние решения с рынка. Весь код писали на Python, использовали FastAPI и другие популярные на тот момент фреймворки и технологии.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/1029410/

#highload #микросервисы #latency #postgresql #elasticsearch #kubernetes #hpa #балансировка_нагрузки #нагрузочное_тестирование #observability

Девять испытаний роста нагрузки: от стартапа к приложению для 25 миллионов пользователей

Эта статья совсем не технический анализ, а увлекательный рассказ о том, как маленький, но очень перспективный стартап стал топовым приложением, а также о том, какие сложности встали на пути команды разработки, DevOps и тестирования X5 Tech. Мы сразу заложили основные принципы нагруженного приложения: микросервисы как основа всего, полное покрытие метриками, асинхронность, кэширование на максималках. Какую-то функциональность разрабатывали сами, где-то задействовали сервисы других техкоманд из X5, а где-то и сторонние решения с рынка. Весь код писали на Python, использовали FastAPI и другие популярные на тот момент фреймворки и технологии.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/1029410/

#highload #микросервисы #latency #postgresql #elasticsearch #kubernetes #hpa #балансировка_нагрузки #нагрузочное_тестирование #observability

Девять испытаний роста нагрузки: от стартапа к приложению для 25 миллионов пользователей

Эта статья совсем не технический анализ, а увлекательный рассказ о том, как маленький, но очень перспективный стартап стал топовым приложением, а также о том, какие сложности встали на пути команды разработки, DevOps и тестирования X5 Tech. Мы сразу заложили основные принципы нагруженного приложения: микросервисы как основа всего, полное покрытие метриками, асинхронность, кэширование на максималках. Какую-то функциональность разрабатывали сами, где-то задействовали сервисы других техкоманд из X5, а где-то и сторонние решения с рынка. Весь код писали на Python, использовали FastAPI и другие популярные на тот момент фреймворки и технологии.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/1029410/

#highload #микросервисы #latency #postgresql #elasticsearch #kubernetes #hpa #балансировка_нагрузки #нагрузочное_тестирование #observability

Девять испытаний роста нагрузки: от стартапа к приложению для 25 миллионов пользователей

Эта статья совсем не технический анализ, а увлекательный рассказ о том, как маленький, но очень перспективный стартап стал топовым приложением, а также о том, какие сложности встали на пути команды разработки, DevOps и тестирования X5 Tech. Мы сразу заложили основные принципы нагруженного приложения: микросервисы как основа всего, полное покрытие метриками, асинхронность, кэширование на максималках. Какую-то функциональность разрабатывали сами, где-то задействовали сервисы других техкоманд из X5, а где-то и сторонние решения с рынка. Весь код писали на Python, использовали FastAPI и другие популярные на тот момент фреймворки и технологии.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/1029410/

#highload #микросервисы #latency #postgresql #elasticsearch #kubernetes #hpa #балансировка_нагрузки #нагрузочное_тестирование #observability

Ещё одно тестирование Angie, HAProxy, Envoy, Caddy и Traefik от Devhands

Devhands.io провели очередное нагрузочное тестирование балансировщиков, и надеюсь, сделали в этот раз всё правильно: не просто взяли готовый докер, но сравнили и поставили одинаковыми все наиболее критичные конфигурационные параметры. После проведения тестов мы сделали стрим, в котором поделились результатами. Видео этой часовой встречи можно посмотреть на Youtube, а ниже публикуем расшифровку со слайдами и всеми исходниками.

https://habr.com/ru/articles/946294/

#highload #хайлоад #нагрузочное_тестирование #angie #nginx #envoy #caddy #traefik

«Работает — не трогай», но с YDB можно: испытания отказоустойчивости в боевых условиях

Как YDB разворачивается «в бою», что происходит при сбоях, как работает восстановление, как ведет себя кластер под нагрузкой, с какими сюрпризами столкнется команда, которая будет ее администрировать. Весь анализ — с фокусом на уменьшение операционных затрат и повышение надежности.

https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/974850/

#субд #тестирование #базы_знаний #ydb #отказоустойчивость #архитектура_систем #процессинг #нагрузочное_тестирование #ноды #кластер

Нагрузочное тестирование отечественного NGFW «Континент 4»: результаты лаборатории INSI

Привет, Хабр! Я Ильдар Ишкинин, ведущий инженер Центра компетенций Innostage. В этой статье хочу поделиться результатами нагрузочного тестирования отечественного NGFW «Континент 4», которое мы провели в нашей лаборатории INSI (Innostage Security Infrastructure).

https://habr.com/ru/companies/innostage/articles/970188/

#ngfw #континент_4 #нагрузочное_тестирование #межсетевой_экран

Анализ вариантов оптимизации ресурсоёмкого SQL-запроса: Вариант-5 «Условие WHERE»

Оптимизировать запрос в вакууме — просто. Но как он поведет себя, когда десятки таких же запросов одновременно борются за ресурсы? Эксперимент-5 : Условие WHERE

https://habr.com/ru/articles/972676/

#postgresq #postgresql_performance #join #where #нагрузочное_тестирование #vmstat #статистический_анализ

Нагрузочное тестирование с Apache JMeter: Best Practices

Apache JMeter — не просто инструмент. В этой статье разберем, как получать от него реальную пользу. Вы узнаете, почему 80% отчётов о нагрузке бесполезны, как настроить распределённый тест и анализировать не среднее значение, а процентили. Полный гайд от первого HTTPS-скрипта до информативного HTML-отчёта и Best Practices.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1022194/

#java #Нагрузочное_тестирование #Apache_JMeter #Тестирование_производительности #Highload #devops #Best_Practices #Performance_Testing

Как добиться 5+ Гбит/с от виртуального NGFW

Всем привет! Долгое время считалось, что виртуальные продукты не способны сравниться по производительности с аппаратными аналогами. Особенно остро эта проблема проявляется в сегменте NGFW, где высокий трафик и глубокий анализ требуют значительных ресурсов. Но так ли это на самом деле? Действительно ли виртуальный межсетевой экран не способен обеспечить производительность в 5 Гбит/с и более, необходимую для современных корпоративных сетей и высоконагруженных систем? Данная статья призвана ответить на этот вопрос. На примере PT NGFW мы не только продемонстрируем потенциал виртуальных межсетевых экранов, но и дадим практические рекомендации по настройке виртуальной инфраструктуры, а также подсветим важные нюансы, которые стоит учесть при использовании NGFW в виртуальной среде.

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/929910/

#ngfw #next_generation_firewall #межсетевые_экраны #межсетевой_экран_нового_поколения #виртуальная_инфраструктура #виртуальная_машина #гипервизор #нагрузочное_тестирование #сетевой_трафик #высоконагруженные_системы

Нагрузочное тестирование GP6 vs GP7 vs Cloudberry

Привет, Хабр! На связи Марк – ведущий архитектор группы компаний "ГлоуБайт". В этой статье я поделюсь результатами нагрузочного тестирования, которое мы с коллегами провели для сравнения Greenplum 6 с Greenplum 7 и Cloudberry.

https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/936384/

#greenplum #gp6 #gp7 #cloudberry #нагрузочное_тестирование #postgres #sql #data #dwh #tpcds

100K юзеров за 3 дня — что сломалось после релиза

Привет, Хабр! В этой статье — история запуска Telegram Mini App, куда за трое суток пришло 100.000 реальных пользователей. Покажу, как мы масштабировали Node.js приложения на многоядерных серверах, увеличивали RPS в 10 раз, боролись с N+1 проблемой в MongoDB и снижали нагрузку на CPU. А ещё расскажу как мы быстро настроили мониторинг через Grafana, подключили Cloudflare и интегрировали Sentry. Поделюсь практическими инсайтами о том, на что стоит обращать внимание в первую очередь, и как эти инструменты помогли нам оперативно находить узкие места и устранять сбои в реальном времени. Всё, о чём будет в этой статье, основано на том, что действительно сработало. Кроме того, расскажу, какие моменты мы упустили до запуска. Это разбор с цифрами, графиками и практическими выводами. Он может сэкономить вам время, нервы и деньги, если вы готовитесь к запуску Telegram Mini App или просто работаете с Node.js-приложениями, которые могут оказаться под серьёзной нагрузкой. Это вторая часть истории — про то, как мы запустились и что сломалось первым после релиза. Тут будет про то, как мы это чинили и какие решения приняли, чтобы приложение продолжало работать под нагрузкой. Первая часть про подготовку к запуску доступна здесь .

https://habr.com/ru/articles/916502/

#telegram #telegram_mini_app #nodejs #nextjs #nestjs #mongodb #нагрузочное_тестирование #масштабирование #docker #cloudflare

Часть 1: 100K юзеров за 3 дня — что сломалось

Привет, Хабр! В этой статье — история запуска Telegram Mini App, куда за трое суток пришло 100.000 реальных пользователей. Покажу, как мы масштабировали Node.js приложения на многоядерных серверах, увеличивали RPS в 10 раз, боролись с N+1 проблемой в MongoDB и снижали нагрузку на CPU. А ещё расскажу как мы быстро настроили мониторинг через Grafana, подключили Cloudflare и интегрировали Sentry. Поделюсь практическими инсайтами о том, на что стоит обращать внимание в первую очередь, и как эти инструменты помогли нам оперативно находить узкие места и устранять сбои в реальном времени. Всё, о чём будет в этой статье, основано на том, что действительно сработало. Кроме того, расскажу, какие моменты мы упустили до запуска. Это разбор с цифрами, графиками и практическими выводами. Он может сэкономить вам время, нервы и деньги, если вы готовитесь к запуску Telegram Mini App или просто работаете с Node.js-приложениями, которые могут оказаться под серьёзной нагрузкой. Это первая часть истории — про то, как мы готовились к запуску, что предусматривали и на что делали ставку. Во второй части будет про то, что именно сломалось первым после релиза, как мы это чинили и какие решения приняли, чтобы приложение продолжало работать под нагрузкой.

https://habr.com/ru/articles/914606/

#telegram #telegram_mini_app #nodejs #nextjs #nestjs #mongodb #нагрузочное_тестирование #масштабирование #docker #cloudflare

TRex: установка, настройка и запуск тестов производительности NGFW

Всем привет! Сейчас многие компании активно ищут замену сетевому оборудованию. Наиболее остро вопрос замены присутствует в сегменте NGFW (Next-Generation Firewall, межсетевой экран следующего поколения). Важным этапом выбора является нагрузочное тестирование, которое позволяет убедиться, справится ли устройство с обработкой боевого трафика в инфраструктуре. В прошлой своей статье я рассказывал про нюансы проведения пилотного проекта NGFW (cсылка на статью) и немного описал способы нагрузочного тестирования. В этой статье я затронул практику и описал подробную настройку стенда для проведения нагрузочного тестирования межсетевого экрана следующего поколения. Мы с командой инженеров Positive Technologies часто применяем эти знания для демонстрации возможностей продукта PT NGFW, настало время рассказать об этом вам! Погрузиться

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/883264/

#ngfw #trex #тестирование_производительности #нагрузочное_тестирование #стенд_для_тестировщиков #next_generation_firewall #grafana #influxdb #udp #пропускная_способность

Новый подход к оценке производительности облачной инфраструктуры для 1С: от теста Гилева к реальным нагрузочным тестам

Привет, Хабр! В статье поговорим о том, почему традиционные методы оценки производительности серверов для 1С не работают в облачной инфраструктуре и как мы нашли решение этой проблемы. А еще приглашаем вас на бесплатный вебинар 18 ноября в 11:00 мск , где разберем реальные провалы и фатальные ошибки при работе 1С в облаке. Поговорим о том, почему CPU не покажет реальных проблем, расскажем про кейс с дедлоками при нормальных показателях железа и объясним, почему 40% нагрузки должны стать вашим новым максимумом. Всем зарегистрировавшимся пришлем чек-лист по критическим настройкам 1С из практики обслуживания 7000 пользователей.

https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/965744/

#нагрузочное_тестирование #облачные_технологии #тест_гилева #виртуализация #openstack #vmware #iaas #1с #apdex #erpсистемы

k6: как мы тестируем сервисы под нагрузкой

Привет! Меня зовут Анна и я QA-инженер в Банки.ру. В этой статье хочу поделиться нашим опытом построения практичного и эффективного процесса нагрузочного тестирования на основе k6 . Далее расскажу: для чего мы используем нагрузочное тестирование, как у нас устроена платформа для нагрузочного тестирования (какие инструменты есть, и как все работает), поделюсь кейсами по разработке тестов от простых до сложных с созданием сценариев и определением весов нагрузки, а так же расскажу, как мы определяем сценарий нагрузки на основе продовых логов сервиса.

https://habr.com/ru/companies/banki/articles/964884/

#k6 #grafana #load_qa #нагрузочное_тестирование #тестирование_производительности #performance_testing #stress_testing #реалистичный_профиль_нагрузки #сценарий_нагрузки #определение_веса_нагрузки

xk6-browser как секретное оружие для умного исследования производительности

Привет, Хабр. Меня зовут Антон, я работаю в группе нагрузочного тестирования ЮMoney и занимаюсь исследованием производительности. В статье расскажу про xk6-browser — что у нас было до него, какие у этого решения преимущества и метрики.

https://habr.com/ru/companies/yoomoney/articles/913530/

#xk6 #k6 #исследование_производительности #нагрузочное_тестирование #web_vitals

Picostress — наш подход к нагрузочному тестированию

Привет, меня зовут Георгий Ломакин, и я инженер по нагрузочному тестированию в компании Picodata — разработчике одноимённой NewSQL СУБД. В этой статье я поделюсь своим опытом нагрузочного тестирования и расскажу, как мы строили эту практику с нуля. Мы выбираем распределённые системы за производительность и надёжность. Однако без постоянного нагрузочного тестирования и анализа отчётов после него, и то и другое лишь обещания. Конечно же, нагрузочное тестирование обязательно и в нашей команде, разрабатывающей распределённую NewSQL — базу данных Picodata .

https://habr.com/ru/companies/arenadata/articles/864974/

#k6 #нагрузочное_тестирование #тестирование_по #базы_данных #picodata #xk6 #go #golang #распределенные_системы #sql

Команда нагрузочного тестирования? Дайте две! Почему иногда подрядчик бонусом к внутренней команде — это хорошая идея

Привет! Меня зовут Юля Шамина, я руководитель IT-проектов в СберМаркете. Хочу поделиться нестандартным по всем меркам кейсом, как мы подготовили наши сервисы к высоким предновогодним нагрузкам за 3 месяца благодаря челленджу внутренней команды нагрузочного тестирования. Эта статья не про успешный успех, а про то, как и зачем привлекать подрядчика, если вопросом уже занимается внутренняя команда. А ещё про страх неизвестности, мучительную настройку процессов и то, как в конце концов показать высокие результаты в сжатые сроки с минимальным количеством факапов. Если бы можно было описать этот проект одной цитатой — «Это было смело, чертовски смело!» А теперь по порядку. Расскажу, как мы пришли к тому, что нам понадобился подрядчик, и что вообще это за проект.

https://habr.com/ru/companies/sbermarket/articles/789820/

#нагрузочное_тестирование #gatling #k6

[Перевод] Метрики как стоп-кран: безопасные релизы Cloudflare под нагрузкой

Cloudflare показывает, как превратить метрики в механизм безопасных релизов под глобальной нагрузкой. В основе — Health Mediated Deployments: решения о выкатывании принимаются по SLI/SLO из Prometheus/Thanos, с распределёнными агрегациями на уровне дата-центров, recording rules, бэктестингом инцидентов и адаптивным ограничением параллелизма. Результат — заметно быстрее вычисляются критичные запросы, батчи ускорены примерно в 15 раз, а откаты происходят до того, как проблема успевает разрастись. Смотреть разбор

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/962416/

#load_qa #нагрузочное_тестирование #Prometheus #Thanos #backtesting_инцидентов #наблюдаемость #мониторинг #автооткат_релизов

Как мы приручили JMX-файл на 50 000 строк: декомпозиция JMeter-тестов для нормального code review

JMX-файл на 50 000 строк, merge-конфликты при каждом коммите и PR-ревью, которое никто не читает - знакомо? Я столкнулся с этим на реальном проекте и нашёл способ декомпозировать JMeter-тесты так, чтобы основной файл похудел в 10 раз, а работать с тестами стало можно прямо из IDE. Уменьшить JMX в 10 раз

https://habr.com/ru/articles/1017472/

#jmeter #java #тестирование #groovy #архитектура #sql #функциональное_тестирование #нагрузочное_тестирование #кейс #bestpractices

Почему ваш Go‑сервис ломается под 1000 RPS и как найти узкое место за полчаса

Go-сервис может идеально проходить функциональные тесты и уверенно отвечать на локальных прогонах, а потом внезапно развалиться под 1000 RPS: p99 улетает в секунды, в логах появляются таймауты, throughput проседает, а часть запросов вообще не получает HTTP-ответа. В статье разберём, как подойти к такой деградации без гадания: прогнать нагрузку через vegeta и wrk2, правильно прочитать p50/p99 и status codes, проверить пул соединений к базе, настройки HTTP-клиента, горутины, GC, таймауты и быстро понять, где именно сервис начинает терять устойчивость.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1031438/

#Go #нагрузочное_тестирование #backend #микросервисы #p99 #latency #vegeta #wrk2 #pprof #производительность

Apache AGE под нагрузкой: что происходит, когда графы внутри PostgreSQL начинают по-настоящему тестировать

Apache AGE добавляет графы и Cypher в PostgreSQL. Мы написали бенчмарк, прогнали три типа нагрузки и обнаружили, что поиск кратчайшего пути выдаёт 7 TPS, а вставка вершин деградирует из-за SeqScan в функции проверки существования. Один патч — и TPS вырос в 15 раз. Рассказываем, как до этого докопались.

https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/1012716/

#PostgreSQL #Apache_AGE #Графовые_базы_данных #Нагрузочное_тестирование #Производительность #openCypher #LDBC #Бенчмарк #Расширения_PostgreSQL #Postgres_Pro

Нагрузочное тестирование на Python и Locust с запуском на CI/CD

Разбираемся, как организовать нагрузочное тестирование на Python с Locust — с сидинговыми сценариями , кастомными API-клиентами на HTTPX, конфигурацией через Pydantic и автоматическим запуском в GitHub Actions . Всё — на практике, с архитектурой, фреймворком и публикацией отчётов в GitHub Pages.

https://habr.com/ru/articles/929136/

#нагрузка #нагрузочное_тестирование #нагрузочные_тесты #python #locust #тестирование_производительности #cicd #github_actions #httpx #pydantic

[Перевод] Установка и базовое использование Item Browser в Zabbix

Всем привет! Мы делаем проекты по Zabbix, накопили большую экспертизу и решили сделать переводы нескольких статей, которые нам показались интересными и полезными. Наверняка, будут полезны и вам. Также своим опытом делимся в телеграм-канале zabbix_ru , где вы можете найти полезные материалы и записи наших вебинаров, опубликованных на нашем ютуб-канале (прим. переводчика). Ниже ссылки на предыдущие статьи из цикла. Миграция с MySQL на PostgreSQL SELinux: интеграция с Zabbix и другими инструментами Защита от ложных срабатываний триггеров в Zabbix с использованием функций min/max/avg Zabbix – автоматизация управления пользователями (JIT) Двухфакторная аутентификация (2FA) в Zabbix 7.0 Как настроить прием SNMP-трапов в Zabbix Отчетность в Zabbix 7.0 В этой статье мы покажем, как установить и настроить Zabbix, чтобы он мог использовать потенциал нового элемента «Браузер». Подробности под катом.

https://habr.com/ru/articles/970700/

#zabbix #selenium #seleniumwebdriver #нагрузочное_тестирование #gals_software

PG_EXPECTO: Анализ влияния размера shared_buffers на производительность СУБД PostgreSQL

Производительность СУБД — ключевой фактор , однако спонтанные проверки часто искажают реальную картину. PG_EXPECTO — это не просто набор скриптов, а чёткая методология, превращающая анализ PostgreSQL из хаотичного поиска проблем в структурированный , воспроизводимый эксперимент . Задача Используя классическую задачу о влиянии значения параметра shared_buffers на производительность СУБД, подготовить и протестировать общую методологию проведения экспериментов по анализу производительности СУБД PostgerSQL c использованием нейросети для анализа статистических данных, собранных комплексом pg_expecto в ходе нагрузочного тестирования.

https://habr.com/ru/articles/976344/

#postgresql #postgresql_performance #статистический_анализ #нагрузочное_тестирование #нейросеть #deepseek #vmstat #iostat #сезон_ии_в_разработке

Оптимизация пагинации в PostgreSQL: Как настройка work_mem превратила ROW_NUMBER в лидера производительности

В мире высоконагруженных баз данных выбор метода пагинации может стать решающим фактором для производительности системы. Эксперимент, проведённый с двумя подходами — классическим ROW_NUMBER и отложенным соединением ( Deferred Join ) — показал, что даже архитектурно более совершенный метод не гарантирует победы без тонкой настройки СУБД. Исследование раскрывает, как правильная конфигурация памяти PostgreSQL перевесила преимущества Deferred Join и позволила ROW_NUMBER добиться превосходства на параллельной нагрузке . Пример использования нейросети для анализа

https://habr.com/ru/articles/975556/

#postgresql #postgresql_performance #пагинация #нагрузочное_тестирование #статистический_анализ #нейросеть #сезон_ии_в_разработке

Когда теория проигрывает практике: почему ROW_NUMBER() не стал королём пагинации PostgreSQL

Исследование сравнило два метода пагинации — ROW_NUMBER() и Deferred Join — под нагрузкой до 22 параллельных сессий. Прогноз нейросети предсказывал преимущество ROW_NUMBER() , но реальные тесты показали обратное: Deferred Join оказался на 29,3% быстрее, создавал на 70% меньше ожиданий и лучше масштабировался. Этот кейс демонстрирует, как теоретические оптимизации могут не учитывать реальные ограничения СУБД: работу с памятью, параллелизм и стоимость операций ввода-вывода.

https://habr.com/ru/articles/975266/

#сезон_ии_в_разработке #postgresql #postgresql_performance #пагинация #нагрузочное_тестирование #статистический_анализ

Оптимизация пагинации в PostgreSQL: сравнительный анализ производительности методов выборки случайных данных

Для высоконагруженных систем выбор оптимального метода пагинации становится критически важным для производительности приложений. Данное исследование представляет собой сравнительный анализ трех основных подходов к пагинации в PostgreSQL при работе с таблицей в 15+ миллионов записей. Результаты не просто демонстрируют количественные различия в скорости выполнения запросов, но и раскрывают фундаментальные различия в использовании системных ресурсов, что позволяет принимать архитектурные решения на основе данных, а не предположений.

https://habr.com/ru/articles/974852/

#postgresql #postgresql_performance #пагинация #нагрузочное_тестирование #статистический_анализ

Пагинация в PostgreSQL: ROW_NUMBER убивает производительность

Эффективная пагинация — не просто удобство, а необходимость. Анализ нагрузочного тестирования, метрик системы и планов выполнения показывает, что выбор неправильного метода может замедлить приложение в 15 раз, создавая катастрофическую нагрузку на СУБД. Одни методы работают с молниеносной скоростью, а другие превращаются в «убийц производительности».

https://habr.com/ru/articles/974126/

#postgresql #postgresql_performance #пагинация #нагрузочное_тестирование #статистический_анализ

Итоги анализа вариантов оптимизации ресурсоёмкого SQL-запроса

Исследовать и определить наиболее эффективный SQL-запрос, позволяющий получить информацию для анализа: -Неполных бронирований -Билетов без привязки к рейсам -Рейсов без процедуры посадки -Статистики по незавершённым операциям

https://habr.com/ru/articles/973126/

#postgresql #postgresql_performance #нагрузочное_тестирование #vmstat #статистический_анализ

Прогноз vs Реальность: прогноз нейросети «Временная таблица vs CTE в многопользовательской среде PostgreSQL»

Дополнительный материал к статье Анализ вариантов оптимизации ресурсоёмкого SQL-запроса: Вариант-4 «Временная таблица» Предупреждение: статья подготовлена с использованием ответов нейросети DeepSeek.

https://habr.com/ru/articles/972286/

#postgresql #postgresql_performance #нагрузочное_тестирование #нейросеть #deepseek #прогнозирование

Анализ вариантов оптимизации ресурсоёмкого SQL-запроса: Вариант-4 «Временная таблица»

Оптимизировать запрос в вакууме — просто. Но как он поведет себя, когда десятки таких же запросов одновременно борются за ресурсы? Эксперимент-4 : Временная таблица

https://habr.com/ru/articles/972276/

#postgresql #postgresql_performance #join #нагрузочное_тестирование #vmstat #статистический_анализ

Анализ вариантов оптимизации ресурсоёмкого SQL-запроса: Вариант-3 «Частичная агрегация»

Оптимизировать запрос в вакууме — просто. Но как он поведет себя, когда десятки таких же запросов одновременно борются за ресурсы? Эксперимент-3 : Частичная агрегация

https://habr.com/ru/articles/971882/

#postgresql #postgresql_performance #join #array #нагрузочное_тестирование #iostat #vmstat #статистический_анализ

Анализ вариантов оптимизации ресурсоёмкого SQL-запроса: Вариант-2 «TUNING»

Оптимизировать запрос в вакууме — просто. Но как он поведет себя, когда десятки таких же запросов одновременно борются за ресурсы? Эксперимент-2 : Оптимизация структуры запроса

https://habr.com/ru/articles/971690/

#postgresql #postgresql_performance #join #нагрузочное_тестирование #iostat #vmstat #статистический_анализ

Анализ вариантов оптимизации ресурсоёмкого SQL-запроса: Часть-1 «EXISTS»

Оптимизировать запрос в вакууме — просто. Но как он поведет себя, когда десятки таких же запросов одновременно борются за ресурсы?

https://habr.com/ru/articles/971606/

#postgresql #postgresql_performance #join #exists #нагрузочное_тестирование #iostat #vmstat #статистический_анализ

PostgreSQL Antipatterns? Анализ эффективности замены агрегатной функции MAX на ARRAY

Статья на Хабре "PostgreSQL Antipatterns: отказ от агрегатных функций = кратное ускорение" послужила отправной точкой для данного исследования. После ее изучения возникла гипотеза о возможности значительного повышения производительности PostgreSQL через замену агрегатных функций на конструкции ARRAY.

https://habr.com/ru/articles/971314/

#postgresql #postgresql_performance #статистический_анализ #паттерны #инфраструктура #нагрузочное_тестирование

pg_expecto + Демобаза 2.0: тестовый стенд для экспериментов с СУБД PostgreSQL

Нагрузочное тестирование — это не просто «нагрузить систему до падения». Это точный инструмент для поиска причинно-следственных связей. В этой статье описан пример использования связки из Демобазы 2.0 и комплекса pg_expecto, чтобы провести контролируемый эксперимент. Изменим один SQL-запрос, запустим тест и проанализируем, как это изменение отразилось на производительности СУБД, и показателях инфраструктуры. ℹ️ Демобаза 2.0 Демобаза 2.0 для PostgreSQL / Хабр ℹ️ Новый инструмент с открытым исходным кодом для статистического анализа, нагрузочного тестирования и построения отчетов доступен в репозитории GitFlic и GitHub kznalp/PG_EXPECTO: Комплекс статистического анализа производительности СУБД PostgreSQL pg-expecto/pg_expecto: Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL

https://habr.com/ru/articles/969260/

#postgresql #postgresql_performance #нагрузочное_тестирование #статистический_анализ #инфраструктура #vmstat

Когда облако становится дорогим — переходим на выделенный сервер!?

В какой момент логично перейти на выделенный сервер и что вы получите взамен? Рассказываем о реальных цифрах, архитектуре и плюсах перехода.

https://habr.com/ru/companies/hostkey/articles/973632/

#hostkey #выделенный_сервер #облако #dedicated_server #redis #nginx #нагрузочное_тестирование #devops

Хватит ли мне недорогой VPS? Сравниваем недорогие тарифные планы HOSTKEY по конфигурациям, мощностями и применимости

Стоит ли экономить на VPS или лучше взять тариф с запасом? Мы протестировали три недорогих конфигурации HOSTKEY и наглядно показали, для каких задач хватит минимального тарифа, а где разумнее сразу инвестировать в более мощный сервер.

https://habr.com/ru/companies/hostkey/articles/943458/

#VPS #хостинг #производительность_сервера #сравнение_тарифов #виртуальный_сервер #нагрузочное_тестирование #cpu #nvme #hostkey

Нагрузочное тестирование YMatrix

Привет, Хабр! На связи Марк — ведущий архитектор группы компаний «ГлоуБайт». Сегодня мы немного расширим результаты нагрузочного тестирования из предыдущей статьи “ Нагрузочное тестирование GP6 vs GP7 vs Cloudberry ” и поделимся результатами тестирования YMatrix. Сразу оговорюсь, что это дополнение к предыдущей статье, для того, чтобы сформировать понимание сравнимости результатов различных форков GreenPlum, поэтому акцентировать внимание будем только на YMatrix. Детали по методике тестирования и как были получены результаты для GP6, GP7 и Cloudberry 1.6, можно прочитать в предыдущей статье по ссылке выше.

https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/976126/

#нагрузочное_тестирование #sql #posgresql #dwh #gp7 #gp6 #ymatrix #glowbyte #cloudberry #tpcds

Как мы выстроили процесс нагрузочного тестирования в KISLOROD

Привет, Хабр! Меня зовут Эдуард, я руковожу отделом DevOps в компании

https://habr.com/ru/companies/kislorod/articles/964212/

#нагрузочное_тестирование #devops #тестирование_производительности #jmeter #zabbix #load_testing #тестирование_вебсервисов #stress_testing #тестовый_сервер #сценарии_тестирования

Как мы выстроили процесс нагрузочного тестирования в KISLOROD

Привет, Хабр! Меня зовут Эдуард, я руковожу отделом DevOps в компании

https://habr.com/ru/companies/kislorod/articles/964212/

#нагрузочное_тестирование #devops #тестирование_производительности #jmeter #zabbix #load_testing #тестирование_вебсервисов #stress_testing #тестовый_сервер #сценарии_тестирования

Как мы выстроили процесс нагрузочного тестирования в KISLOROD

Привет, Хабр! Меня зовут Эдуард, я руковожу отделом DevOps в компании

https://habr.com/ru/companies/kislorod/articles/964212/

#нагрузочное_тестирование #devops #тестирование_производительности #jmeter #zabbix #load_testing #тестирование_вебсервисов #stress_testing #тестовый_сервер #сценарии_тестирования