[성능테스트 시리즈 - 1] 간편하게 백엔드 서버 성능 테스트 시스템 세팅하기: docker-compose를 성능 테스트를 쉽게 모니터링하는 방법

성능테스트란?

서버 성능 테스트를 진행하면 서버가 어느 정도 부하에 대해 버틸 수 있는지 눈으로 확인해 볼 수 있다. 라이브 서버에 올리기 전 혹은 사용자가 몰릴 수 있는 이벤트를 진행할 때 서버에 리소스를 얼마나 부여해 줘야하는지 알려줄 수 있다. 

 

성능 테스트에 필요한 요소는 생각보다 간단하다.

• 몇 명이 요청을 하는가
• 각 인원이 몇 번을 요청하는가
• 얼만큼 기간 동안 어느 정도 간격을 주고 요청을 줘야 하는가

여기서 몇 명이 접속(요청)했는가는 Threads(users)

한 명 당 몇 번식 요청하는가는 Loop Count 이다 

 

여기에 디테일하게 요청 주기나 딜레이 등을 추가로 설정 할 수 있다.

 

이 요청들을 뭉뚱그려서 흔히 "부하" 라고한다.

 

성능 테스트에 대한 추가적인 개념과 이론, 접근방법까지 적기엔 간편하게라는 글 컨셉에 어울리지 않아 아래 링크로 대체하겠다.

• https://www.youtube.com/watch?v=HSNyJnobBwsmar
• https://www.youtube.com/watch?v=JJJ4LReZ5q4
• https://www.youtube.com/watch?v=IcSdPhxCn9Y
• https://www.youtube.com/watch?v=3cTn53dtzJI
• https://velog.io/@sontulip/performance-test

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jmeter를 통해 부하주기

부하를 주는 툴은 다양하다. 이번 글에서는 jmeter를 사용해서 세팅을 구성했다.

처음 써보는 사람들에겐 UI가 있어야 세팅 구성하기가 편해 jmeter ui 를 우선 설치하는 걸 추가했다.

 

일단 OS 환경에 맞게 jmeter를 설치한다.

https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi

Apache JMeter - Download Apache JMeter

java 8버전이 설치되어야 jmeter를 실행할 수 있다.

• windows일 경우 아래의 링크에서 zip 파일을 다운 후 압축을 풀고 jmeter.bat을 실행하면 된다.
• mac 일 경우 brew install jmeter를 사용하면 설치할 수 있다

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Thread group

jmter에서 Thread group 은 요청을 할 가상의 유저들을 설정하는 것이라 이해하면 된다.

그리고 thread group을 우클릭 후 HTTP Request를 추가해서 어떤 서버에 어떻게 요청을 보낼지를 설정할 수 있다.

 

Thread group의 각 요청 의미

• Name : 테스트 이름이다. 당연하지만 안 중요하다.
• Comments : 첨부할 설명이다. 당연하지만 안 중요하다.
• Action to be taken after a Sampler error : 샘플러가 에러 시에 취할 행동이다. 사실 보통 Continue를 두면 에러와 무관하게 루프를 돌게 된다. 만약 다른 행동을 취하고 싶다면 해도 된다.
• Number of Threads : 스레드를 동시에 몇 개 생성할지이다. 즉 동시에 몇 개의 트랜잭션을 실행시킬지이다. 이는 사람이 동시에 접속하는 효과를 낸다. 10명이서 동시에 접속하는 상황을 만들고 싶다면 10을 사용하면 된다.
• Ramp-Up Period : 스레드를 Ramp-Up Period시간 동안 실행해라는 의미이다. 단 균등하게 시간을 나눠서 실행하려고 노력한다. 예를 들어 number of Threads가 10인데 Ramp-Up Period가 60이면 10개의 스레드가 6초 간격으로 동작하려고 한다. 근데 그렇게 안될 수도 있다. Loop Count : 스레드의 반복 횟수를 의미한다. 10이면 10번 반복한다. Forever에 체크하면 무한 반복한다.
• Delay Thread creation until needed : 스레드의 생성을 필요할 때까지 기다린다. 체크를 해제하면 안 기다리고 날리는데 반응성은 더 좋아지긴 하는데 안정성을 위해서 체크해 두자.
• Scheduler : 위의 모든 작업을 스케줄화 해서 할 수 있다.
• Duration : Scheduler를 체크했을 때만 사용가능.
• Thread Properties의 총작업을 하는 시간을 의미한다. 예를 들어 100초를 정하면 위의 작업을 딱 100초 동안 실행한다. 100초 안에 걸리는 작업이면 조기에 정지되지만 위의 작업이 100초를 넘어간다면 더 이상 실행하지 않고 멈춘다. Startup delay : 위의 작업을 실행하기 위한 유예기간을 의미한다. 스레드 그룹이 한개일때는 별 필요없지만 쓰레드 그룹을 여러 개 돌릴 때는 서로 차등을 줄 수 있다.

출처: https://kamang-it.tistory.com/399

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grafana, influx db를 이용한 결과 시각화(report)

성능 테스트에서 또 중요한 건 결과를 깔끔하게 보여주는 것이다. 테스트툴은 많지만 결과를 시각화 방식이 도구에 종속적이며 결과를 원하는 대로 예쁘게 커스텀하기가 어렵다.

그래서 부하를 주는 건 기존의 jmeter 같은 테스트툴을 쓰고 결과를 보여주는 건 grafana dashboard를 통해 하는 방식으로 생각을 했다. 역시 이미 뛰어난 선배 개발자분들이 같은 아이디어로 설정해 놓은 것이 있어 가져다가 사용했다

참고한 글

• https://github.com/testsmith-io/jmeter-influxdb-grafana-docker
• https://medium.com/swlh/beautiful-load-testing-with-k6-and-docker-compose-4454edb3a2e3

실행

sh git clone https://github.com/testsmith-io/jmeter-influxdb-grafana-docker 
cd jmeter-influxdb-grafana-docker 
docker-compose up

대시보드 확인

localhost:3000/dashboards 접속, JMeter Dashboard 접속

 

jmeter 연동 (ui)

jmter 실행 > open > (clone 받은 프로젝트 내) jmeter-scripts/example.jmx 실행

 

 

부하테스트용 간단한 서버 실행 (예제) 

8080 포트로 spring 서버 실행

@RestController
public class LoadController {
    @GetMapping
    public ResponseEntity<Void> load(){
        int i = ThreadLocalRandom.current().nextInt(6);
        try {
            Thread.sleep(i * 100);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.interrupted();
        }
        if (i  > 3) {
            return ResponseEntity.internalServerError().build();
        }
        return ResponseEntity.ok().build();
    }
}

 

jemter Http Request 설정 webserver 부분 수정 후 thread group 실행

 

 

grafana dashboard를 보면 applicaion 칸에 실행한 결과를 각 테스트별로 실시간으로 볼 수 있다.

 

etc..

docker-compose.yml 설정 보기

dashboards를 설정한 docker-compose.yml를 보면 influxdb와 grafana 설정을 볼 수 있다. jmeter를 실행하면 8086 포트의 db에 저장되며 grafana는 3000 포트로 시작하는 걸 볼 수 있다. 만약 3000 포트를 쓰고 있다면 해당 3000:3000에서 앞의 3000을 변경해 주면 된다

version: '3.5'
services:
  influxdb:
    image: influxdb:1.8.10-alpine
    ports:
     - "8086:8086"
     - 25826:25826/udp
    networks:
     - grafana-influxdb-network
    volumes:
     - ./influxdb/influx_init.iql:/docker-entrypoint-initdb.d/influx_init.iql
     - ./influxdb/types.db:/usr/share/collectd/types.db:ro
     - ./influxdb/data:/var/lib/influxdb
     - ./influxdb/config/:/etc/influxdb/

  grafana:
    image: grafana/grafana:8.5.2
    depends_on:
      - influxdb
    volumes:
      - ./grafana/provisioning/:/etc/grafana/provisioning/
    ports:
      - "3000:3000"
    env_file:
      - 'grafana.env'
    links:
      - influxdb
    networks:
      - grafana-influxdb-network

networks:
  grafana-influxdb-network:
    driver: bridge