Нагрузочное тестирование: как анализировать результаты k6 и принимать решения

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. AriaQA 5 минут назад Нагрузочное тестирование: как анализировать результаты k6 и принимать решения Средний 13 мин 9 Блог компании FirstVDS Тестирование IT-систем * Тестирование веб-сервисов * Высоконагруженные системы * DevOps * Мнение После нагрузочного тестирования k6 формирует отчет с десятками метрик. Но сам по себе этот отчёт ещё не говорит, где находится проблема и действительно ли приложение стало работать хуже. Одни и те же значения могут указывать на разные причины: медленную базу данных, особенности работы Kubernetes, проблемы сети или обычный шум тестового стенда.

В этой статье разберём, как интерпретировать результаты k6 и на какие метрики смотреть в первую очередь. Поговорим о перцентилях, сравнении прогонов с baseline, разберём типичные причины деградации производительности и реальные кейсы, когда результаты тестов могут вводить в заблуждение. Основные метрики k6 и их значение Завершив прогона теста, в k6 не разбирают итоговую таблицу метрик сразу.

Технические детали

Сначала смотрят, из чего складывается время ответа и где возникает задержка. Полный цикл выполнения HTTP-запроса отражается в метрике http_req_duration: от начала отправки данных до получения последнего байта ответа. Внутри этой метрики находятся несколько этапов, включая установку соединения, ожидание ответа от сервера и получение данных.

Когда говорят, что API отвечает за 200 мс, чаще всего имеют в виду именно http_req_duration. Но сама по себе эта цифра не показывает причину задержки. Запрос мог долго выполняться внутри приложения, ждать ответа от базы данных или потерять время ещё до начала обработки.

Значение http_req_duration не показывает, на каком этапе появилась задержка. Для поиска причины приходится смотреть внутренние составляющие времени запроса. Рост http_req_waiting чаще всего означает, что задержка появилась после отправки запроса и до получения первого байта ответа.

Отраслевые последствия

В этот промежуток попадает серверная обработка, но источник задержки может находиться не только в самом приложении. В большинстве тестов http_req_connecting остается почти незаметной частью запроса. При включенном keep-alive новые TCP-соединения создаются редко, поэтому рост этой метрики уже сам по себе меняет направление поиска.

В некоторых тестах задержка появляется ещё до того, как запрос начинает уходить в систему. Например, генератор может ожидать свободного соединения или тратить время на DNS-разрешение. Вывод k6 в консоли, таблица с метриками после завершения теста Перцентили: p50, p95, p99 Среднее время ответа может выглядеть нормально даже тогда, когда часть запросов уже выходит за пределы ожидаемого времени.

Например, при среднем значении 200 мс p95 может находиться на уровне 300 мс, а p99 достигать 2000 мс. Большинство запросов завершатся быстро, но небольшой процент пользователей столкнётся с задержкой около двух секунд. В требованиях к производительности часто используют p95, но одинаковое значение этой метрики может появиться при разных формах распределения.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.