Ανάλυση απόδοσης εφαρμογών: μετρήσεις, δοκιμές και παρακολούθηση

Informatec Digital » Πόροι » Ανάλυση απόδοσης εφαρμογών: μετρήσεις, δοκιμές και παρακολούθηση

Για να επιτευχθεί αυτό το επίπεδο ποιότητας, δεν αρκεί να «κάνετε μια μικρή δοκιμή πριν από τη δημοσίευση». Απαιτείται ένας συνδυασμός παραγόντων. συνεχής παρακολούθηση (APM και RUM)Οι καλοσχεδιασμένες δοκιμές απόδοσης, οι σαφείς μετρήσεις και τα εργαλεία που μπορούν να προσομοιώσουν τα πάντα, από την καθημερινή χρήση έως τις ακραίες αυξήσεις στην επισκεψιμότητα, είναι απαραίτητα. Επιπλέον, αυτό πρέπει να γίνεται στρατηγικά: μετρώντας τι πραγματικά έχει σημασία για την επιχείρηση και αυτοματοποιώντας όσο το δυνατόν περισσότερο, ώστε να αποφεύγεται η συνεχής αντίδραση σε προβλήματα.

Απόδοση εφαρμογής: τι είναι, γιατί έχει σημασία και τι μετράμε

Όταν μιλάμε για απόδοση εφαρμογών, αναφερόμαστε στην την ικανότητα μιας εφαρμογής να ανταποκρίνεται γρήγορα, να είναι σταθερή και να κλιμακώνεται όταν αυξάνεται ο αριθμός των χρηστών ή ο όγκος των δεδομένων, χωρίς να αυξάνεται η κατανάλωση πόρων ή να καταστρέφεται η εμπειρία του χρήστη. Αυτό ισχύει για εφαρμογές για κινητά, web και desktopAPI, μικροϋπηρεσίες ή σύνθετα εταιρικά συστήματα.

Το κλειδί είναι να μετράτε συστηματικά μια σειρά από μετρήσεις απόδοσης εφαρμογών (KPI) που μας επιτρέπουν να κατανοήσουμε εάν η εφαρμογή πληροί τους τεχνικούς και επιχειρηματικούς στόχους και να εντοπίσουμε εγκαίρως πότε κάτι αρχίζει να πηγαίνει στραβά, πριν το παρατηρήσει ο τελικός χρήστης ή ηχήσουν συναγερμοί στην παραγωγή.

Μεταξύ των πιο συνηθισμένων μετρήσεων που χρησιμοποιούνται για την αξιολόγηση της απόδοσης μιας εφαρμογής είναι:

• χρήση επεξεργαστή: πόσο επεξεργαστή καταναλώνει η εφαρμογή και αν υπάρχουν αιχμές που αποκαλύπτουν υπερβολικούς υπολογισμούς, κακώς σχεδιασμένους βρόχους ή διεργασίες που εμποδίζουν την απόκριση.
• χρήση μνήμης: όγκος κατειλημμένης μνήμης, εμφάνιση διαρροών, σφάλματα σελίδας ή υπερσελιδοποίηση που υποδεικνύουν ότι το σύστημα αφιερώνει περισσότερο χρόνο στη μετακίνηση δεδομένων παρά στην εκτέλεση επιχειρηματικής λογικής.
• Αιτήματα ανά λεπτό και bytes ανά αίτημαΑυτό δείχνει πόσα αιτήματα επεξεργάζεται η εφαρμογή ή το API και πόσα δεδομένα χειρίζεται σε κάθε αίτημα. Βοηθάει να δούμε πώς κλιμακώνεται το backend και αν ο όγκος δεδομένων ανά κλήση είναι λογικός.
• Λανθάνουσα κατάσταση και χρόνος απόκρισης: πόσο χρόνο χρειάζεται η εφαρμογή για να απαντήσει, από τη στιγμή που ο χρήστης εκτελεί μια ενέργεια ή ο πελάτης στέλνει ένα αίτημα μέχρι να λάβει μια χρήσιμη απάντηση.
• Χρόνος λειτουργίας και διαθεσιμότητα: ποσοστό του χρόνου που η υπηρεσία είναι ενεργοποιημένη και λειτουργεί, συνήθως παρακολουθείται με επαναλαμβανόμενα pings ή συνθετικούς ελέγχους.
• Ποσοστό σφάλματος: ποσοστό αιτημάτων που καταλήγουν σε σφάλμα (κωδικοί HTTP 4xx/5xx, εξαιρέσεις που δεν αντιμετωπίστηκαν, λειτουργικές βλάβες).
• Βαθμολογία Apdex και ικανοποίηση χρηστών: δείκτης που συνοψίζει, σε μία μόνο τιμή, το ποσοστό ικανοποιημένων, ανεκτικών ή απογοητευμένων χρηστών με βάση τους χρόνους απόκρισης.
• Απόδοση συλλογής απορριμμάτων (GC)Σε πλατφόρμες με αυτόματη διαχείριση μνήμης (Java, .NET, Android), πόσος χρόνος αφιερώνεται στο GC, πόσες παύσεις εισάγει και πώς αυτό επηρεάζει τη χρήση και τη ρευστότητα της CPU.
• Ρυθμός απόδοσης ή απόδοση: αριθμός συναλλαγών ή αιτημάτων που υποβάλλονται σε επεξεργασία ανά μονάδα χρόνου, κρίσιμος σε συστήματα με υψηλή ταυτόχρονη χρήση.

Ο στόχος της παρακολούθησης αυτών των μετρήσεων δεν είναι η συλλογή γραφημάτων: είναι κατανοήσουν την πραγματική κατάσταση της εφαρμογής, να προβλέψουν τα σημεία συμφόρησης, να ιεραρχήσουν τις βελτιώσεις και να καταδείξουν, με δεδομένα, ότι οι βελτιστοποιήσεις έχουν αντίκτυπο τόσο στην εμπειρία των χρηστών όσο και στα επιχειρηματικά αποτελέσματα.

APM, RUM και παρακολούθηση απόδοσης σε πραγματικό χρόνο

Στα σύγχρονα περιβάλλοντα, με κατανεμημένες αρχιτεκτονικές, κοντέινερ, υβριδικά cloud και μικροϋπηρεσίες, είναι σχεδόν αδύνατο να ελεγχθεί η απόδοση χωρίς ένα καλό... εργαλείο παρακολούθησης απόδοσης εφαρμογών (APM) σε συνδυασμό με τεχνικές παρακολούθησης πραγματικού χρήστη (RUM) και, ολοένα και περισσότερο, με προηγμένα στοιχεία παρατηρησιμότητας.

Οι λύσεις APM/RUM (όπως αυτές των Elastic, Instana, Applications Manager, Turbonomic ενσωματωμένες με APM, κ.λπ.) παρέχουν ορατότητα από άκρο σε άκρο για το τι συμβαίνει στην εφαρμογή σας: χρόνοι απόκρισης, κατανεμημένα ίχνη, ερωτήματα βάσης δεδομένων, εξωτερικές κλήσεις, σφάλματα και ανωμαλίες, ενσωματωμένα με μετρήσεις υποδομής.

El Πραγματική παρακολούθηση χρηστών (RUM) Καταγράφει τι βλέπουν οι πραγματικοί χρήστες: χρόνους φόρτωσης οθόνης, πάγωμα διεπαφής, σφάλματα προγράμματος περιήγησης ή εφαρμογής για κινητά και αντιληπτή καθυστέρηση σε διαφορετικές περιοχές και συσκευές. Αυτό συμπληρώνει τα συνθετικά benchmarks και τις εργαστηριακές δοκιμές, οι οποίες είναι απαραίτητες αλλά δεν αντικαθιστούν τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου.

Οι σύγχρονες πλατφόρμες APM, από την άλλη πλευρά, προσφέρουν χαρακτηριστικά όπως:

• Παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο Βασικοί KPI: διαθεσιμότητα, Apdex, ποσοστό σφάλματος, ταχύτητα μεταφοράς, Κατανάλωση πόρων.
• Κατανεμημένα ίχνη για την παρακολούθηση μιας συναλλαγής σε πολλαπλές μικρουπηρεσίες, ουρές, βάσεις δεδομένων και εξωτερικές υπηρεσίες, εντοπίζοντας τον πιο αργό σύνδεσμο.
• Χάρτες εξαρτήσεων Αυτοματοποιημένα εργαλεία που δείχνουν πώς σχετίζονται οι υπηρεσίες, οι βάσεις δεδομένων, οι ουρές και τα frontend, διευκολύνοντας τον εντοπισμό της βασικής αιτίας μιας αποτυχίας.
• Δημιουργία προφίλ κώδικα και νημάτων για να εντοπίσετε μεθόδους, ερωτήματα SQL ή τμήματα κώδικα που καταναλώνουν υπερβολική CPU ή μπλοκάρουν το νήμα διεπαφής.
• Έξυπνες ειδοποιήσεις και AIOps που συνδυάζουν τη μηχανική μάθηση και την ανάλυση χρονοσειρών για την ανίχνευση ανωμαλιών, τη μείωση των ψευδών συναγερμών και την ιεράρχηση κρίσιμων περιστατικών.

Ο συνδυασμός APM, RUM και συνθετικής παρακολούθησης έχει ως αποτέλεσμα ένα 360° ορατότητα απόδοσηςΑυτό παρέχει πληροφορίες για το τι βλέπει ο χρήστης, τι κάνει εσωτερικά η εφαρμογή και πώς ανταποκρίνεται η υποκείμενη υποδομή. Αυτό επιτρέπει στις ομάδες DevOps και ITOps να αντιδρούν γρήγορα σε περιστατικά και, ακόμη καλύτερα, να τα αποτρέπουν.

Βασικές μετρήσεις απόδοσης σε εφαρμογές για κινητά και ιστού

Σε εφαρμογές για κινητά και ιστού, ορισμένες μετρήσεις απόδοσης είναι ιδιαίτερα ευαίσθητες, επειδή επηρεάζουν άμεσα την αντίληψη των χρηστών και την επιτυχία του προϊόντος. Η στενή παρακολούθηση αυτών των δεικτών κάνει τη διαφορά μεταξύ μιας εφαρμογής που αιχμαλωτίζει τους χρήστες και μιας εφαρμογής που απεγκαθίσταται μετά τη δεύτερη χρήση.

Ένα από τα κρίσιμα σημεία στα κινητά είναι το καθυστέρηση εκκίνησης εφαρμογήςΔηλαδή, ο χρόνος που μεσολαβεί από τη στιγμή που ο χρήστης πατάει το εικονίδιο (ή μια ειδοποίηση) μέχρι να δει χρήσιμα δεδομένα στην οθόνη. Διακρίνονται διάφοροι τύποι:

• Κρύα εκκίνησηΗ εφαρμογή δεν βρίσκεται στη μνήμη. Το σύστημα πρέπει να δημιουργήσει μια διεργασία, να φορτώσει κώδικα, να αρχικοποιήσει βιβλιοθήκες και να εμφανίσει την πρώτη οθόνη.
• Ημιθερμή εκκίνησηΗ διεργασία υπάρχει, αλλά η δραστηριότητα αναδημιουργείται ή αποκαθίσταται σε μια κατάσταση.
• Θερμή εκκίνηση: απλά χρειάζεται να ανανεώσετε την προβολή σας ή να συνεχίσετε τη δραστηριότητα, με πολύ λίγη επιπλέον εργασία.

Ως αναφορά, συνιστάται ιδιαίτερα να στοχεύετε σε κρύες εκκινήσεις κάτω από 500 ms Δεδομένου ότι οι λανθάνοντες χρόνοι p95 και p99 (τα υψηλότερα ποσοστά) είναι κοντά στη διάμεση τιμή, εάν ορισμένοι χρήστες περιμένουν αρκετά δευτερόλεπτα ενώ άλλοι ανοίγουν την εφαρμογή σε μισό δευτερόλεπτο, κάτι δεν πάει καλά.

Μια άλλη κρίσιμη πτυχή είναι η κύλιση και κλείδωμα διεπαφήςΣε οθόνες που κινούνται (ροές, λίστες, συλλογές), οι χρήστες αναμένουν τέλεια ρευστότητα. Όταν το σύστημα δεν μπορεί να δημιουργήσει καρέ με τον ρυθμό ανανέωσης της συσκευής (60 Hz, 90 Hz ή ακόμα και 120 Hz), εμφανίζονται τραύλισμα και τραύλισμα. Αυτά τα "τραύλισμα" συμβαίνουν όταν η εφαρμογή χρειάζεται περισσότερο χρόνο από τη διάρκεια ενός καρέ (για παράδειγμα, περισσότερο από 16,7 ms στα 60 FPS) για να αποδώσει περιεχόμενο.

Εκτός από την ευχέρεια, είναι απαραίτητο να παρακολουθείται και η μεταβάσεις μεταξύ οθονώνΗ εναλλαγή καρτελών, το άνοιγμα λεπτομερειών από μια λίστα ή η εμφάνιση ενός διαλόγου θα πρέπει να είναι σχεδόν στιγμιαίες χειρονομίες, με ομαλές κινούμενες εικόνες και χωρίς τρεμόπαιγμα ή παρατεταμένες κενές οθόνες.

Στο παρασκήνιο, αλλά εξίσου σημαντικό, βρίσκεται η κατανάλωση μπαταρίας και η ενεργειακή απόδοση. Περιττές εργασίες, τεράστιες εκχωρήσεις μνήμης και εντατική χρήση CPU Μειώνουν τη διάρκεια ζωής της μπαταρίας και προκαλούν υπερθέρμανση της συσκευής. Το Android Runtime (ART) έχει βελτιώσει την απόδοση, αλλά εάν ο εσωτερικός βρόχος της εφαρμογής σας δημιουργεί χιλιάδες νέα αντικείμενα ανά δευτερόλεπτο, το κόστος κατανομής και συλλογής απορριμμάτων θα είναι αισθητό.

Ροή εργασίας για τον εντοπισμό και τη διόρθωση προβλημάτων απόδοσης

Για να αποφύγετε να βασίζεστε στην τύχη, είναι πολύ χρήσιμο να δημιουργήσετε ένα συστηματική ροή εργασίας ανάλυσης απόδοσηςΑυτή η προσέγγιση συνδυάζει λεπτομερείς χειροκίνητες δοκιμές σε εργαστήριο με τη συλλογή συγκεντρωτικών μετρήσεων στην παραγωγή. Μια τυπική προσέγγιση περιλαμβάνει τα εξής βήματα:

Καταρχάς, πρέπει να προσδιορίσουμε το κρίσιμες διαδρομές χρήστηΔηλαδή, οι ροές που έχουν τον μεγαλύτερο αντίκτυπο στην εμπειρία και την επιχείρηση:

• Συχνές εκκινήσεις εφαρμογών (εικονίδιο, ειδοποιήσεις, σύνδεσμοι σε βάθος).
• Οθόνες με συνεχή κύλιση σε μεγάλες ποσότητες δεδομένων.
• Βασικές μεταβάσεις μεταξύ προβολών και δραστηριοτήτων.
• Μεγάλες ροές όπως περιήγηση, αναπαραγωγή ήχου/βίντεο, ολοκλήρωση αγοράς κ.λπ.

Μόλις οριστούν, υλοποιούνται και αναλύονται χρησιμοποιώντας εργαλεία δημιουργίας προφίλ και ιχνηλάτησης όπως το Perfetto ή το Systrace για να δείτε τι κάνει η συσκευή με ακρίβεια μικροδευτερολέπτων, γεννήτριες προφίλ μνήμης για την ανίχνευση διαρροών και σημείων πρόσβασης κατανομής ή εργαλεία όπως το Simpleperf για να μάθετε ποιες λειτουργίες καταναλώνουν την περισσότερη CPU.

Είναι σημαντικό να τονιστεί ότι απαιτείται λεπτομερής ανάλυση της απόδοσης. εντοπισμός σφαλμάτων σε μεμονωμένες εκτελέσεις Αυτές οι διαδρομές αναπαράγονται με ελεγχόμενο τρόπο, αναπαράγοντας τα προβλήματα. Η ανάλυση συγκεντρωτικών δεδομένων είναι πολύτιμη για την ανίχνευση μοτίβων και παλινδρομήσεων, αλλά δεν αντικαθιστά την εις βάθος ανάλυση συγκεκριμένων ιχνών.

Ταυτόχρονα, συνιστάται η διαμόρφωση Συνεχής συλλογή μετρήσεων Σε αυτοματοποιημένα περιβάλλοντα δοκιμών και παραγωγής: χρόνοι εκκίνησης, λόγοι αποκλεισμού, μετρήσεις καρέ (π.χ., μέσω του FrameMetricsAggregator σε Android), μετρήσεις πεδίου Play Console, μακρο-κριτήρια κύλισης κ.λπ. Αυτές οι μετρήσεις σάς επιτρέπουν να δείτε την πραγματική μεταβλητότητα μεταξύ συσκευών, εκδόσεων λειτουργικού συστήματος και συνθηκών δικτύου.

Ρυθμίσεις εφαρμογής και συστήματος για ακριβή μέτρηση

Μία από τις πιο συνηθισμένες παγίδες είναι η μέτρηση της απόδοσης υπό μη ρεαλιστικές συνθήκες. Για να είναι χρήσιμα τα αποτελέσματα, είναι απαραίτητο ρυθμίστε τόσο το APK όσο και το σύστημα προσεκτικά, διασφαλίζοντας ότι το περιβάλλον δοκιμών μοιάζει με την παραγωγή, αλλά ελέγχοντας τον θόρυβο.

Από την πλευρά της εφαρμογής, είναι απαραίτητο μην μετράτε σε κατασκευές εντοπισμού σφαλμάτωνΟι παραλλαγές εντοπισμού σφαλμάτων προσθέτουν ελέγχους, αρχεία καταγραφής και σημαίες που αλλάζουν σημαντικά τους χρόνους εκτέλεσης. Στο Android 10+, είναι δυνατή η χρήση του χαρακτηριστικού προφίλ android:shell=»true» στο μανιφέστο για να ενεργοποιηθεί η δημιουργία προφίλ σε εκδόσεις έκδοσης, διατηρώντας τη συμπεριφορά κοντά στην πραγματική.

Συνιστάται επίσης η χρήση του μείωση κώδικα Τα περιβάλλοντα παραγωγής (ProGuard, R8, κ.λπ.) είναι σημαντικά, καθώς το μέγεθος και η οργάνωση του κώδικα μπορούν να οδηγήσουν σε αισθητές διαφορές στην απόδοση. Ωστόσο, είναι σημαντικό να επανεξετάσετε τους κανόνες: ορισμένες διαμορφώσεις ενδέχεται να εξαλείψουν σημαντικά σημεία παρακολούθησης, απαιτώντας προσαρμογές για το περιβάλλον δοκιμών.

Όσον αφορά τη μεταγλώττιση, αξίζει να φέρετε την εφαρμογή σε μια γνωστή κατάσταση, συνήθως και σαφώς στη λειτουργία ταχύτητα o προφίλ ταχύτηταςΚαι τα δύο μειώνουν την ποσότητα κώδικα που ερμηνεύεται από το DeX και την ανάγκη για μεταγλώττιση JIT στο παρασκήνιο, η οποία σταθεροποιεί τα αποτελέσματα. Η λειτουργία Speed-profile επιχειρεί να μοιάζει περισσότερο με την πραγματική συμπεριφορά παραγωγής, αλλά απαιτεί προθέρμανση της εφαρμογής και διαχείριση προφίλ (π.χ., Baseline Profiles).

Από την άποψη του συστήματος, όταν απαιτούνται μετρήσεις πολύ υψηλής πιστότητας (μικρο-συγκριτικές μετρήσεις), είναι σύνηθες βαθμονομήστε τη συσκευήΕκτέλεση A/B benchmarks στο ίδιο τερματικό και έκδοση λειτουργικού συστήματος, ρύθμιση συχνοτήτων CPU/GPU, απενεργοποίηση μικρών πυρήνων ή θερμικός περιορισμός με σενάρια όπως lockClocks, κ.λπ. Αυτό δεν αντιπροσωπεύει τον πραγματικό κόσμο, αλλά μειώνει τον θόρυβο για πολύ συγκεκριμένα σενάρια.

Για μετρήσεις που είναι πιο κοντά στην εμπειρία χρήστη (χρόνος εκκίνησης, κατανάλωση μπαταρίας, σφάλματα στο περιβάλλον χρήστη), συνιστάται η χρήση πλαίσια δοκιμών όπως το Macrobenchmarkτα οποία αυτοματοποιούν πολλά από αυτά τα βήματα και αποφεύγουν ανεπαίσθητα αλλά κρίσιμα σφάλματα διαμόρφωσης.

Τυπικά μοτίβα προβλημάτων απόδοσης

Σε όλες σχεδόν τις εφαρμογές που αναλύονται διεξοδικά, εμφανίζονται ορισμένα πράγματα επαναλαμβανόμενα μοτίβα προβλημάτων κάτι που αξίζει να γνωρίζετε, επειδή συνήθως υπάρχουν αρκετά σαφείς λύσεις εάν εντοπιστούν εγκαίρως.

Ένα από τα πιο συνηθισμένα είναι το Αργή εκκίνηση λόγω δραστηριότητας στο τραμπολίνοΑυτό συμβαίνει όταν, μετά από μια πρόθεση εκκίνησης (εικονίδιο, ειδοποίηση, σύνδεσμος σε βάθος), ξεκινά μια ενδιάμεση δραστηριότητα που δεν σχεδιάζει πλαίσια και στη συνέχεια ξεκινά η "πραγματική" δραστηριότητα. Τα ίχνη εμφανίζουν δύο διαδοχικά συμβάντα `activityStart` χωρίς οπτική εργασία ενδιάμεσα. Αυτό το "άλμα" προσθέτει καθυστέρηση εκκίνησης χωρίς να παρέχει καμία τιμή. Η λύση συνήθως περιλαμβάνει την αναδιάρθρωση της αρχικοποίησης σε ένα επαναχρησιμοποιήσιμο στοιχείο ή την ενσωμάτωσή της απευθείας στην κύρια δραστηριότητα.

Ένα άλλο κλασικό είναι το περιττές κατανομές που ενεργοποιούν τη συλλογή απορριμμάτωνΕάν ένα Systrace ή ένα προφίλ μνήμης εμφανίζουν κύκλους συλλογής απορριμμάτων που εκτελούνται κάθε λίγα δευτερόλεπτα κατά τη διάρκεια μιας λειτουργίας μεγάλης διάρκειας, είναι πολύ πιθανό να υπάρχει κώδικας που εκχωρεί επανειλημμένα και με συνέπεια αντικείμενα εντός εντατικών βρόχων. Η λύση δεν είναι να εξαλειφθεί κάθε νέα πρόταση, αλλά μάλλον να αντιμετωπιστούν τα hotspots, να επαναχρησιμοποιηθούν δομές ή να εφαρμοστούν μοτίβα συγκέντρωσης όπου είναι απαραίτητο.

Βρίσκονται επίσης συχνά καρέ με παγώματα στη διαδικασία γραφικώνΣε μια υγιή ιχνηλάτηση, οι κλήσεις στην εντολή Choreographer.doFrame() πραγματοποιούνται με τακτικό ρυθμό (π.χ., κάθε 16,7 ms). Η μεγέθυνση σε περιοχές όπου αυτές οι κλήσεις πραγματοποιούνται με αυτόν τον ρυθμό μπορεί να αποκαλύψει ακριβές προβολές, υπερβολικά πολύπλοκες διατάξεις, λειτουργίες εισόδου/εξόδου που εκτελούνται στο νήμα του περιβάλλοντος εργασίας χρήστη ή λανθασμένα διαμορφωμένα RecyclerViews.

Συγκεκριμένα, το RecyclerView είναι η πηγή πολλών προβλημάτων: ακύρωση ολόκληρου του συνόλου δεδομένων με την notifyDataSetChanged() όταν αλλάζουν μόνο λίγα στοιχεία, μη σωστή ρύθμιση παραμέτρων ανακυκλωμένων ομάδων προβολής σε ένθετα RecyclerViews ή μη εκτέλεση προανάκτηση δεδομένων Αυτό επαρκεί όταν φτάσει στο τέλος της λίστας. Όλα αυτά έχουν ως αποτέλεσμα δαπανηρή απόδοση, καθυστερήσεις στην κύλιση και ορατούς χρόνους αναμονής για τον χρήστη.

Δοκιμές απόδοσης: τύποι, βήματα και βέλτιστες πρακτικές

Πέρα από την παρακολούθηση της παραγωγής, κάθε σοβαρή στρατηγική χρειάζεται ένα στέρεο σχέδιο δοκιμή απόδοσης εφαρμογών σε ελεγχόμενα περιβάλλοντα. Αυτές οι δοκιμές μας επιτρέπουν να επικυρώνουμε τη χωρητικότητα, τη σταθερότητα και την επεκτασιμότητα πριν εκθέσουμε τους χρήστες σε αλλαγές ή νέες εκδόσεις.

Υπάρχουν διάφοροι τύποι δοκιμών, ο καθένας με τον δικό του συγκεκριμένο στόχο:

• Δοκιμή φορτίουΑξιολογούν τη συμπεριφορά της εφαρμογής υπό ένα προβλεπόμενο φόρτο χρηστών ή συναλλαγών, μετρώντας τους χρόνους απόκρισης, την απόδοση και την κατανάλωση πόρων για να εντοπίσουν σημεία συμφόρησης πριν από την ανάπτυξη.
• Τεστ στρεςΩθούν το σύστημα πέρα ​​από τα κανονικά του όρια για να δουν πόσο μακριά μπορεί να φτάσει, πώς αποτυγχάνει και πώς ανακάμπτει. Είναι το κλειδί για τον σχεδιασμό χωρητικότητας και τη διαχείριση των αιχμών τύπου Black Friday.
• Δοκιμές αντοχής/εμποτισμούΔιατηρούν ένα συνεχές φορτίο για ώρες ή ημέρες για να αποκαλύψουν προβλήματα αργής υποβάθμισης, διαρροών μνήμης ή εξάντλησης πόρων.
• Κορυφαίες δοκιμέςΠροσομοιώνουν ξαφνικές και επαναλαμβανόμενες αυξήσεις στο φορτίο (π.χ. καμπάνιες, κυκλοφορίες λειτουργιών, ζωντανές μεταδόσεις) για να επαληθεύσουν ότι η εφαρμογή και η υποδομή μπορούν να διαχειριστούν ξαφνικές αλλαγές.
• Δοκιμές όγκουΑναλύουν πώς συμπεριφέρεται η εφαρμογή όταν ο αριθμός των χρηστών αυξάνεται σημαντικά. ποσότητα δεδομένων (μέγεθος βάσης δεδομένων, αρχεία, μηνύματα), επικύρωση χρόνων απόκρισης, αξιοπιστία αποθήκευσης και απώλεια δεδομένων.
• Δοκιμές κλιμάκωσηςΕλέγχουν πώς ανταποκρίνεται η εφαρμογή όταν το φορτίο αυξάνεται σταδιακά και εάν η οριζόντια ή κάθετη κλιμάκωση παράγει την αναμενόμενη βελτίωση της απόδοσης.

Η τυπική διαδικασία ελέγχου απόδοσης περιλαμβάνει αρκετές διακριτές φάσεις. Πρώτον, ένα ανάλυση απαιτήσεωνΚατανόηση των χρόνων απόκρισης, των αναλογιών απόδοσης, των επιπέδων διαθεσιμότητας ή των ορίων σφάλματος που είναι αποδεκτά για την επιχείρηση. Στη συνέχεια, μια φάση σχεδιασμό και στρατηγική το οποίο καθορίζει το εύρος των δοκιμών, το περιβάλλον, τα εργαλεία και τις μετρήσεις που θα παρακολουθούνται.

Τα ακόλουθα έχουν σχεδιαστεί δοκιμαστικές περιπτώσεις Καλύπτοντας διαφορετικά σενάρια φόρτωσης, συνθήκες δικτύου και όγκους δεδομένων, διαμορφώνεται το περιβάλλον δοκιμών (υλικό, λογισμικό, δίκτυο, έγχυση φορτίου και εργαλεία παρακολούθησης) και εκτελούνται οι δοκιμές, συλλέγοντας προσεκτικά δεδομένα απόδοσης.

Η κρίσιμη φάση είναι η παρακολούθηση και ανάλυσηΑυτό περιλαμβάνει τη συσχέτιση των χρόνων απόκρισης με τη χρήση της CPU, τις καθυστερήσεις δικτύου με τα ποσοστά σφαλμάτων, τις αιχμές κυκλοφορίας με υπερφόρτωση βάσεων δεδομένων κ.λπ. Μετά την καταγραφή των ευρημάτων σε σαφείς αναφορές για τα ενδιαφερόμενα μέρη, η διαδικασία προχωρά... βελτιστοποίηση και επανέλεγχοςΟ κώδικας, οι διαμορφώσεις ή οι πόροι προσαρμόζονται και οι δοκιμές επαναλαμβάνονται μέχρι να επικυρωθεί ότι οι βελτιώσεις τίθενται σε ισχύ.

Εργαλεία και πλαίσια για δοκιμές απόδοσης

Για να εφαρμόσουμε όλα τα παραπάνω στην πράξη, είναι απαραίτητο να βασιστούμε εργαλεία δοκιμής απόδοσης Συγκεκριμένες, τόσο ανοιχτού κώδικα όσο και εμπορικές, που καλύπτουν τον αυτοματισμό, τη δημιουργία φορτίου, την παρακολούθηση και την ανάλυση. Ορισμένες σχετικές κατηγορίες είναι:

• Εργαλεία ανοιχτού κώδικαΈργα όπως τα Apache JMeter, Gatling, k6, Locust, Taurus, nGrinder ή πλαίσια δοκιμών μονάδων και λειτουργιών (JUnit, XCTest, Appium) που επεκτείνονται με σενάρια απόδοσης επιτρέπουν την κατασκευή πολύ ισχυρών σουιτών δοκιμών με χαμηλό κόστος αδειοδότησης.
• Εμπορικές δοκιμές φορτίου και εργαλεία APMΛύσεις όπως οι WebLOAD, LoadNinja, NeoLoad, LoadView, BlazeMeter, Rational Performance Tester, Silk Performer, Eggplant, CloudTest ή Parasoft παρέχουν ολοκληρωμένα περιβάλλοντα με δημιουργία φορτίου που βασίζεται στο cloud, προηγμένη δημιουργία αναφορών και επαγγελματική υποστήριξη.
• Εξειδικευμένες και παρατηρήσιμες λύσειςΠροϊόντα όπως το Applications Manager, το Instana, το Dynatrace, το IBM Turbonomic ή πλατφόρμες παρακολούθησης δικτύου όπως το SolarWinds, τα οποία εστιάζουν στη συνεχή παρακολούθηση, την ανίχνευση ανωμαλιών και τη συσχέτιση μεταξύ της απόδοσης των εφαρμογών, της υποδομής και της εμπειρίας χρήστη.
• Εργαλεία ειδικά για την πλατφόρμαΣτην περίπτωση του Android, για παράδειγμα, εργαλεία όπως το Perfetto, το System Tracing, το Android Studio Memory Profiler, το Simpleperf, το Systrace ή οι μετρήσεις καρέ του Play Console, επιτρέπουν την πολύ λεπτομερή ανάλυση της συμπεριφοράς σε επίπεδο συστήματος.

Όταν επιλέγετε το ένα ή το άλλο, καλό είναι να λάβετε υπόψη παράγοντες όπως Ευκολία χρήσης, υποστήριξη πρωτοκόλλων και τεχνολογιών, επεκτασιμότητα, ενσωμάτωση με CI/CDΤο μοντέλο αδειοδότησης, η επεκτασιμότητα και η ποιότητα της υποστήριξης (κοινοτική ή εμπορική υποστήριξη) είναι επίσης σημαντικοί παράγοντες. Δεν είναι ασυνήθιστο να συνδυάζονται πολλά: ένα για τη δημιουργία φορτίου, ένα άλλο για το APM και ένα άλλο για την παρατηρησιμότητα της υποδομής.

Εν ολίγοις, η ανάλυση και η παρακολούθηση της απόδοσης των εφαρμογών απαιτεί έναν συνδυασμό καλά επιλεγμένων μετρήσεων, κατάλληλων εργαλείων και πειθαρχημένων διαδικασιών δοκιμών, αλλά τα αποτελέσματα αντισταθμίζουν με το παραπάνω: ταχύτερες, πιο σταθερές και πιο αποτελεσματικές εφαρμογέςΠιο ικανοποιημένοι χρήστες, λιγότερα περιστατικά παραγωγής και, φυσικά, άμεσο θετικό αντίκτυπο στη φήμη και τα έσοδα της επωνυμίας.

σχετικό άρθρο:

Ανακαλύψτε το Qt Creator IDE: Το πιο ισχυρό περιβάλλον για τη δημιουργία εφαρμογών σε πολλαπλές πλατφόρμες