Uygulama performans analizi: ölçümler, testler ve izleme

Informatec Dijital » Ücretsiz Destekler » Uygulama performans analizi: ölçümler, testler ve izleme

Bu kalite seviyesine ulaşmak için, "yayınlamadan önce biraz test etmek" yeterli değildir. Sürekli izleme (APM ve RUM) , iyi tasarlanmış performans testleri, net ölçütler ve günlük kullanımdan aşırı trafik artışlarına kadar her şeyi simüle edebilen araçların bir kombinasyonunu gerektirir. Dahası, stratejik olarak yapılmalıdır: işletme için gerçekten önemli olan şeyleri ölçmek ve sorunlara sürekli tepki vermekten kaçınmak için mümkün olduğunca otomasyon sağlamak gerekir.

Uygulama performansı: nedir, neden önemlidir ve neyi ölçeriz?

Uygulama performansı dediğimizde, bir uygulamanın hızlı yanıt verme, istikrarlı kalma ve kullanıcı veya veri hacmi arttıkça kaynak tüketimini önemli ölçüde artırmadan veya kullanıcı deneyimini tehlikeye atmadan ölçeklenebilme yeteneğini kastediyoruz. Bu, mobil, web ve masaüstü uygulamaları , API'lar, mikro hizmetler ve karmaşık kurumsal sistemler için geçerlidir.

Buradaki kilit nokta , uygulamanın teknik ve iş hedeflerini karşılayıp karşılamadığını anlamanıza ve son kullanıcı fark etmeden veya üretimde alarmlar çalmadan önce bir şeylerin ters gitmeye başladığını zamanında tespit etmenize olanak tanıyan bir dizi uygulama performans ölçütünü (KPI) sistematik olarak ölçmektir.

Uygulama performansını değerlendirmek için kullanılan en yaygın ölçütler arasında şunlar yer almaktadır:

• CPU kullanımıUygulamanın ne kadar işlemci gücü tükettiğini ve aşırı hesaplamaları, kötü tasarlanmış döngüleri veya yanıtı engelleyen işlemleri ortaya koyan ani artışlar olup olmadığını gösterir.
• hafıza kullanımıSistemde kullanılan bellek hacmi, bellek sızıntıları, sayfa hataları veya aşırı sayfalama gibi durumlar, sistemin iş mantığını yürütmekten daha çok veri taşıma işlemine zaman harcadığını gösterir.
• Dakika başına istek sayısı ve istek başına bayt sayısıBu, uygulamanın veya API'nin kaç isteği işlediğini ve her istekte ne kadar veri işlediğini gösterir. Arka uç sisteminin nasıl ölçeklendiğini ve çağrı başına veri hacminin makul olup olmadığını görmeye yardımcı olur.
• Gecikme ve yanıt süresi: Kullanıcının bir işlem gerçekleştirmesinden veya istemcinin bir istek göndermesinden, uygulamanın yararlı bir yanıt almasına kadar geçen süre.
• Çalışma süresi ve kullanılabilirlik: Servisin çalışır durumda olduğu sürenin yüzdesi; genellikle tekrarlayan pingler veya sentetik kontrollerle izlenir.
• Hata oranıHata ile sonuçlanan isteklerin oranı (HTTP 4xx/5xx kodları, ele alınmayan istisnalar, işlevsel hatalar).
• Apdex puanı ve kullanıcı memnuniyetiYanıt sürelerine göre memnun, hoşgörülü veya hayal kırıklığına uğramış kullanıcıların yüzdesini tek bir değerde özetleyen endeks.
• Çöp toplama performansı (GC)Otomatik bellek yönetimine sahip platformlarda (Java, .NET, Android), çöp toplama işlemine ne kadar zaman harcandığı, kaç duraklamaya neden olduğu ve bunun CPU kullanımını ve akıcılığı nasıl etkilediği.
• Veri aktarım hızı veya performans: Zaman birimi başına işlenen işlem veya istek sayısı; yüksek eşzamanlılık oranına sahip sistemlerde kritik öneme sahiptir.

Bu ölçümleri takip etmenin amacı grafik toplamak değil; uygulamanın gerçek durumunu anlamak , darboğazları öngörmek, iyileştirmeleri önceliklendirmek ve optimizasyonların hem kullanıcı deneyimi hem de iş sonuçları üzerinde etkili olduğunu verilerle göstermektir.

APM, RUM ve gerçek zamanlı performans izleme

Dağıtılmış mimariler, konteynerler, hibrit bulutlar ve mikro hizmetlerle birlikte modern ortamlarda, iyi bir uygulama performans izleme (APM) aracı, gerçek kullanıcı izleme (RUM) teknikleri ve giderek artan bir şekilde gelişmiş gözlemlenebilirlik bileşenleri olmadan performansı kontrol etmek neredeyse imkansızdır.

APM/RUM çözümleri (Elastic, Instana, Applications Manager, APM ile entegre Turbonomic vb.) uygulamanızda neler olup bittiğine dair uçtan uca görünürlük sağlar: yanıt süreleri, dağıtılmış izlemeler, veritabanı sorguları, harici çağrılar, hatalar ve anormallikler, altyapı metrikleriyle entegre olarak.

Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM), gerçek kullanıcıların gördüklerini yakalar: ekran yükleme süreleri, arayüz donmaları, tarayıcı veya mobil uygulama hataları ve farklı bölgeler ve cihazlardaki algılanan gecikme süreleri. Bu, sentetik kıyaslama testlerini ve laboratuvar testlerini tamamlar; bunlar önemlidir ancak gerçek dünya verilerinin yerini tutmaz.

Öte yandan, modern APM platformları şu gibi özellikler sunmaktadır:

• Gerçek zamanlı izleme Temel Performans Göstergeleri: kullanılabilirlik, Apdex, hata oranı, aktarım hızı, Kaynak tüketimi.
• Dağıtılmış izler Bir işlemin birden fazla mikro hizmet, kuyruk, veritabanı ve harici hizmet üzerinden izlenmesi ve en yavaş bağlantının belirlenmesi.
• Bağımlılık haritaları Servislerin, veritabanlarının, kuyrukların ve ön uçların nasıl ilişkili olduğunu gösteren ve bir arızanın temel nedenini tespit etmeyi kolaylaştıran otomatik araçlar.
• Kod ve iş parçacığı profillemesi Çok fazla CPU tüketen veya arayüz iş parçacığını bloke eden yöntemleri, SQL sorgularını veya kod bölümlerini bulmak.
• Akıllı uyarılar ve AIOps Anormallikleri tespit etmek, yanlış alarmları azaltmak ve kritik olaylara öncelik vermek için makine öğrenimi ve zaman serisi analizini birleştiren sistemler.

APM, RUM ve sentetik izlemeyi birleştirerek, performansa 360 derecelik bir bakış açısı kazanırsınız : kullanıcının gördükleri, uygulamanın dahili olarak neler yaptığı ve altta yatan altyapının nasıl tepki verdiği. Bu, DevOps ve BT operasyon ekiplerinin olaylara hızlı bir şekilde müdahale etmelerini ve daha da önemlisi, bunları önlemelerini sağlar.

Mobil ve web uygulamalarındaki temel performans ölçütleri

Mobil ve web uygulamalarında, belirli performans ölçütleri özellikle hassastır çünkü doğrudan kullanıcı algısını ve ürün başarısını etkilerler. Bu göstergeleri yakından izlemek, kullanıcıları cezbeden bir uygulama ile ikinci kullanımdan sonra kaldırılan bir uygulama arasındaki farkı yaratır.

Mobil uygulamalarda kritik noktalardan biri, uygulama başlatma gecikmesidir ; yani, kullanıcının simgeye (veya bildirime) dokunduğu andan ekranda yararlı verileri gördüğü ana kadar geçen süredir. Birkaç türü ayırt edilebilir:

• Soğuk başlatmaUygulama bellekte değil; sistemin bir işlem oluşturması, kodu yüklemesi, kütüphaneleri başlatması ve ilk ekranı görüntülemesi gerekiyor.
• Yarı sıcak başlangıçSüreç mevcut, ancak faaliyet yeniden oluşturuluyor veya bir duruma geri getiriliyor.
• Sıcak BaşlangıçTek yapmanız gereken, çok az ek çalışmayla görünümünüzü veya özgeçmiş etkinliğinizi yeniden şişirmek.

Referans olarak, soğuk başlatma sürelerinin 500 ms'nin altında olması şiddetle tavsiye edilir , çünkü bu, p95 ve p99 gecikmelerini (en yüksek yüzdelik dilimler) medyana yaklaştıracaktır. Bazı kullanıcılar birkaç saniye beklerken diğerleri uygulamayı yarım saniyede açıyorsa, bir dengesizlik var demektir.

Bir diğer kritik husus ise kaydırma ve arayüz donmasıdır . Hareketli ekranlarda (akışlar, listeler, galeriler) kullanıcılar mükemmel bir akıcılık bekler. Sistem, cihazın yenileme hızında (60 Hz, 90 Hz veya hatta 120 Hz) kare üretemediğinde takılmalar ve donmalar meydana gelir. Bu "takılmalar", uygulamanın içeriği oluşturması bir karenin süresinden daha uzun sürdüğünde (örneğin, 60 FPS'de 16,7 ms'den fazla) oluşur.

Akıcılığın yanı sıra, ekran geçişleri de dikkatlice izlenmelidir . Sekmeler arasında geçiş yapmak, bir listeden ayrıntıları açmak veya bir iletişim kutusu görüntülemek neredeyse anında gerçekleşmeli, sorunsuz animasyonlar olmalı ve titreme veya uzun süreli boş ekranlar olmamalıdır.

Arka planda, ancak aynı derecede önemli olan bir diğer konu da pil tüketimi ve enerji verimliliğidir. Gereksiz görevler, büyük miktarda bellek tahsisi ve yoğun CPU kullanımı pil ömrünü azaltır ve cihazın aşırı ısınmasına neden olur. Android Çalışma Zamanı (ART) verimliliği artırmıştır, ancak uygulamanızın iç döngüsü saniyede binlerce yeni nesne oluşturuyorsa, tahsis ve çöp toplama maliyeti fark edilir olacaktır.

Performans sorunlarını belirleme ve düzeltme iş akışı

Şans faktörüne bağlı kalmamak için, laboratuvarda yapılan detaylı manuel testleri üretim ortamında toplanan toplu ölçümlerle birleştiren sistematik bir performans analizi iş akışı oluşturmak çok faydalıdır . Tipik bir yaklaşım şu adımları içerir:

Öncelikle, kritik kullanıcı yolculuklarını , yani deneyimi ve işletmeyi en çok etkileyen akışları belirlemek gereklidir :

• Sık uygulama başlatma (simge, bildirimler, derin bağlantılar).
• Büyük miktarda verinin sürekli olarak kaydırıldığı ekranlar.
• Görüşler ve etkinlikler arasındaki temel geçişler.
• Uzun süren işlemler; örneğin, internette gezinme, ses/video oynatma, ödeme işlemleri vb.

Tanımlandıktan sonra, cihazın ne yaptığını mikrosaniye hassasiyetinde görmek için Perfetto veya Systrace gibi profil oluşturma ve izleme araçları , bellek sızıntılarını ve tahsis darboğazlarını tespit etmek için bellek profili oluşturucuları veya hangi işlevlerin en çok CPU tükettiğini bulmak için Simpleperf gibi araçlar kullanılarak izlenir ve analiz edilirler.

Detaylı bir performans analizinin, bu rotaların her birinin ayrı ayrı çalıştırılmasının hata ayıklamasını ve sorunların kontrollü bir şekilde yeniden üretilmesini gerektirdiğini vurgulamak önemlidir . Toplu verilerin analizi, kalıpları ve gerilemeleri tespit etmek için değerlidir, ancak belirli izlerin derinlemesine analizinin yerini tutmaz.

Buna paralel olarak, otomatik test ortamlarında ve üretimde sürekli metrik toplama işleminin kurulması önerilir : başlatma süreleri, engelleme oranları, kare metrikleri (örneğin, Android'de FrameMetricsAggregator aracılığıyla), Play Console alan metrikleri, kaydırma makro kıyaslamaları vb. Bu metrikler, cihazlar, işletim sistemi sürümleri ve ağ koşulları arasındaki gerçek değişkenliği görmenizi sağlar.

Doğru ölçüm için uygulama ve sistem ayarları

En sık karşılaşılan hatalardan biri, gerçekçi olmayan koşullar altında performansı ölçmektir. Sonuçların faydalı olabilmesi için hem APK hem de sistem dikkatlice yapılandırılmalı, test ortamı üretim ortamına benzemeli ve gürültü kontrol altında tutulmalıdır.

Uygulama tarafında, hata ayıklama sürümlerine göre ölçüm yapmamak çok önemlidir. Hata ayıklama sürümleri, çalışma zamanlarını önemli ölçüde değiştiren kontroller, günlükler ve bayraklar ekler. Android 10 ve üzeri sürümlerde, neredeyse gerçekçi bir davranış elde etmek için manifest dosyasında `profileable android:shell="true"` özniteliğini kullanarak yayın sürümlerine karşı profil oluşturmayı etkinleştirebilirsiniz.

Üretim kodu boyutunu ve organizasyonunu iyileştirmenin performansta önemli bir fark yarattığı göz önüne alındığında, üretim kodu küçültme (ProGuard, R8, vb.) yöntemlerinin kullanılması da tavsiye edilir . Ancak kuralları gözden geçirmeniz gerekir: bazı yapılandırmalar ölçüm için önemli olan izleme noktalarını ortadan kaldırabilir ve bunların test sürümü için ayarlanması gerekecektir.

Derleme konusunda, uygulamayı bilinen bir duruma, tipik olarak ve net bir şekilde hız moduna veya hız profili moduna getirmek faydalı olacaktır . Her ikisi de DeX'ten yorumlanan kod miktarını ve arka planda JIT derlemesi ihtiyacını azaltarak sonuçları istikrara kavuşturur. Hız profili modu, gerçek dünya üretim davranışına daha çok benzemeyi amaçlar, ancak uygulamayı "ısındırmayı" ve profilleri (örneğin, Temel Profiller) yönetmeyi gerektirir.

Sistem açısından bakıldığında, çok yüksek doğrulukta ölçümler (mikro kıyaslamalar) gerektiğinde, cihazı kalibre etmek yaygındır : aynı terminal ve işletim sistemi sürümünde A/B testleri çalıştırmak, CPU/GPU frekanslarını ayarlamak, lockClocks gibi komut dosyalarıyla küçük çekirdekleri veya termal sınırlamayı devre dışı bırakmak vb. Bu, gerçek dünyayı temsil etmez, ancak çok özel senaryolar için gürültüyü azaltır.

Kullanıcı deneyimine daha yakın ölçümler (başlangıç ​​süresi, pil tüketimi, kullanıcı arayüzü çökmeleri) için , bu adımların çoğunu otomatikleştiren ve ince ama kritik yapılandırma hatalarını önleyen Macrobenchmark gibi test çerçevelerinin kullanılması önerilir .

Performans sorunlarının tipik kalıpları

Detaylı olarak incelenen hemen hemen tüm uygulamalarda, bilinmesi gereken belirli tekrarlayan sorun kalıpları ortaya çıkar; çünkü bunlar genellikle zamanında tespit edildikleri takdirde oldukça açık çözümlere sahiptir.

En sık karşılaşılan sorunlardan biri, atlama aktivitesi nedeniyle oluşan yavaş başlatmadır . Bu durum, bir başlatma amacından (simge, bildirim, derin bağlantı) sonra, herhangi bir kare çizmeyen ara bir aktivite başlatıldığında ve ardından "gerçek" aktivite başladığında ortaya çıkar. İzlemelerde, bu durum aralarında görsel bir işlem olmadan iki ardışık `activityStart` olayı olarak görünür. Bu "atlama", herhangi bir değer sağlamadan başlatma gecikmesine neden olur. Çözüm genellikle başlatmayı yeniden kullanılabilir bir bileşene dönüştürmeyi veya doğrudan ana aktiviteye entegre etmeyi içerir.

Bir diğer klasik örnek ise çöp toplama işlemini tetikleyen gereksiz bellek tahsisleridir . Uzun süren bir işlem sırasında Systrace veya bellek profilleri her birkaç saniyede bir çöp toplama döngüsünün çalıştığını gösteriyorsa, yoğun döngüler içinde sürekli ve tekrarlayan bir şekilde nesne tahsis eden bir kod olması çok muhtemeldir. Çözüm, her yeni nesneyi kaldırmak değil, uygun olduğunda yapıları yeniden kullanarak veya havuzlama desenleri uygulayarak sıcak noktaları ele almaktır.

Bloklama içeren kareler, grafik işlem hattında da sıklıkla bulunur . Sağlıklı bir izlemede, Choreographer.doFrame() çağrıları düzenli bir tempoda gerçekleşir (örneğin, her 16,7 ms'de bir). Bu tempoya sahip alanlara yakınlaştırma, maliyetli görünümleri, aşırı karmaşık düzenleri, kullanıcı arayüzü iş parçacığında çalışan G/Ç işlemlerini veya yanlış yapılandırılmış RecyclerView'ları ortaya çıkarabilir.

RecyclerView, birçok sorunun kaynağıdır: yalnızca birkaç öğe değiştiğinde `notifyDataSetChanged()` ile tüm veri setini geçersiz kılmak, iç içe RecyclerView'larda geri dönüşümlü görünüm havuzlarını düzgün şekilde yapılandırmamak veya listenin sonuna ulaşıldığında yeterli veri önbelleğe alma işlemini gerçekleştirmemek . Tüm bunlar, pahalı işleme, kaydırma atlamaları ve kullanıcı için fark edilebilir bekleme sürelerine neden olur.

Performans testi: türleri, adımları ve en iyi uygulamalar

Üretim izlemenin ötesinde, ciddi bir strateji, kontrollü ortamlarda sağlam bir uygulama performans test planına ihtiyaç duyar . Bu test, kullanıcıları değişikliklere veya yeni sürümlere maruz bırakmadan önce kapasiteyi, kararlılığı ve ölçeklenebilirliği doğrulamanıza olanak tanır.

Çeşitli test türleri vardır ve her birinin kendine özgü bir amacı bulunur:

• Yük testleriUygulamanın, öngörülen kullanıcı veya işlem yükü altında sergilediği davranışı değerlendiriyorlar; dağıtımdan önce darboğazları tespit etmek için yanıt sürelerini, işlem hacmini ve kaynak tüketimini ölçüyorlar.
• stres testleriSistemi normal sınırlarının ötesine zorlayarak ne kadar zorlanabileceğini, nasıl başarısız olduğunu ve nasıl toparlandığını görmek için denemeler yaparlar. Kapasite planlaması ve Kara Cuma benzeri zirvelerin yönetimi için kilit öneme sahiptirler.
• Dayanıklılık/ıslatma testleriYavaş bozulma, bellek sızıntıları veya kaynak tükenmesi gibi sorunları ortaya çıkarmak için saatlerce veya günlerce sürekli bir yük uygularlar.
• Zirve testleriAni ve tekrarlanan yük artışlarını (örneğin, kampanyalar, özellik lansmanları, canlı yayınlar) simüle ederek, uygulamanın ve altyapının ani değişiklikleri kaldırabileceğini doğrularlar.
• Hacim testleriKullanıcı sayısı önemli ölçüde arttığında uygulamanın nasıl davrandığını analiz ediyorlar. data miktarı (veritabanı boyutu, dosyalar, mesajlar), yanıt sürelerinin doğrulanması, depolama güvenilirliği ve veri kaybı.
• Ölçeklenebilirlik testleriUygulamanın yük kademeli olarak artırıldığında nasıl tepki verdiğini ve yatay veya dikey ölçeklendirmenin beklenen performans artışını sağlayıp sağlamadığını kontrol ederler.

Tipik performans test süreci birkaç farklı aşamayı içerir. İlk olarak, gereksinim analizi : işletme için kabul edilebilir yanıt süreleri, verimlilik oranları, kullanılabilirlik seviyeleri ve hata sınırlarının anlaşılması. Ardından, testlerin kapsamının, ortamın, araçların ve izlenecek ölçütlerin tanımlandığı bir planlama ve strateji aşaması gelir.

Ardından, farklı yük senaryolarını, ağ koşullarını ve veri hacimlerini kapsayacak şekilde test senaryoları tasarlanır ; test ortamı yapılandırılır (donanım, yazılım, ağ, yük enjeksiyonu ve izleme araçları); ve testler çalıştırılarak performans verileri dikkatlice toplanır.

Kritik aşama izleme ve analizdir : yanıt sürelerini CPU kullanımıyla, ağ gecikmelerini hata oranlarıyla, trafik artışlarını veritabanı aşırı yüklenmeleriyle vb. ilişkilendirmek. Bulguları paydaşlar için açık raporlar halinde belgeledikten sonra, süreç optimizasyon ve yeniden test etmeye geçer : kod, yapılandırmalar veya kaynaklar ayarlanır ve iyileştirmeler doğrulanana kadar testler tekrarlanır.

Performans testi için araçlar ve çerçeveler

Yukarıda belirtilenlerin tümünü uygulamaya koymak için, otomasyon, yük oluşturma, izleme ve analiz konularını kapsayan, hem açık kaynaklı hem de ticari özel performans test araçlarına güvenmek gereklidir . İlgili kategorilerden bazıları şunlardır:

• Açık kaynak araçlarApache JMeter, Gatling, k6, Locust, Taurus, nGrinder gibi projeler veya performans senaryolarıyla genişletilmiş birim ve fonksiyonel test çerçeveleri (JUnit, XCTest, Appium), düşük lisans maliyetleriyle çok güçlü test paketlerinin oluşturulmasına olanak tanır.
• Ticari yük testi ve APM araçlarıWebLOAD, LoadNinja, NeoLoad, LoadView, BlazeMeter, Rational Performance Tester, Silk Performer, Eggplant, CloudTest veya Parasoft gibi çözümler, bulut tabanlı yük oluşturma, gelişmiş raporlama ve profesyonel destek ile entegre ortamlar sunar.
• Uzmanlaşmış ve gözlemlenebilir çözümlerUygulama performansı, altyapı ve kullanıcı deneyimi arasındaki ilişkiyi ve sürekli izlemeyi hedefleyen Applications Manager, Instana, Dynatrace, IBM Turbonomic gibi ürünler veya SolarWinds gibi ağ izleme platformları.
• Platforma özgü araçlarÖrneğin Android söz konusu olduğunda, Perfetto, System Tracing, Android Studio Memory Profiler, Simpleperf, Systrace veya Play Console frame metrikleri gibi araçlar, sistem düzeyindeki davranışların çok detaylı analizine olanak tanır.

İkisinden birini seçerken, kullanım kolaylığı, protokol ve teknoloji desteği, ölçeklenebilirlik, CI/CD ile entegrasyon , lisanslama modeli, genişletilebilirlik ve destek kalitesi (topluluk veya ticari destek) gibi faktörleri göz önünde bulundurmak önerilir. Ayrıca, birkaçını birleştirmek de yaygın bir uygulamadır: biri yük oluşturma için, diğeri APM için ve bir diğeri de altyapı gözlemlenebilirliği için.

Özetle, uygulama performansını analiz etmek ve izlemek, iyi seçilmiş ölçütlerin, uygun araçların ve test süreçlerindeki disiplinin bir kombinasyonunu gerektirir, ancak sonuç fazlasıyla karşılığını verir: daha hızlı, daha istikrarlı ve daha verimli uygulamalar , daha memnun kullanıcılar, daha az üretim hatası ve elbette marka itibarı ve gelir üzerinde doğrudan olumlu bir etki.

İlgili makale:

Qt Creator IDE'yi keşfedin: Platformlar arası uygulamalar oluşturmak için en güçlü ortam