Heeverse 성능테스트 준비하기

성능테스트 준비항목들을 공유합니다. 튜닝 지점과 고정변수를 지정하여 성능 테스트를 진행하였습니다.

 

성능 테스트 접근 방식

성능 저하가 발생했을 때 전체 응답 시간에서 차지하는 비중을 분석하여 가장 영향도가 높은 부분부터 집중 분석 대상으로 선택했습니다.

시스템 중요 자원의 사용량 확인, 애플리케이션 서버에서의 자원 사용량 및 응답 시간, 유관 서버와의 통신, 애플리케이션 코드의 성능 비중등을 분석석하였습니다.

성능 테스트 단계

아래 5단계로 구성하였으며, 첫 테스트 이후에는 시나리오 구성을 제외한 4단계가 반복적으로 이루어졌습니다.

https://youtu.be/Ovcy02QFt9c?feature=shared

• 성능테스트 시나리오 구상
  • 시스템의 어느 부분에 어떻게 부하를 줄것인지 결정
  • 부하 상황에서 시스템의 동작 예측 필요한 데이터 준비
• 테스트 환경 구축
  • 서버 수, 서버 스펙 결정
  • scale up & scale out
• 성능테스트 생성 및 수행
  • 준비된 시나리오에 따라 실제 요청 발생
• 테스트 결과 지표 관측 및 기록
  • 부하 상황에서 모니터링 보드 지표 관측 및 기록
• 테스트 결과 분석

Ngrinder Vuser 임계치 정하기

vuser 수 = 프로세스 수 * 스레드 수

성능 테스트 시 vuser 임계치를 정하기 위해 duration, ramp up 설정을 고정하고 vuser를 50씩 상승시키며 테스트를 진행했습니다.  vuser 200을 넘어가면, TPS가 감소하는 현상을 보여 Heeverse 서비스 성능테스트 시 vuser를 200으로 고정시켜 테스트를 진행하였습니다.

 

성능 테스트 구성 요소

부하모델

단일 서버에 대한 성능 테스트여도 로드밸런서를 두고 테스트 하는 이유는 테스트 대상을 고립시키기 위함이었습니다. 만약 스케일 아웃할려면 로드밸런서가 필요한데 이때 서버와 nginx를 같이 추가하면 어떤 대상으로 인해 성능이 증가하고 감소했는지 알 수 없기 때문입니다.

업무 시나리오

보통 부하 발생에 사용할 실제 업무 비중을 고려(예) A업무 40%+ B업무 30 % … + N 업무5% = 100%)하여 시나리오를 작성하지만, Heeverse의 경우 티켓 예매가 주된 기능이므로 티켓 예매 API만 성능 테스트 목표로 삼았습니다.

 

테스트 데이터

고립된 환경의 성능 테스트 진행을 위해 데이터 베이스에 동일한 양(100만건)의 데이터를 매번 설정하여 테스트를 하였습니다.

 

성능테스트 평가기준

성능 테스트 시 아래 항목들을 중점으로 확인했습니다.

1. 처리량(TPS) 
2. 응답시간
3. 자원 사용률
   웹서버,WAS,DB서버,이외의 서버, 각 서버의 구성요소(CPU, 네트워크, 메모리)

 

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[참고]

https://www.youtube.com/watch?v=Ovcy02QFt9c&ab_channel=%EC%9A%B0%EC%95%84%ED%95%9C%ED%85%8C%ED%81%AC

https://hyuntaeknote.tistory.com/11

https://ebook-product.kyobobook.co.kr/dig/epd/ebook/E000005037706