[TEST] 부하테스트 : k6 Web DashBoard 해석하기

🎓 이 글은 인프런에서 제공하는 "대규모 트래픽 처리를 위한 부하 테스트 입문/실전" 강의를 수강하면서 정리한 내용을 바탕으로 작성한 글입니다.

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대규모 트래픽 처리를 위한 부하테스트 입문/실전 강의 | JSCODE 박재성 - 인프런

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k6 웹 대시보드가 무척 복잡해 보인다. 

수치들을 일일히 익히기엔 많은 것 같이 느껴진다. 

 

그러나 파레토의 법칙에 따라 3가지만 확인하면 된다. 

  - 파레토의 법칙 : 전체 결과의 대부분이 일부 원인에서 비롯된다는 개념을 설명하는 법칙으로, 흔히 80/20 법칙이라고도 한다(전체 결과의 80%가 20%의 원인에서 비롯된다)

 

📍 수치 확인하기

1. HTTP Request Rate

 

  - http_reqs : 1초당 1300개의 요청을 처리하고 있다는 뜻 (= Throughput 1300)

 

 

2. HTTP Request Duration

 

- Request Duration : 평균적으로 요청을 보냈을 때 응답하는 시간이 49ms 라는뜻 (= Latency)

 

 

3. HTTP Request Failed

 

  - 요청 실패가 발생했다면 왜 실패했는지 디버깅이 필요함

 

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📍 수치 해석하기

1. HTTP Request Rate

- 가상 유저 수가 4000을 넘어가고 있을 때 확인한 web dashboard

 

그래프의 흐름을 보면 가상유저수는(vus) 는 계속 증가하고 있는 반면 

Throughput은 2800에 계속 머물고 있는 것을 확인할 수 있다. 

 

초반에는 가상유저수와 http_reqs 가 비슷하게 가고 있는데, 어느순간부터 

가상유저수는 증가하는데 Throughput 이 증가하고 있지 않다. 

더이상 증가하지 않는 현재의 Throughput 이 현재 시스템의 최대 Throughput 인것이다.

 

= 현재 시스템은 1초당 최대 2800개의 요청을 처리할 수 있는 시스템이다(= 현재 시스템의 최대 Throughput 은 2800TPS 이다)

 

 

2. HTTP Request Duration

요청당 응답하는 시간이 비이상적으로 높을 경우 문제가 있는 것이 아닌지 체크해야 한다. 

 ㄴ 비이상적으로 높은 시간은 몇초일까 ? 이건 정하기 나름이다. 

ex ) 예를 들어 응답 시간이 1초 이상으로 넘어갈 때 사용자들의 서비스 이탈률이 많아진다면, 해당 서비스에서

정의할 수 있는 비이상적으로 높은 시간은 1초가 될것이다. 

 

Requst Duration 그래프를 보면 2800개의 요청을 처리함에 있어서는 대부분의 요청이 1초 이내에 응답하고 있는 것을 확인할 수 있다. 

동시에 가상 유저 수(Request Rate)가 증가함에 따라서 응답값(Request Duration, Latency) 도 점점 증가하는데, 왜 그럴까 ? 

 

서버가 처리할 수 있는 양은 1초에 2800개 정도인데, 가상유저수가 증가한다는 것은

요청 값이 1초에 4000, 5000 이상으로 점점 올라가고 있다는 걸 의미한다. 

 

근데 서버는 계속해서 1초에 2800개만 처리하다보니 남은 요청들은 점점 밀려서 대기하게 된다. 

HTTP Request Rate (=Throughput) 는 정해져 있는데 대기하는 시간때문에 Latency가 늘어나는 현상이 발생하게 된다. 

 

 

 

3. HTTP Request Failed

요청에 실패가 있다면 반드시 확인하고 분석해야 함 

 

 

 

 

 

 

k6 부하테스트를 진행하면서 처음에 셋팅한 6000 가상유저수에 도달할 때까지 기다릴 필요는 없고

Throughput 이 증가하지 않는 순간이 발생하는 구간이 있으면 그 순간때까지만 부하테스트를 진행하면 된다

 ㄴ 내가 구성한 서버가 1초당 몇개의 요청을 견뎌낼 수 있는지를 판단할 수 있다.