Sự Khác Biệt Giữa Postman và JMeter

Người ta thường đặt Postman và JMeter đối đầu nhau như những đối thủ cạnh tranh và hỏi công cụ nào thắng thế. Cách nhìn nhận đó không đúng. Postman kiểm tra xem một API có hoạt động đúng cách hay không. JMeter kiểm tra xem một API có chịu được lưu lượng truy cập hay không. Một công cụ trả lời câu hỏi “điểm cuối này có trả về dữ liệu chính xác không?” và công cụ còn lại trả lời câu hỏi “điểm cuối này có duy trì hoạt động khi 2.000 người dùng truy cập cùng lúc không?” Chúng nằm ở các giai đoạn khác nhau trong vòng đời kiểm thử.

Nhầm lẫn giữa hai công cụ này dẫn đến những sai lầm thực sự. Các nhóm chạy một collection Postman, thấy các dấu kiểm màu xanh và cho rằng API đã sẵn sàng sản xuất, trong khi họ chưa bao giờ đo lường thời gian phản hồi dưới điều kiện đồng thời. Hoặc họ triển khai một bài kiểm tra tải JMeter và thắc mắc tại sao nó không phát hiện ra một trường JSON bị lỗi định dạng. Bài viết này phân định rõ ràng để bạn có thể chọn đúng công cụ cho công việc của mình.

Postman được xây dựng để làm gì

Postman là một công cụ client API và nền tảng cộng tác. Bạn tạo các yêu cầu, tổ chức chúng thành các collection, đính kèm các biến môi trường và viết các script kiểm thử JavaScript chạy sau mỗi phản hồi. Công việc cốt lõi của nó là đảm bảo tính đúng đắn về chức năng: xác minh mã trạng thái, nội dung phản hồi, tiêu đề và hình dạng schema.

Một script kiểm thử Postman điển hình trông như thế này:

pm.test("Status is 200", function () {
    pm.response.to.have.status(200);
});

pm.test("Response has a user id", function () {
    const body = pm.response.json();
    pm.expect(body).to.have.property("id");
    pm.expect(body.id).to.be.a("number");
});

Đây là kiểm thử dựa trên yêu cầu đơn lẻ, có xác nhận. Postman chạy mỗi yêu cầu một lần, đánh giá các kiểm tra của bạn và báo cáo đạt hay không đạt. Collection Runner có thể lặp lại một collection với các tệp dữ liệu, và Postman CLI chạy các collection tương tự trong một pipeline, nhưng mục tiêu vẫn giữ nguyên: xác nhận API thực hiện đúng như mô tả trong hợp đồng. Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về cách viết các kiểm tra đó, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về xác nhận API.

Postman phát huy hiệu quả trong quá trình phát triển và tích hợp. Một nhà phát triển xây dựng một điểm cuối mới sẽ xác thực nó một cách tương tác. Một kỹ sư QA biến các yêu cầu đó thành một bộ kiểm thử hồi quy. Toàn bộ nhóm chia sẻ một không gian làm việc chung. Không có phần nào trong số đó liên quan đến việc đo lường thông lượng.

JMeter được xây dựng để làm gì

Apache JMeter là một công cụ kiểm thử tải và hiệu năng. Bạn định nghĩa một Thread Group (nhóm luồng), đây là thuật ngữ của JMeter cho một nhóm người dùng mô phỏng, đặt số lượng luồng chạy, tốc độ tăng tải và số lần chúng lặp lại. JMeter sau đó gửi các yêu cầu đó một cách đồng thời và ghi lại độ trễ, thông lượng và tỷ lệ lỗi.

Các câu hỏi mà JMeter trả lời mang tính định lượng. Thời gian phản hồi ở phân vị thứ 95 là bao nhiêu khi có 500 người dùng hoạt động? Ở tốc độ yêu cầu nào thì tỷ lệ lỗi vượt quá 1 phần trăm? Liệu pool kết nối cơ sở dữ liệu có trở thành nút thắt cổ chai ở 300 phiên đồng thời không? Bạn không thể có được những con số đó từ một công cụ chỉ gửi từng yêu cầu một.

JMeter cũng vượt ra ngoài HTTP. Nó có thể thực hiện các truy vấn cơ sở dữ liệu JDBC, gửi tin nhắn JMS, FTP, SMTP và TCP thô. Phạm vi rộng đó quan trọng khi bạn kiểm thử tải một hệ thống thay vì một điểm cuối REST đơn lẻ. Chi phí là thiết lập phức tạp hơn: Thread Groups, samplers, listeners, timers và assertions được cấu hình thông qua giao diện GUI máy tính để bàn, và các lần chạy nghiêm túc được thực hiện ở chế độ non-GUI từ dòng lệnh để đảm bảo độ chính xác. Nếu bạn mới làm quen với lĩnh vực này, tổng quan về kiểm thử hiệu năng của chúng tôi giải thích các chỉ số cốt lõi.

So sánh song song

Bảng dưới đây liệt kê những khác biệt thực tế.

Sự khác biệt chính là mô hình đồng thời. Collection Runner của Postman lặp lại các yêu cầu, nhưng nó không mô phỏng hàng trăm người dùng truy cập một điểm cuối cùng lúc. Toàn bộ kiến trúc của JMeter được xây dựng để làm chính xác điều đó.

Khi nào nên sử dụng Postman

Hãy sử dụng Postman khi tính đúng đắn là vấn đề cần được làm rõ. Sử dụng nó khi bạn đang phát triển một điểm cuối mới và cần phản hồi nhanh chóng về hình dạng yêu cầu và phản hồi. Sử dụng nó để xây dựng một bộ kiểm thử hồi quy chạy trên mỗi pull request. Sử dụng nó khi những người không phải nhà phát triển trong nhóm cần khám phá một API mà không cần viết mã. Sử dụng nó để kiểm thử hợp đồng, nơi bạn xác nhận API vẫn khớp với schema đã công bố của nó.

Postman cũng phù hợp với tích hợp liên tục. Bạn xuất một collection, chạy nó bằng Postman CLI hoặc Newman bên trong pipeline của mình, và làm cho bản build thất bại nếu một xác nhận bị lỗi. Đó là kiểm thử hồi quy chức năng, không phải kiểm thử tải, và nó nên được thực hiện trên mỗi commit.

Postman cũng xử lý các công việc hàng ngày liên quan đến API. Bạn có thể lưu các phản hồi mẫu, ghi lại tài liệu cho một điểm cuối khi bạn xây dựng nó, tạo máy chủ giả lập (mock server) cho một dịch vụ chưa tồn tại và chia sẻ không gian làm việc để toàn bộ nhóm thấy cùng các yêu cầu. Không có phần nào trong số đó liên quan đến hiệu năng, nhưng tất cả đều tăng tốc chu trình xây dựng và xác minh. Điểm mấu chốt là Postman là một người bạn đồng hành phát triển: nó ở bên cạnh bạn khi bạn viết API và vẫn hữu ích sau này như một lưới kiểm thử hồi quy.

Đọc kết quả JMeter

Một lần chạy JMeter tạo ra các con số, và bạn phải biết những con số nào quan trọng. Thời gian phản hồi trung bình là chỉ số ít hữu ích nhất trong số đó, vì một vài yêu cầu nhanh có thể che giấu một loạt các yêu cầu chậm. Các con số cần theo dõi là các phân vị. Độ trễ ở phân vị thứ 90, 95 và 99 cho bạn biết trải nghiệm của những người dùng chậm nhất, và đó là những người dùng sẽ phàn nàn. Phân vị thứ 95 là 1,8 giây có nghĩa là 5% số yêu cầu mất nhiều thời gian hơn mức đó, đây là một vấn đề thực sự ngay cả khi giá trị trung bình trông vẫn ổn.

Thông lượng là con số thứ hai. Đó là số lượng yêu cầu mà hệ thống hoàn thành mỗi giây, và nó cho bạn biết năng lực thực tế của API dưới tải mà bạn đã áp dụng. Tỷ lệ lỗi là con số thứ ba. Một lần chạy báo cáo thời gian phản hồi nhanh nhưng tỷ lệ lỗi 6% không phải là một thành công; điều đó có nghĩa là API chỉ duy trì được bằng cách loại bỏ các yêu cầu. Bạn đọc cả ba chỉ số này cùng nhau và bạn đọc chúng ở mức độ đồng thời phù hợp với lưu lượng truy cập thực của bạn. Một bài kiểm tra với 50 người dùng không nói lên điều gì về hành vi khi có 1.000 người dùng.

Khi nào nên sử dụng JMeter

Hãy sử dụng JMeter khi khả năng mở rộng là vấn đề cần được làm rõ. Sử dụng nó trước khi ra mắt để tìm ra tốc độ yêu cầu mà tại đó thời gian phản hồi bị suy giảm. Sử dụng nó để xác thực rằng các quy tắc tự động mở rộng (autoscaling) được kích hoạt chính xác dưới lưu lượng truy cập liên tục. Sử dụng nó cho các bài kiểm tra chịu tải (soak tests) chạy trong nhiều giờ để phát hiện rò rỉ bộ nhớ và cạn kiệt kết nối. Sử dụng nó cho các bài kiểm tra đột biến (spike tests) mô phỏng một lượng lớn người dùng đột ngột, chẳng hạn như trong một đợt giảm giá chớp nhoáng.

Kết quả JMeter cung cấp thông tin cho việc lập kế hoạch năng lực. Nếu độ trễ ở phân vị thứ 95 vẫn dưới 400 mili giây khi có 1.000 người dùng đồng thời nhưng vượt quá 2 giây khi có 1.500, thì bạn đã tìm thấy giới hạn của mình. Con số đó định hướng các quyết định về cơ sở hạ tầng. Một lần chạy Postman không thể tạo ra con số đó. Để có hướng dẫn chi tiết về cách xây dựng các bài kiểm tra này, hướng dẫn kiểm thử hiệu năng API của chúng tôi bao gồm quy trình làm việc từ đầu đến cuối.

Chúng bổ trợ cho nhau, không phải đối thủ

Một chiến lược kiểm thử trưởng thành sẽ sử dụng cả hai. Trong quá trình phát triển, Postman xác minh API trả về dữ liệu chính xác. Trước khi phát hành, JMeter xác minh API phục vụ dữ liệu chính xác đó đủ nhanh cho đối tượng dự kiến. Bỏ qua một trong hai sẽ để lại một lỗ hổng. Một API có thể hoàn hảo về chức năng nhưng vẫn sụp đổ khi có 200 người dùng. Một API có thể cực kỳ nhanh nhưng vẫn trả về giá trị sai.

Mô hình tư duy hợp lý là một pipeline (đường ống). Các kiểm tra chức năng chạy sớm và thường xuyên, trên mỗi commit, để phát hiện các hồi quy trong hành vi. Các kiểm thử tải chạy ít thường xuyên hơn, trước khi phát hành hoặc sau các thay đổi lớn về cơ sở hạ tầng, để phát hiện các hồi quy về năng lực. Hãy xem chúng như hai giai đoạn, không phải hai ứng cử viên cho một vị trí.

Hãy xem xét một ví dụ cụ thể. Một nhóm phát hành một điểm cuối tìm kiếm. Các bài kiểm tra Postman xác nhận nó trả về kết quả đúng, phân trang chính xác và từ chối các truy vấn sai định dạng. Mọi kiểm tra đều xanh, vì vậy điểm cuối được hợp nhất. Hai tuần sau, một chiến dịch tiếp thị gửi lượng truy cập gấp mười lần bình thường, và thời gian tìm kiếm tăng lên tám giây vì mỗi truy vấn kích hoạt một thao tác quét cơ sở dữ liệu không được lập chỉ mục. Các bài kiểm tra chức năng không có cơ hội phát hiện điều này; chúng chỉ gửi một yêu cầu đến một hệ thống không hoạt động. Một lần chạy JMeter với độ đồng thời thực tế sẽ phát hiện ra chỉ mục bị thiếu trước khi ra mắt. Bài học không phải là Postman đã thất bại. Mà là nhóm chỉ chạy một trong hai loại kiểm thử mà điểm cuối cần.

Thất bại ngược lại cũng xảy ra. Một nhóm ám ảnh về các con số tải, tinh chỉnh API để xử lý 5.000 người dùng, và phát hành. Dưới tải đó, điểm cuối trả về giá sai vì lỗi bộ nhớ đệm phục vụ dữ liệu cũ, và không có kiểm thử tải nào xác nhận nội dung phản hồi. Tốc độ mà không có tính đúng đắn chỉ là những câu trả lời sai nhanh chóng. Bạn cần cả hai góc nhìn, và không công cụ nào cung cấp cả hai.

Apidog phù hợp ở đâu

Nếu việc chạy và duy trì hai công cụ riêng biệt gây cảm giác nặng nề, Apidog tích hợp thiết kế API, gỡ lỗi, kiểm thử chức năng tự động và máy chủ giả lập (mock servers) vào một nền tảng duy nhất. Bạn thiết kế schema, gửi yêu cầu, xây dựng các kịch bản kiểm thử với các xác nhận trực quan và xâu chuỗi các bước thành các bộ kiểm thử tự động mà không cần rời khỏi ứng dụng. Đối với kiểm thử tải và áp lực, Apidog bao gồm tính năng kiểm thử hiệu năng chạy các trường hợp API đã lưu của bạn dưới các người dùng ảo có thể cấu hình, do đó phạm vi kiểm thử chức năng và hiệu năng đều nằm trong cùng một không gian làm việc.

Cách tiếp cận một công cụ duy nhất đó loại bỏ chi phí phát sinh từ việc xuất, đồng bộ hóa và chuyển đổi ngữ cảnh khi kết hợp Postman và JMeter. Bạn có thể tải Apidog và dùng thử các tính năng kiểm thử của nó miễn phí. Nếu bạn muốn so sánh các lựa chọn trước, tổng hợp của chúng tôi về các lựa chọn thay thế Postman tốt nhất cho kiểm thử API sẽ đặt một số công cụ cạnh nhau để bạn tham khảo.

Các câu hỏi thường gặp

Postman có thể kiểm thử tải không?

Không theo một cách có ý nghĩa. Collection Runner lặp lại một collection theo tuần tự, và Postman gần đây đã thêm một tính năng kiểm thử hiệu năng cơ bản trong ứng dụng máy tính để bàn, nhưng nó không thể sánh được với một công cụ chuyên dụng về khả năng đồng thời thực tế, kiểm soát tăng tải hay các phân vị độ trễ chi tiết. Để kiểm thử tải nghiêm túc, hãy sử dụng JMeter, k6, Gatling hoặc module kiểm thử hiệu năng của Apidog.

JMeter có thể kiểm thử API chức năng không?

Có thể, với các Response Assertions (xác nhận phản hồi) kiểm tra mã trạng thái và nội dung thân. Nhưng GUI của JMeter khá cồng kềnh cho các bộ kiểm thử chức năng có nhiều xác nhận, và điểm mạnh của nó là độ đồng thời, chứ không phải các kiểm tra tính đúng đắn. Hầu hết các nhóm giữ kiểm thử chức năng trong Postman hoặc Apidog và dành JMeter cho kiểm thử tải.

JMeter có khó học hơn Postman không?

Có. Giao diện của Postman dễ tiếp cận, và bạn có thể gửi một yêu cầu trong vòng vài phút. JMeter giới thiệu Thread Groups, samplers, timers và listeners, cộng thêm việc thực hành chạy các bài kiểm tra ở chế độ non-GUI để có kết quả chính xác. Hãy chuẩn bị cho một quá trình học hỏi dài hơn, đặc biệt nếu bạn chưa từng thực hiện công việc hiệu năng trước đây.

Tôi có cần cả hai công cụ không?

Nếu bạn phát hành các API phục vụ lưu lượng truy cập thực tế, bạn cần cả hai loại kiểm thử. Bạn không nhất thiết cần cả hai sản phẩm. Một nền tảng như Apidog bao gồm kiểm thử chức năng và kiểm thử hiệu năng ở cùng một nơi, giúp loại bỏ nhu cầu duy trì hai chuỗi công cụ riêng biệt.

Công cụ nào phát hiện truy vấn cơ sở dữ liệu chậm?

JMeter, dưới tải. Một yêu cầu Postman đơn lẻ gửi đến một hệ thống không hoạt động có thể trả về nhanh chóng ngay cả khi truy vấn không hiệu quả. Vấn đề chỉ xuất hiện khi lưu lượng truy cập đồng thời tranh giành các kết nối cơ sở dữ liệu. Khả năng đồng thời của JMeter làm lộ ra nút thắt cổ chai đó; một kiểm thử chức năng tuần tự thường sẽ không.

k6, Gatling và Locust phù hợp ở đâu?

Chúng là các lựa chọn thay thế cho JMeter, không phải cho Postman. k6, Gatling và Locust đều là các công cụ kiểm thử tải cạnh tranh với JMeter và có xu hướng ưu tiên các bài kiểm tra được định nghĩa bằng mã hơn là GUI. Nếu bạn thấy giao diện của JMeter cồng kềnh, bất kỳ công cụ nào trong số này đều đáng để xem xét. Không công cụ nào trong số đó thay thế kiểm thử API chức năng, vì vậy sự phân chia giữa Postman và công cụ kiểm thử tải vẫn đúng.

Tôi nên chạy kiểm thử tải bao lâu một lần?

Ít thường xuyên hơn nhiều so với kiểm thử chức năng. Các kiểm tra chức năng chạy trên mỗi commit vì chúng nhanh và phát hiện các hồi quy về hành vi. Các kiểm thử tải chậm hơn và tốn nhiều tài nguyên, vì vậy hầu hết các nhóm chạy chúng trước khi phát hành, sau các thay đổi lớn về cơ sở hạ tầng và theo một lịch trình định kỳ như hàng tuần. Chạy kiểm thử tải đầy đủ trên mỗi commit hiếm khi đáng giá về thời gian và chi phí.