Việc lựa chọn một công cụ kiểm thử hiệu năng phần lớn là quyết định về mức độ phức tạp mà bạn sẵn sàng chấp nhận. Một số công cụ tạo ra tải phân tán khổng lồ nhưng đòi hỏi chuyên môn thực sự để vận hành. Những công cụ khác thì dễ bắt đầu nhưng nhanh chóng đạt giới hạn. Lựa chọn đúng nghĩa là phải phù hợp công cụ với kỹ năng của nhóm bạn và tải mà bạn thực sự cần mô phỏng, chứ không phải với công cụ có danh sách tính năng dài nhất.
Hướng dẫn này so sánh các công cụ kiểm thử hiệu năng phần mềm chính: JMeter, Gatling, k6, Locust và Apidog, đồng thời đưa ra cách rõ ràng để lựa chọn giữa chúng.
Một công cụ kiểm thử hiệu năng làm gì
Một công cụ kiểm thử hiệu năng tạo ra tải mô phỏng đối với hệ thống của bạn và đo lường cách nó phản hồi. Bỏ qua các nhãn hiệu, mọi công cụ đều thực hiện bốn điều: tạo người dùng ảo, gửi yêu cầu thay mặt họ, thay đổi tải theo thời gian và báo cáo kết quả, thời gian phản hồi, thông lượng và tỷ lệ lỗi.
Sự khác biệt giữa các công cụ nằm ở cách bạn định nghĩa kiểm thử, lượng tải mà một phiên bản duy nhất có thể tạo ra, cách hiển thị kết quả và mức độ khó học. Bốn yếu tố đó, chứ không phải số lượng tính năng thô, nên là yếu tố thúc đẩy quyết định.
Trước khi so sánh các công cụ, hãy xác định rõ bạn đang kiểm thử cái gì. Đối với hầu hết các nhóm, mục tiêu có giá trị cao nhất là lớp API, vốn nhanh, mang tính xác định và chứa logic cốt lõi. Kiểm thử hiệu năng API giải thích tại sao API là nơi tự nhiên để bắt đầu, và hướng dẫn các loại kiểm thử hiệu năng rộng hơn bao gồm các lần chạy tải, căng thẳng, đột biến và kéo dài.
So sánh các công cụ chính
Apache JMeter là tiêu chuẩn mã nguồn mở lâu đời. Nó dựa trên Java, hỗ trợ nhiều giao thức ngoài HTTP và có thể chạy tải phân tán trên nhiều máy. JMeter mạnh mẽ và miễn phí, và hầu hết mọi câu hỏi về kiểm thử tải đều có câu trả lời JMeter ở đâu đó trên mạng. Cái giá phải trả là đường cong học tập: giao diện người dùng đã cũ, các kế hoạch kiểm thử nhanh chóng trở nên phức tạp và việc thiết lập một kiểm thử sạch sẽ mất rất nhiều thời gian. JMeter phù hợp với các nhóm cần sự đa dạng về giao thức và có đủ kiên nhẫn để học hỏi.
Gatling là một công cụ ưu tiên mã (code-first) được xây dựng trên Scala, với các kiểm thử được viết bằng một ngôn ngữ đặc tả miền (DSL) dễ đọc. Nó tạo ra tải cao một cách hiệu quả từ một máy duy nhất và tạo ra các báo cáo HTML chi tiết, hấp dẫn ngay lập tức. Điểm đánh đổi là các kiểm thử là mã, vì vậy có kiến thức về Scala hoặc Java sẽ hữu ích. Gatling phù hợp với các nhóm kỹ thuật thoải mái giữ các kiểm thử tải trong kho lưu trữ cùng với mã ứng dụng.
k6 là một công cụ kiểm thử tải hiện đại, nơi các kiểm thử được viết bằng JavaScript. Nó được thiết kế cho các nhà phát triển và cho CI/CD: các kiểm thử là các tập lệnh, quy trình làm việc dòng lệnh rõ ràng và việc tích hợp vào một pipeline rất đơn giản. k6 hiệu quả và dễ sử dụng, mặc dù các lần chạy phân tán rất lớn sẽ đẩy bạn đến việc sử dụng dịch vụ lưu trữ của nó. Nó phù hợp với các nhóm do nhà phát triển lãnh đạo muốn có các kiểm thử tải dưới dạng mã mà không nặng nề như JMeter.
Locust là một công cụ mã nguồn mở, nơi bạn định nghĩa hành vi người dùng bằng Python. Nó hỗ trợ tải phân tán và hiển thị kết quả trong giao diện web thời gian thực. Đối với các nhóm đã viết Python, Locust cảm thấy tự nhiên, và việc thể hiện hành vi người dùng phức tạp bằng mã thực là một thế mạnh thực sự. Nó ít phù hợp hơn với các nhóm không quen thuộc với Python.
Apidog đi theo một hướng khác. Thay vì là một công cụ tải chuyên dụng, nó tích hợp kiểm thử tải vào một nền tảng API tất cả trong một, vì vậy không gian làm việc mà bạn thiết kế, tài liệu hóa và kiểm thử chức năng một API cũng chạy các kiểm thử hiệu năng của nó. Bạn xây dựng một yêu cầu hoặc một kịch bản kiểm thử nhiều bước một cách trực quan, xác nhận nó vượt qua về mặt chức năng với các khẳng định, sau đó chạy nó dưới một số lượng người dùng ảo được cấu hình. Đối với tải vượt quá một máy đơn lẻ, Apidog xuất kịch bản sang JMeter, vì vậy bạn giữ được quy trình làm việc trực quan và có được quy mô phân tán của JMeter khi cần.
So sánh song song
| Công cụ | Định nghĩa kiểm thử | Tốt nhất cho | Đường cong học tập |
|---|---|---|---|
| JMeter | Kế hoạch kiểm thử GUI | Đa dạng giao thức, tải phân tán | Dốc |
| Gatling | Scala DSL | Các nhóm kỹ thuật, kiểm thử dưới dạng mã | Trung bình |
| k6 | JavaScript | Do nhà phát triển dẫn dắt, các pipeline CI/CD | Thấp đến trung bình |
| Locust | Python | Các nhóm Python, hành vi người dùng phức tạp | Thấp đối với người dùng Python |
| Apidog | Trực quan + kịch bản | Các nhóm muốn thiết kế, kiểm thử chức năng và tải ở cùng một nơi | Thấp |
Không có một người chiến thắng duy nhất. JMeter thắng về khả năng thô và phạm vi giao thức. k6 và Gatling thắng đối với các nhóm muốn kiểm thử bằng mã. Locust thắng khi Python đã là ngôn ngữ của nhóm. Apidog thắng khi bạn không muốn duy trì một công cụ hiệu năng riêng biệt, và muốn kiểm thử chức năng và hiệu năng chia sẻ một định nghĩa API.
Cách chọn
Giải quyết ba câu hỏi.
Bạn cần mô phỏng tải như thế nào? Đối với hàng nghìn người dùng đồng thời từ một định nghĩa kiểm thử duy nhất, bất kỳ công cụ nào ở đây cũng hoạt động; đối với các lần chạy phân tán rất lớn, JMeter hoặc một dịch vụ lưu trữ là câu trả lời thực tế. Hầu hết các nhóm đều đánh giá quá cao điều này; hãy thành thật về mức đỉnh thực tế của bạn.
Nhóm của bạn thích định nghĩa kiểm thử như thế nào? Nếu các kỹ sư của bạn muốn kiểm thử trong kho lưu trữ bên cạnh mã ứng dụng, k6, Gatling hoặc Locust sẽ phù hợp tự nhiên. Nếu bạn muốn xây dựng kiểm thử trực quan và giữ chúng cùng với thiết kế API, Apidog phù hợp hơn. Ép buộc một công cụ ưu tiên mã cho một nhóm không thể duy trì mã sẽ tạo ra các kiểm thử bị bỏ xó.
Bạn có muốn một công cụ riêng biệt nào không? Một công cụ tải chuyên dụng là một thứ nữa để cài đặt, học hỏi và giữ đồng bộ với API. Nếu kiểm thử API chức năng của bạn đã nằm trong Apidog, việc chạy kiểm thử tải ở cùng một nơi, với cùng các kịch bản, sẽ loại bỏ toàn bộ loại lệch lạc và thiết lập. Khi sau này bạn cần tải phân tán quy mô JMeter, đường dẫn xuất khẩu đã có sẵn.
Bắt đầu đơn giản. Một nhóm chọn JMeter vào ngày đầu tiên và không bao giờ chạy được một kiểm thử có phạm vi bao phủ tệ hơn một nhóm chạy một kiểm thử tải cơ bản trong Apidog vào cùng buổi chiều đó. Bạn luôn có thể chuyển sang một công cụ nặng hơn khi bạn biết chính xác mình cần gì từ nó.
Tải xuống Apidog để chạy kiểm thử tải đối với một endpoint mà không cần thiết lập một công cụ riêng biệt, và khám phá các lựa chọn thay thế kiểm thử tải ReadyAPI nếu bạn đang chuyển khỏi một bộ công cụ thương mại.
Công cụ mã nguồn mở so với công cụ thương mại
Các công cụ trên đều là mã nguồn mở hoặc có các gói miễn phí, và đối với hầu hết các nhóm, điều đó là đủ. Nhưng điều đáng để hiểu là sự đánh đổi, bởi vì các bộ công cụ kiểm thử hiệu năng thương mại vẫn tồn tại vì một lý do.
Các công cụ mã nguồn mở, JMeter, Gatling, k6, Locust, không tốn phí cấp phép, có cộng đồng lớn và cho phép bạn kiểm soát hoàn toàn việc thiết lập kiểm thử. Cái giá phải trả là thời gian của bạn: bạn cấp phát các máy tạo tải, kết nối báo cáo và tự duy trì cơ sở hạ tầng kiểm thử. Đối với một nhóm có khả năng kỹ thuật để sở hữu điều đó, mã nguồn mở thường là lựa chọn đúng đắn.
Các bộ công cụ thương mại, và các phiên bản lưu trữ của k6 và Gatling, bán sự tiện lợi. Chúng cung cấp khả năng tạo tải được quản lý từ nhiều khu vực địa lý, bảng điều khiển được trau chuốt, theo dõi xu hướng lịch sử và hỗ trợ. Bạn phải trả tiền để không phải tự chạy cơ sở hạ tầng. Điều này quan trọng nhất đối với các kiểm thử phân tán rất lớn, nơi việc tự thiết lập và phối hợp hàng chục bộ tạo tải trở thành một dự án riêng, và đối với các nhóm cần phân phối địa lý để kiểm thử độ trễ từ các vị trí thực tế.
Một con đường trung dung thực tế: sử dụng một công cụ mã nguồn mở hoặc công cụ tất cả trong một cho việc kiểm thử tải hàng ngày chạy trong CI và trong quá trình phát triển, và chỉ sử dụng dịch vụ lưu trữ cho các kiểm thử quy mô lớn, đa khu vực không thường xuyên trước một lần ra mắt lớn. Việc trả phí hàng tháng cho một khả năng bạn sử dụng hai lần một năm hiếm khi có ý nghĩa.
Những điều cần kiểm tra trước khi cam kết
Bất kể bạn nghiêng về công cụ nào, hãy chạy một bằng chứng khái niệm nhỏ trước khi chuẩn hóa nó. Xây dựng một kịch bản kiểm thử thực tế, lý tưởng nhất là một luồng người dùng nhiều bước thay vì một endpoint duy nhất, và xác nhận bốn điều: kiểm thử hợp lý để viết và duy trì, công cụ tạo ra các số liệu phần trăm mà bạn quan tâm, kết quả tích hợp vào nơi mà nhóm của bạn đã xem, và một người nào đó không phải tác giả có thể đọc và sửa đổi kiểm thử. Một công cụ không vượt qua được lần kiểm tra cuối cùng sẽ trở thành hàng tồn kho ngay khi tác giả của nó thay đổi nhóm. Công cụ kiểm thử hiệu năng tốt nhất là công cụ mà nhóm của bạn thực sự sẽ tiếp tục sử dụng sáu tháng nữa.
Các câu hỏi thường gặp
Công cụ kiểm thử hiệu năng nào tốt nhất cho người mới bắt đầu? Một công cụ trực quan với chi phí thiết lập thấp giúp chạy kiểm thử đầu tiên nhanh nhất. Apidog hoặc k6 là những điểm khởi đầu nhẹ nhàng; JMeter mạnh mẽ nhưng chậm để học.
JMeter còn đáng để sử dụng không? Có, khi bạn cần hỗ trợ giao thức rộng rãi hoặc tải phân tán lớn. Đối với kiểm thử tải API đơn giản, các công cụ nhẹ hơn mang lại kết quả nhanh hơn.
Tôi có cần một công cụ riêng biệt cho kiểm thử hiệu năng không? Không nhất thiết. Nếu kiểm thử API của bạn đã nằm trong một nền tảng tất cả trong một, việc chạy kiểm thử tải ở đó tránh việc duy trì một công cụ thứ hai và một bản sao thứ hai của định nghĩa API.
Các kiểm thử hiệu năng có thể chạy trong CI/CD không? Có. k6 và Apidog tích hợp sạch sẽ vào các pipeline; xem tự động hóa kiểm thử API trong CI/CD. Giữ các lần chạy CI nhẹ và dành các kiểm thử căng thẳng nặng cho các lần chạy theo lịch trình.
Tôi nên chọn công cụ dựa trên mã hay công cụ trực quan? Hãy phù hợp với người duy trì các kiểm thử. Nếu các kỹ sư sẽ sở hữu chúng cùng với mã ứng dụng, một công cụ dựa trên mã như k6 hoặc Gatling sẽ phù hợp. Nếu QA hoặc một nhóm hỗn hợp duy trì chúng, một công cụ trực quan sẽ giữ cho các kiểm thử dễ đọc và dễ chỉnh sửa bởi mọi người. Lựa chọn sai sẽ tạo ra các kiểm thử mà không ai cập nhật.
Một công cụ có thể xử lý cả kiểm thử chức năng và hiệu năng không? Có. Một nền tảng tất cả trong một như Apidog chạy các khẳng định chức năng và kiểm thử tải đối với cùng một định nghĩa API, vì vậy bạn duy trì một bộ kịch bản kiểm thử thay vì hai. Các công cụ tải chuyên dụng mạnh mẽ hơn cho các lần chạy phân tán rất lớn nhưng thêm một chuỗi công cụ thứ hai để giữ đồng bộ.
Một nhóm nên sử dụng bao nhiêu công cụ kiểm thử hiệu năng? Thông thường một, đôi khi hai. Một công cụ hàng ngày duy nhất bao gồm phát triển và CI; một số nhóm thêm một dịch vụ lưu trữ hoàn toàn cho các kiểm thử ra mắt quy mô lớn, đa khu vực không thường xuyên. Hơn hai công cụ làm phân mảnh kiến thức và phạm vi kiểm thử.