서버 퍼포먼스 테스트 툴 사용후기
개요
5가지 서버 퍼포먼스 툴의 사용 예시와 용도, 장단점을 따지는 글입니다. 예시는 거창한 내용은 아니고 설치 방법과 튜토리얼을 요약한 내용입니다.
가장 유명한 HP의 loadrunner는 상용 툴이기에 제외했습니다.
WrkVegetaGatlingJMeternGrinder
서버 환경
akka-http를 사용해서 요청을 받으면 로컬에 로깅하고 로그파일을 S3에 올리는 간단한 scala 프로그램을 만들었습니다.
서버에서 sbt를 이용해 jar 파일을 실행시킵니다.
프로그램이 올라간 서버는 AWS EC2의 t2.medium (CPU 2개, 메모리 4GIB)입니다.
Wrk
Wrk는 멀티 스레드로 사용자를 만들어 테스트하는 오픈소스 툴 입니다.
- 장점
- 터미널에서 가볍게 사용하기 좋음
- lua 스크립트를 쓸수 있음
- 단점
- 보낸 요청 개수가 정확하지 않음
- 자세한 리포트나 그래프를 만들어주는 기능이 없음
사용 예시
// wrk -t[쓰레드] -c[유저수] -d[시간] -s [lua script] "http://url/postback" --latency
wrk -t8 -c256 -d10s -s pipeline.lua "http://url/postback" --latency
pipeline.lua
request = function()
wrk.headers["Connection"] = "Keep-Alive"
param_value1 = math.random(1, 5)
param_value2 = math.random(1, 5)
type_rand = math.random(1, 30)
path1 = "?name=" .. type_rand
path2 = "&p1=" .. param_value1
path3 = "&p2=" .. param_value2
return wrk.format(nil, "http://url/postback" .. path1 .. path2 .. path3)
end
결과
Running 10s test @ http://ec2-ip.ap-northeast-2.compute.amazonaws.com:18080/postback
8 threads and 256 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 464.61ms 253.14ms 1.99s 87.46%
Req/Sec 48.67 34.53 217.00 70.43%
Latency Distribution
50% 409.18ms
75% 549.74ms
90% 664.65ms
99% 1.63s
3279 requests in 10.07s, 658.96KB read
Socket errors: connect 0, read 0, write 0, timeout 130
Requests/sec: 325.46
Transfer/sec: 65.41KB
후기
light java 라는 라이브러리 Github 페이지에서 다른 프레임워크와 밴치마킹을 하는 것을 보고 사용했는데 간단하고 CLI 환경에서 사용하기는 괜찮았습니다.
한 가지 이상했던 점은 결과 값으로 나온 3279 + 120 요청보다 실제 로그에 기록된 횟수는 더 많았습니다. 실제 몇 개가 날라갔는지 알 방법은 없어 보였습니다.
Vegeta
Vegeta는 go 기반으로 만들어졌고 Github 리드미에도 드래곤볼 베지터가 그려진 나름 센스있는 툴입니다.
- 장점
- 명령형 cli와 go util 둘 다 지원
- 초당 보낼 요청 개수를 정할 수 있음
- 리포트와 그래프를 뽑아 볼 수 있음
- 단점
- 검색시 드래곤볼의 베지터가 나와서 검색이 불편함
- 어떤 파라미터가 있는지 확인이 불편함 (그냥 Readme 문서)
사용예시
//echo [method url] | vageta attack -[시간] -[시간당 보내는 개수] -[시간제한] | tee [에러셋 리포트 이름] | vegeta report
echo "GET http://url/postback?name=user1&ak=123&ck=456&t=test" | vegeta attack -duration=5s -rate=200 -timeout=5s | tee results.bin | vegeta report
Requests [total, rate] 1000, 200.17
Duration [total, attack, wait] 11.790169924s, 4.995631893s, 6.794538031s
Latencies [mean, 50, 95, 99, max] 3.497947328s, 3.541281665s, 6.435849969s, 6.760585856s, 6.804998234s
Bytes In [total, mean] 78000, 78.00
Bytes Out [total, mean] 0, 0.00
Success [ratio] 100.00%
Status Codes [code:count] 200:1000
Error Set:
후기
Wrk와 다르게 Vegeta는 보낸 요청의 timeout이 안 지나면 요청에 응답이 돌아올 때까지 기다리고 리포트를 띄우는 걸로 보입니다.
duration 인자에 시간과 별개로 시간이 걸리고 Error Set을 출력해줍니다.
Go와 명령행에서 둘 다 쓸수 있는 점은 매우 좋아보입니다.
인자들을 확인하려면 다음 링크에서 확인하세요
https://github.com/tsenart/vegeta
Gatling
Gatling은 scala 기반으로 netty, akka를 사용한 테스트 툴 입니다.
- 장점
- 응답시간 분포를 리포트로 제공
- 시나리오를 작성가능
- 스레드 기반이 아닌 비동기 높은 성능이 기대됨
- 단점
- 스크립트를 스칼라로 작성해야함 (중요)
사용예시
gatling 사이트에서 들어가면 다운로드 파일을 받습니다.
gatling 파일에 테스트 스크립트를 작성합니다.
import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.http.Predef._
import scala.concurrent.duration._
class BasicSimulation extends Simulation {
// http의 헤더 설정
val httpConf = http
.baseURL("http://url")
.acceptHeader("text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8")
.doNotTrackHeader("1")
.acceptLanguageHeader("en-US,en;q=0.5")
.acceptEncodingHeader("gzip, deflate")
.userAgentHeader("Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.8; rv:16.0) Gecko/20100101 Firefox/16.0")
def randNum = (Math.random() * 10 + 1).toInt
// 임의에 query param
def randParam = Map(
"name" -> s"name${randNum}",
"p1" -> randNum,
"p2" -> randNum
)
// 실제 시나리오
val scn = scenario("BasicSimulation") // 시나리오 이름
.exec(http("request-1").get("/hello")) // 시나리오 1
.pause(2) // 대기
.exec(http("request-2").get("").queryParamMap(randParam)) // 시나리오 2
.pause(2)
setUp(
scn.inject(atOnceUsers(1))
).protocols(httpConf)
}
환경변수를 넣어줍니다.
export GATLING_HOME=/Users/Downloads/gatling-charts-highcharts-bundle-2.3.1
gatling.sh를 실행합니다. 윈도우에서는 gatling.bat 파일을 실행해줍니다.
sudo $GATLING_HOME/bin/gatling.sh
테스트 결과 다음과 같습니다.
Select simulation id (default is 'basicsimulation'). Accepted characters are a-z, A-Z, 0-9, - and _
test-1
Select run description (optional)
Simulation computerdatabase.BasicSimulation started...
================================================================================
2018-07-10 18:07:04 5s elapsed
---- Requests ------------------------------------------------------------------
> Global (OK=200 KO=0 )
> request-1 (OK=100 KO=0 )
> request-2 (OK=100 KO=0 )
---- BasicSimulation -----------------------------------------------------------
[##########################################################################]100%
waiting: 0 / active: 0 / done:100
================================================================================
Simulation computerdatabase.BasicSimulation completed in 3 seconds
Parsing log file(s)...
Parsing log file(s) done
Generating reports...
================================================================================
---- Global Information --------------------------------------------------------
> request count 200 (OK=200 KO=0 )
> min response time 442 (OK=442 KO=- )
> max response time 1311 (OK=1311 KO=- )
> mean response time 796 (OK=796 KO=- )
> std deviation 189 (OK=189 KO=- )
> response time 50th percentile 748 (OK=748 KO=- )
> response time 75th percentile 898 (OK=898 KO=- )
> response time 95th percentile 1100 (OK=1100 KO=- )
> response time 99th percentile 1102 (OK=1102 KO=- )
> mean requests/sec 50 (OK=50 KO=- )
---- Response Time Distribution ------------------------------------------------
> t < 800 ms 131 ( 66%)
> 800 ms < t < 1200 ms 68 ( 34%)
> t > 1200 ms 1 ( 1%)
> failed 0 ( 0%)
================================================================================
터미널에 로그도 띄어주고 응답시간이나 성공, 실패등을 그래프로 그려서 html 파일에 저장해줍니다.
html 리포트 파일을 보시면 응답시간 분포를 확인할 수 있습니다.
후기
시간별 응답 분포를 볼 수 있고 테스트 중에서도 퍼포먼스만 테스트한다면 괜찮은 툴로 보였습니다. 하지만 단점으로는 스칼라로 스크립트를 해야하는 점이 별로였습니다. 스칼라 특유의 난해함을 스크립트 작성때도 느껴야 하는 것은 별로입니다.
JMeter
JMeter는 아파치에서 만든 java 기반의 오픈소스로 오래된 테스트 툴중 하나입니다.
- 장점
- 아파치에서 만든 오래된 툴 유명하고 자료가 많다
- 다양한 프로토콜 지원
- GUI, 이메일, DB, SSL 지원하는 기능과 플러그인이 많다
- 단점
- 모든 기능이 다 필요한가?
- 결과는 리스너로 만들어 보는데 모니터링이 불편함
- 스레드 기반이라 성능제약이 있다고 함
사용예시
JMeter 기본적으로 자바가 설치되어 있어야합니다.
설치는 https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi를 참고하거나 mac과 우분투에서는 apt, brew 같은 패키지 관리자로도 설치가 가능합니다.
brew install jmeter
저는 brew로 설치해 응용프로그램에 jmeter가 안 보여서 콘솔에서 jmeter를 켜야했습니다.
sudo jmeter
먼저 시나리오를 만들어서 그 안에 스레드 그룹을 만들고 유저수(스레드)와 몇 번 반복할지를 입력합니다.
그 다음 원하는 add 버튼을 눌러서 프로토콜의 request를 추가하고 server ip와 포트를 입력하고 인자 값까지 추가 할수 있습니다.
리포트는 graph, summary, table 등 다양하게 있습니다. 보고 싶은 리포트가 있다면 add 버튼에서 listener를 추가할 수 있습니다.
start 버튼으로 실행시키면 테스트가 실행됩니다.
추가적으로 groovy, java, shell 스크립트를 추가할 수 있습니다.
제 서버에서는 S3에서 파일을 다운 받아 제대로 로깅 됬는지 확인하는 스크립트를 작성할수 있었습니다.
http://doloadtest.blogspot.com/2018/04/upload-download-from-aws-s3-via-jmeter.html
후기
위의 테스트 툴이 웹서버에만 한정해서 테스트가 가능했다면 JMeter는 서버 전체의 다양한 테스트가 가능했습니다.
구관이 명관이란 말이 있듯 좋은 툴입니다. 부하테스트만 할 생각인데 불필요할 정도로 기능이 많고 플러그인도 많고 부하 테스트 외 다른 테스트 목적으로도 쓸모 있어 보였습니다.
nGrinder
nGrinder는 네이버에서 만든 오픈 소스입니다.
- 장점
- 설치만 하면 사용하기 쉬움
- 예약, 모니터링, ramp up, 스크립트 기능 지원
- docker에서 사용 가능
- 단점
- agent와 controller를 각자 실행해야됨
- controller가 tomcat 필요함 tomcat이 싫다면 docker를 사용하는 것도 방법
- Thread 기반으로 구현되어 있어 성능과 동시성에 대해 제한이 있다고 함 (grinder)
사용 예시
저는 tomcat을 설치하고 싶지 않아서 nGrinder controller는 docker에서 설치했습니다.
docker pull ngrinder/controller:3.4
docker run -d -v ~/ngrinder-controller:/opt/ngrinder-controller -p 80:80 -p 16001:16001 -p 12000-12009:12000-12009 ngrinder/controller:3.4
그 후 localhost에 들어가 로그인하고 agent를 설치했습니다. 초기 아이디 비밀번호는 admin으로 들어가시면 됩니다.
agent를 실행하면 controller에서 agent를 찾아냅니다.
/ngrinder-agent/run_agent.sh
다른 툴들과 같이 입력할 사항 스크립트를 등록하고 테스트를 실행시킵니다.
그러면 모니터링을 볼수 있고 결과가 남습니다.
후기
테스트를 예약해서 주기적으로 할 수 있고 모니터링도 심플하고 좋았습니다. 개인적으로 위의 4가지 툴 보다 편리했습니다.
요약
Wrk : 몇 개 날리는게 상관 없이 간단하게 서버 부하 테스트를 하고 싶을 때
Vegeta : 초당 몇 개의 부하를 버티는지 테스트 하고 싶을 때
Gatling : 높은 성능, 시나리오 작성, html 보고서
JMeter : 성능 보단 다양한 기능이나 플러그인
nGrinder : 지속적인 테스트, 모니터링
