Apache JMeter: a szoftver szerepe a terheléses tesztelésben és a teljesítménymérésben

Apache JMeter: A terheléses tesztelés és teljesítménymérés alapköve

A modern szoftverfejlesztésben a felhasználói élmény és az alkalmazások stabilitása kulcsfontosságú. Egy lassú, vagy váratlanul összeomló rendszer nem csupán a felhasználói elégedettséget csökkenti, hanem jelentős üzleti veszteségeket is okozhat. Éppen ezért a szoftverek teljesítményének mérése és a terhelés alatti viselkedésük tesztelése elengedhetetlen lépéssé vált a fejlesztési életciklusban. Ebben a folyamatban az Apache JMeter az egyik legszélesebb körben elterjedt és legmegbízhatóbb eszköz.

Az Apache JMeter egy nyílt forráskódú, Java alapú alkalmazás, amelyet eredetileg webalkalmazások tesztelésére fejlesztettek ki, de az évek során képességei jelentősen kibővültek. Ma már nem csupán webes protokollokat képes szimulálni, hanem számos más alkalmazást és szolgáltatást is tesztelhetünk vele, beleértve az adatbázisokat, FTP szervereket, LDAP szervereket, webszolgáltatásokat (SOAP/REST) és akár e-mail szervereket is. A JMeter rugalmassága és a kiterjedt protokoll támogatása teszi az egyik legvonzóbb választássá a teljesítménytesztelők számára.

Miért elengedhetetlen a terheléses tesztelés a modern szoftverfejlesztésben?

A szoftverek funkcionalitásának tesztelése mellett legalább olyan fontos a teljesítményük és skálázhatóságuk ellenőrzése. A terheléses tesztelés célja annak felmérése, hogy egy alkalmazás vagy rendszer hogyan viselkedik egy adott terhelés mellett, hány felhasználót képes egyidejűleg kiszolgálni, és milyen gyorsan reagál különböző körülmények között. Ennek elmulasztása súlyos következményekkel járhat.

Képzeljünk el egy webáruházat, amely a karácsonyi szezonban, a legnagyobb forgalom idején válik elérhetetlenné a túlterheltség miatt. Vagy egy banki rendszert, amely nem képes elegendő tranzakciót feldolgozni csúcsidőben. Ezek a forgatókönyvek nem csupán elégedetlen ügyfeleket eredményeznek, hanem közvetlen bevételkiesést és hírnévvesztést is okozhatnak. A terheléses tesztelés segít azonosítani az ilyen szűk keresztmetszeteket és hibákat még a produkciós környezetbe kerülés előtt, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy optimalizálják a rendszert.

A terheléses tesztelés során nem csak azt vizsgáljuk, hogy egy rendszer összeomlik-e, hanem azt is, hogy milyen gyorsan reagál, mennyi erőforrást (CPU, memória, hálózat) használ fel, és milyen hibaarány mellett működik. Ezek az adatok kulcsfontosságúak a rendszer kapacitásának felméréséhez és a jövőbeli növekedés tervezéséhez. Egy jól megtervezett és végrehajtott terheléses teszt bizalmat épít az alkalmazás iránt, és biztosítja, hogy az készen álljon a valós felhasználói forgalom kezelésére.

A terheléses tesztelés típusai és céljaik a JMeter kontextusában

A terheléses tesztelés nem egyetlen, egységes módszer. Különböző típusai léteznek, amelyek mindegyike specifikus célokat szolgál, és más-más információkat nyújt a rendszer viselkedéséről. A JMeter rugalmassága lehetővé teszi, hogy szinte bármelyik típust megvalósítsuk.

• Terheléses teszt (Load Test): Ez a leggyakoribb típus, melynek célja a rendszer normál és várható csúcsterhelés alatti viselkedésének felmérése. Azt vizsgálja, hogy az alkalmazás képes-e kezelni a tervezett felhasználói számot és tranzakciómennyiséget elfogadható teljesítménnyel. A JMeterben ez tipikusan a szálcsoport (Thread Group) beállításával érhető el, ahol megadjuk a felhasználók számát, a ramp-up időt és az ismétlések számát.
• Stressz teszt (Stress Test): A stressz teszt célja a rendszer tűrőképességének határait feszegetni, azaz megtalálni azt a pontot, ahol az alkalmazás lebomlik vagy elfogadhatatlanul lassúvá válik. Ez a normál terhelés feletti, rendkívül magas felhasználói szám szimulálásával történik. Segít azonosítani a szűk keresztmetszeteket és a rendszer gyenge pontjait, mielőtt azok a valós életben problémát okoznának.
• Tartóssági teszt (Soak Test vagy Endurance Test): Ez a teszt hosszabb időn keresztül (órákig, napokig) tartó folyamatos terhelést szimulál. Célja a memória szivárgások, a lassú erőforrás-felszabadítás vagy más, idővel felmerülő teljesítményromlási problémák azonosítása. A JMeterben a ciklusok számának (Loop Count) végtelenre állításával, vagy nagyon nagyra állításával valósítható meg.
• Spike teszt (Spike Test): A spike teszt során a felhasználói forgalom hirtelen, rövid ideig tartó, drámai növekedését szimuláljuk. Ez olyan események modellezésére szolgál, mint például egy flash sale, egy médiában való megjelenés, vagy egy hír hirtelen elterjedése. A JMeterben ez egy speciális szálcsoport konfigurációval vagy ütemező (Scheduler) elemekkel érhető el.
• Volumen teszt (Volume Test): Ez a teszt a rendszer azon képességét vizsgálja, hogy nagy mennyiségű adatot vagy tranzakciót képes-e kezelni. Nem feltétlenül a felhasználók számát növeli, hanem az adatmennyiséget, például egy nagyméretű adatbázis feltöltése vagy nagy fájlok kezelése. Bár a JMeter elsősorban felhasználói interakciókat szimulál, adatbázis vagy fájlkezelő samplerekkel ez a típus is megvalósítható.

A terheléses tesztelés nem csupán a hibák felderítéséről szól, hanem a rendszer megbízhatóságának és stabilitásának megerősítéséről is, alapvető pillére a sikeres szoftvertermékek piacra vitelének.

JMeter architektúra és működési elve: Hogyan szimulálja a felhasználókat?

A JMeter egy kliens-szerver architektúrával működik, de nem szó szoros értelemben vett kliens-szerver alkalmazás. Inkább egy robusztus tesztmotorról van szó, amely képes felhasználói interakciókat szimulálni és azok eredményeit gyűjteni. Működési elve a szálak (thread) és a protokoll-specifikus samplerek (sampler) köré épül.

Amikor egy JMeter tesztet futtatunk, a következő főbb lépések zajlanak le:

1. Tesztterv (Test Plan) betöltése: A JMeter betölti a felhasználó által konfigurált teszttervet, amely tartalmazza az összes szimulálni kívánt lépést, logikát és beállítást.
2. Szálcsoportok (Thread Groups) inicializálása: A teszttervben definiált szálcsoportok alapján a JMeter létrehozza a virtuális felhasználókat reprezentáló szálakat. Minden szál egy független felhasználót szimulál.
3. Samplerek végrehajtása: Minden szál egymás után végrehajtja a teszttervben meghatározott samplereket. Egy sampler egyetlen kérést vagy interakciót reprezentál a tesztelt rendszer felé (pl. egy HTTP kérés, egy adatbázis lekérdezés).
4. Válaszok feldolgozása: A sampler elküldi a kérést, megkapja a választ, és továbbítja azt az esetleges elő- vagy utófeldolgozóknak (Pre/Post Processors), valamint az assercióknak (Assertions).
5. Asserciók ellenőrzése: Az asserciók ellenőrzik, hogy a kapott válasz megfelel-e a várakozásoknak (pl. HTTP 200 OK kód, bizonyos szöveg megjelenése). Ha egy asserció sikertelen, az adott kérés hibaként kerül rögzítésre.
6. Eredmények gyűjtése hallgatók (Listeners) segítségével: A JMeter gyűjti az egyes kérésekre vonatkozó teljesítményadatokat (válaszidő, állapotkód, bájtok száma stb.). Ezeket az adatokat a hallgatók jelenítik meg valós időben, vagy mentik fájlba későbbi elemzés céljából.
7. Logikai vezérlők (Logic Controllers) alkalmazása: A logikai vezérlők irányítják a szálak által végrehajtott samplerek sorrendjét és feltételeit (pl. ciklusok, feltételes végrehajtás, véletlenszerű választás).

A JMeter ereje abban rejlik, hogy képes nagyszámú egyidejű szálat (virtuális felhasználót) generálni egyetlen gépen, vagy akár több gépen elosztva is. Ez lehetővé teszi, hogy valósághű terhelést szimuláljunk a tesztelt rendszeren, és mérjük annak teljesítményét extrém körülmények között is. A GUI-felületen történő tesztterv összeállítás, majd a non-GUI módban történő futtatás biztosítja a hatékonyságot és a skálázhatóságot.

JMeter telepítése és alapvető konfigurációja

Az Apache JMeter telepítése viszonylag egyszerű folyamat, mivel egy Java alapú alkalmazásról van szó, amely nem igényel bonyolult telepítő futtatását. Csupán néhány előfeltételnek kell megfelelni.

Előfeltételek:

• Java Development Kit (JDK): A JMeter futtatásához szükség van egy kompatibilis JDK verzióra. A JMeter dokumentációja mindig jelzi az éppen aktuális ajánlott Java verziót. Jelenleg a Java 8 vagy újabb verziók javasoltak. Győződjünk meg róla, hogy a JAVA_HOME környezeti változó be van állítva, és a Java binárisok elérési útja szerepel a PATH környezeti változóban.

Telepítési lépések:

1. JMeter letöltése: Látogassuk meg az Apache JMeter hivatalos weboldalát (jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi), és töltsük le a legfrissebb bináris zip vagy tgz fájlt.
2. Kicsomagolás: Csomagoljuk ki a letöltött archívumot egy tetszőleges könyvtárba a merevlemezünkön (pl. `C:\jmeter` Windows esetén, vagy `/opt/jmeter` Linux/macOS esetén). Ez lesz a JMeter telepítési könyvtára (`JMETER_HOME`).
3. Futtatás:
   • GUI módban: Navigáljunk a kicsomagolt könyvtár `bin` alkönyvtárába.
     • Windows: Futtassuk a `jmeter.bat` fájlt.
     • Linux/macOS: Futtassuk a `jmeter.sh` szkriptet (lehet, hogy előtte `chmod +x jmeter.sh` parancsra van szükség).

     Ekkor elindul a JMeter grafikus felhasználói felülete.

   • Non-GUI módban (ajánlott terheléses teszteléshez):
     jmeter -n -t [tesztterv.jmx] -l [eredményfájl.jtl] -e -o [eredményjelentés_mappa]
     Ez a parancs a teszttervet konzolról futtatja, ami erőforrás-hatékonyabb.

Alapvető konfiguráció:

• Nyelv beállítása: A JMeter GUI-ban a `Options` menüpont alatt választhatjuk ki a nyelvet, beleértve a magyart is, bár az angol terminológia ismerete javasolt a közösségi támogatás miatt.
• Memória beállítások: Nagyobb tesztek futtatásához szükség lehet a JMeter számára allokált memória növelésére. Ezt a `bin/jmeter.bat` (Windows) vagy `bin/jmeter.sh` (Linux/macOS) fájlban, a `HEAP` vagy `JVM_ARGS` változók módosításával tehetjük meg. Például: `HEAP=”-Xms1g -Xmx4g”` 1GB minimális és 4GB maximális memóriát jelöl. Ez kritikus a stabil és megbízható tesztfuttatáshoz.
• Proxy beállítások: Ha vállalati proxyn keresztül csatlakozunk az internethez, a JMeter proxy beállításait a `bin/jmeter.properties` fájlban kell konfigurálni, vagy parancssorból futtatáskor paraméterként megadni.

A JMeter telepítése és alapvető konfigurációja viszonylag egyszerű, de a teljesítménytesztelés hatékonysága szempontjából kulcsfontosságú a megfelelő memória allokáció és a non-GUI mód használata a tényleges terheléses tesztek futtatásakor.

Tesztterv (Test Plan) felépítése JMeterben: Részletes áttekintés

A JMeter tesztterv (Test Plan) a terheléses tesztelés alapja. Ez egy hierarchikus struktúra, amely meghatározza, hogy a JMeter hogyan szimulálja a felhasználói viselkedést, milyen kéréseket küld, és hogyan dolgozza fel az eredményeket. Egy jól strukturált tesztterv elengedhetetlen a reprodukálható és értelmezhető eredmények eléréséhez.

Főbb elemek és szerepük:

1. Tesztterv (Test Plan):

   Ez a gyökér elem, amely tartalmazza az összes többi tesztelem beállítását. Itt definiálhatunk globális változókat, és beállíthatjuk a tesztterv viselkedését, például azt, hogy a változók újra inicializálódjanak-e minden iteráció előtt, vagy hogy a szálcsoportok párhuzamosan fussanak-e.

2. Szálcsoport (Thread Group):

   A szálcsoportok a virtuális felhasználókat reprezentálják. Minden szál egy független felhasználót szimulál, és végrehajtja a benne lévő elemeket. A legfontosabb beállítások:

   • Szálak száma (Number of Threads/Users): Hány virtuális felhasználót szimuláljon a JMeter.
   • Ramp-up idő (Ramp-up Period): Mennyi idő alatt érje el a JMeter a megadott felhasználószámot. Ez segít elkerülni a hirtelen terhelési csúcsot a teszt elején.
   • Ciklusok száma (Loop Count): Hányszor ismételje meg az adott szálcsoportban lévő kéréseket minden felhasználó. Beállítható „Infinite”-re (végtelen) is, tartóssági tesztekhez.
   • Scheduler: Lehetővé teszi a teszt futásának ütemezését (start/end idő, időtartam, kezdeti késleltetés).
3. Samplerek (Samplers):

   A samplerek a JMeter azon elemei, amelyek tényleges kéréseket küldenek a tesztelt szerver felé. Minden sampler egy adott protokollhoz vagy szolgáltatáshoz tartozik. Néhány gyakori sampler:

   • HTTP Request: Webalkalmazások tesztelésére, GET, POST, PUT, DELETE kérések küldésére. Beállítható URL, metódus, paraméterek, fejlécek, body data.
   • JDBC Request: Adatbázisok tesztelésére, SQL lekérdezések futtatására.
   • SOAP/REST Request: Webszolgáltatások (API-k) tesztelésére.
   • FTP Request: FTP szerverek tesztelésére (feltöltés/letöltés).
   • Mail Reader/Sender: E-mail szerverek tesztelésére.
4. Logikai Vezérlők (Logic Controllers):

   Ezek az elemek befolyásolják a samplerek és más elemek végrehajtási sorrendjét és feltételeit egy szálon belül. Segítenek valósághű felhasználói forgatókönyvek modellezésében.

   • Loop Controller: Egy vagy több kérést ismétel meg a megadott számú alkalommal.
   • If Controller: Feltételes végrehajtást tesz lehetővé egy kifejezés alapján.
   • Once Only Controller: A benne lévő elemeket csak egyszer hajtja végre a szál első iterációjában.
   • Random Controller: Véletlenszerűen választ ki egyet a benne lévő elemek közül.
   • Throughput Controller: Szabályozza, hogy a benne lévő elemek milyen arányban kerüljenek végrehajtásra.
5. Előfeldolgozók (Pre-Processors):

   Ezek az elemek a sampler futtatása ELŐTT hajtódnak végre. Gyakran használják dinamikus adatok generálására vagy a kérések módosítására.

   • User Parameters: Helyi változókat definiálhatunk, amelyek értékei minden iterációban változhatnak.
   • HTML Link Parser: Kinyeri a linkeket egy HTML válaszból.
   • JDBC PreProcessor: Adatbázis lekérdezéssel generál adatokat a sampler számára.
6. Utófeldolgozók (Post-Processors):

   Ezek az elemek a sampler futtatása UTÁN hajtódnak végre. Leggyakrabban a szerver válaszából származó adatok kinyerésére (korreláció) használják.

   • Regular Expression Extractor: Szabályos kifejezésekkel nyeri ki az adatokat a válaszból.
   • JSON Extractor: JSON Path kifejezésekkel nyeri ki az adatokat JSON válaszokból.
   • CSS/JQuery Extractor: CSS/jQuery szelektorokkal nyeri ki az adatokat HTML válaszokból.
   • XPath Extractor: XPath kifejezésekkel nyeri ki az adatokat XML/HTML válaszokból.
7. Asserciók (Assertions):

   Az asserciók ellenőrzik, hogy a szerver válasza a várakozásoknak megfelel-e. Ha egy asserció sikertelen, a kérés hibásnak minősül.

   • Response Assertion: Ellenőrzi a válasz szövegét, kódját, fejlécét, vagy az URL-t.
   • Duration Assertion: Ellenőrzi, hogy a válaszidő egy meghatározott küszöb alatt van-e.
   • Size Assertion: Ellenőrzi a válasz méretét.
   • JSON Assertion: Ellenőrzi, hogy egy JSON válasz tartalmaz-e bizonyos elemet, vagy hogy az értéke megegyezik-e a várakozással.
8. Hallgatók (Listeners):

   A hallgatók gyűjtik, tárolják és vizualizálják a teszt eredményeit. Fontos megjegyezni, hogy a GUI módban történő futtatás során a hallgatók használata jelentős erőforrást emészthet fel, ezért éles terheléses teszteknél érdemesebb az eredményeket fájlba menteni, és utólag elemezni.

   • View Results Tree: Részletes nézetet ad minden egyes kérésről és válaszról. Hibakereséshez ideális.
   • Aggregate Report: Összefoglaló statisztikákat mutat (átlagos válaszidő, min/max, percentilisek, átbocsátás).
   • Graph Results: Grafikonon ábrázolja a válaszidőket.
   • Summary Report: Gyors áttekintést nyújt a futtatásról.
   • Simple Data Writer: Eredményeket ment JTL fájlba.

Ezek az elemek kombinációja teszi lehetővé a JMeter számára, hogy rendkívül komplex és valósághű terheléses forgatókönyveket szimuláljon. A hierarchikus felépítés és az elemek modularitása nagyban hozzájárul a teszttervek karbantarthatóságához és újrahasznosíthatóságához.

JMeter scriptelés: Gyakorlati megközelítés – Felvétel és kézi összeállítás

A JMeter teszttervek létrehozására két alapvető módszer létezik: a kérések felvétele, és a tesztterv kézi összeállítása. Mindkét módszernek megvannak az előnyei és hátrányai.

1. Felvétel (Recording) JMeter HTTP(S) Test Script Recorderrel:

A felvétel a leggyorsabb módja egy alapvető tesztterv létrehozásának, különösen webalkalmazások esetén. A JMeter egy proxy szerverként működik, amely rögzíti a böngésző vagy más kliens és a szerver közötti összes HTTP/HTTPS forgalmat, majd ezekből automatikusan samplereket generál.

Lépések:

1. HTTP(S) Test Script Recorder hozzáadása: A Teszttervhez (Test Plan) adjunk hozzá egy „Non-Test Elements” -> „HTTP(S) Test Script Recorder” elemet.
2. Proxy beállítása: A Recorderben válasszuk ki a portot (alapértelmezett: 8888). Ha HTTPS forgalmat is rögzíteni szeretnénk, a JMeter `bin` könyvtárában található `ApacheJMeterTemporaryRootCA.crt` tanúsítványt importálnunk kell a böngészőnkbe vagy a rendszertárba, mint megbízható CA-t.
3. Böngésző proxy beállításai: Konfiguráljuk a böngészőnket, hogy a JMeter proxyján keresztül forgalmazzon (IP: 127.0.0.1, Port: 8888).
4. Recording Controller hozzáadása: Hozzunk létre egy „Logic Controllers” -> „Recording Controller” elemet egy szálcsoporton belül. Ide kerülnek majd a felvett kérések.
5. Felvétel indítása: A Recorder elemnél kattintsunk a „Start” gombra.
6. Forgalmazás a böngészőben: Hajtsuk végre a tesztelni kívánt felhasználói forgatókönyvet a böngészőben. A JMeter rögzíti a kéréseket.
7. Felvétel leállítása: Kattintsunk a „Stop” gombra a Recorderben.

Előnyök:

• Gyors kezdet: Nagyon gyorsan létrehozható egy alapvető tesztterv.
• Komplex forgatókönyvek: Képes rögzíteni a böngésző által küldött összes kérést, beleértve a JavaScript, CSS, képek kéréseit is.

Hátrányok:

• Zaj: Rengeteg szükségtelen kérést (képek, CSS, JS fájlok) rögzít, amelyeket utólag ki kell szűrni.
• Korreláció: A dinamikus adatok (session ID-k, tokenek) kezelése (korreláció) továbbra is manuális beavatkozást igényel.
• Karbantarthatóság: A felvett scriptek gyakran kevésbé olvashatóak és nehezebben karbantarthatóak, mint a kézzel írottak.

2. Kézi tesztterv összeállítás:

A kézi összeállítás során minden egyes samplert, logikai vezérlőt, elő- és utófeldolgozót, valamint asserciót manuálisan adunk hozzá és konfigurálunk a JMeter GUI-ban. Ez a módszer időigényesebb, de sokkal nagyobb kontrollt és rugalmasságot biztosít.

Lépések:

1. Szálcsoport hozzáadása: Kezdjük egy Szálcsoporttal.
2. Samplerek hozzáadása: Adjuk hozzá az első HTTP Request samplert, és konfiguráljuk a URL-t, metódust, paramétereket, fejléceket.
3. Logikai vezérlők: Használjunk Logic Controller-eket a forgatókönyv logikájának (pl. bejelentkezés, termék keresése, kosárba helyezés) modellezéséhez.
4. Elő- és utófeldolgozók: Adjuk hozzá a szükséges Pre- és Post-Processors-okat a dinamikus adatok kezelésére.
5. Asserciók: Adjuk hozzá az asserciókat a válaszok validálásához.
6. Hallgatók: Adjuk hozzá a Listeners-eket az eredmények megtekintéséhez.

Előnyök:

• Pontosság és kontroll: Teljes kontrollt biztosít a tesztterv felett, csak a szükséges kéréseket tartalmazza.
• Karbantarthatóság: A jól strukturált, kézzel írott scriptek sokkal könnyebben olvashatóak, érthetőek és karbantarthatóak.
• Rugalmasság: Lehetővé teszi komplex forgatókönyvek, adatvezérelt tesztek és egyedi logikák egyszerűbb megvalósítását.

Hátrányok:

• Időigényes: Különösen nagy vagy sok kérést tartalmazó alkalmazások esetén a kezdeti beállítás időigényesebb.
• Technikai ismeretek: Mélyebb ismereteket igényel a JMeter elemeiről és a tesztelt alkalmazás protokolljáról.

Ajánlott megközelítés: Gyakran a kettő kombinációja a leghatékonyabb. Használjuk a felvevőt egy alapvető forgatókönyv gyors rögzítésére, majd manuálisan tisztítsuk meg, finomítsuk, adjunk hozzá korrelációt, paraméterezést és asserciókat. Ez a hibrid megközelítés ötvözi a sebességet a pontossággal és a karbantarthatósággal.

Paraméterezés és adatvezérelt tesztelés JMeterrel



A terheléses tesztelés során ritkán elegendő egyetlen felhasználó ismétlődő viselkedését szimulálni. Valós környezetben a felhasználók különböző adatokkal (pl. felhasználónevek, jelszavak, termék ID-k, keresőkifejezések) interaktálnak a rendszerrel. A paraméterezés és az adatvezérelt tesztelés teszi lehetővé, hogy a JMeter tesztek valósághűen szimulálják ezt a sokféleséget.

Miért fontos a paraméterezés?

• Valósághűség: A rendszerre érkező kérések sokféleségét szimulálja, elkerülve, hogy a szerver oldali gyorsítótárak (cache) torzítsák az eredményeket.
• Adatütközések elkerülése: Megakadályozza, hogy több virtuális felhasználó ugyanazzal az adattal próbálkozzon, ami hibákhoz vagy nem valósághű viselkedéshez vezethet.
• Tesztlefedettség: Különböző forgatókönyveket és adatkombinációkat tesztelhetünk.

Gyakori paraméterezési technikák JMeterben:

1. User Defined Variables (UDV):

   A legegyszerűbb módja a statikus változók definiálásának. Ezek globálisan elérhetők a teszttervben, és hasznosak lehetnek például alap URL-ek, portok, vagy más, a teszt során nem változó értékek tárolására. Kézzel adhatók hozzá a Teszttervhez vagy egy Szálcsoporthoz.

   • Hozzáadás: Jobb klikk a Teszttervre/Szálcsoportra -> Add -> Config Element -> User Defined Variables.
   • Használat: `${valtozonev}` formátumban a samplerekben vagy más elemekben.
2. CSV Data Set Config:

   Ez a leggyakoribb és legrugalmasabb módszer a tesztadatok külső fájlból való beolvasására. Lehetővé teszi, hogy nagy mennyiségű tesztadatot (pl. felhasználónevek, jelszavak, termék ID-k) töltsünk be egy CSV fájlból, és minden virtuális felhasználóhoz vagy minden iterációhoz más-más adatot rendeljünk.

   • Hozzáadás: Jobb klikk a Szálcsoportra -> Add -> Config Element -> CSV Data Set Config.
   • Beállítások:
     • Filename: A CSV fájl elérési útja.
     • Variable Names (comma-delimited): A CSV fájl oszlopainak nevei (pl. `username,password,productID`). Ezek lesznek a JMeter változóinak nevei.
     • Delimiter: Az oszlopok elválasztó karaktere a CSV-ben (alapértelmezett: `,`).
     • Recycle on EOF: Ha `True`, a JMeter újraindul a fájl elejéről, ha elfogytak az adatok.
     • Stop thread on EOF: Ha `True`, a szál leáll, ha elfogytak az adatok.
     • Sharing mode: Meghatározza, hogyan osztoznak a szálak az adatokon (pl. `All threads`, `Current thread group`, `Current thread`).
   • Használat: `${valtozonev}` formátumban, ugyanúgy, mint az UDV-nél.
3. Random Variable:

   Ez az elem egy véletlen számot vagy karakterláncot generál. Hasznos lehet, ha egyedi, nem ismétlődő adatokat szeretnénk generálni, például egyedi felhasználóneveket regisztrációhoz, vagy véletlen keresőkifejezéseket.

   • Hozzáadás: Jobb klikk a Szálcsoportra -> Add -> Config Element -> Random Variable.
   • Beállítások: Start, End, Output Format, Variable Name.
4. Counter:

   A Counter egy számlálót hoz létre, amely minden iterációban növeli az értékét. Hasznos lehet egyedi ID-k generálására, vagy egy számsorozat bejárására.

   • Hozzáadás: Jobb klikk a Szálcsoportra -> Add -> Config Element -> Counter.
   • Beállítások: Start, Increment, Maximum, Variable Name.
5. __RandomString funkció:

   Ez egy beépített JMeter funkció, amely véletlenszerű karakterláncot generál. Használható közvetlenül a samplerekben anélkül, hogy külön elemet kellene hozzáadni.

   • Használat: `${__RandomString(length,chars,variableName)}`

A paraméterezés és az adatvezérelt tesztelés alapvető fontosságú a valósághű és hatékony terheléses tesztek létrehozásához. A CSV Data Set Config különösen hatékony eszköz nagy adathalmazok kezelésére, míg a Random Variable és a Counter segítenek az egyedi, nem ismétlődő adatok generálásában.

Korreláció: Dinamikus adatok kezelése a JMeterben

A terheléses tesztelés egyik legnagyobb kihívása a dinamikus adatok kezelése, más néven korreláció. A webalkalmazások gyakran használnak olyan értékeket, mint például a munkamenet azonosítók (session ID-k), CSRF tokenek, nézetállapotok (view state) vagy egyedi tranzakció azonosítók, amelyek a szerver válaszában generálódnak, és a következő kérésben vissza kell küldeni őket. Ha ezeket nem kezeljük megfelelően, a JMeter virtuális felhasználói nem tudnak valósághűen interakcióba lépni az alkalmazással, ami hibás vagy irreleváns teszteredményekhez vezet.

Miért van szükség korrelációra?

Képzeljük el, hogy egy felhasználó bejelentkezik egy weboldalra. A bejelentkezés sikere után a szerver egy egyedi munkamenet azonosítót (session ID) küld vissza. A felhasználó minden további kérése (pl. termék keresése, kosárba helyezés) ezt a session ID-t tartalmazza, hogy a szerver tudja, kihez tartozik a kérés. Ha a JMeter nem képes kinyerni és felhasználni ezt a dinamikus ID-t, a következő kérések sikertelenek lesznek, mintha egy új, nem bejelentkezett felhasználó próbálkozna.

A korreláció lényege, hogy a JMeter kinyeri a dinamikus értékeket a szerver válaszából (pl. egy előző kérés válaszából), és változóként tárolja azokat, majd a következő kérésekben felhasználja ezeket a változókat.

Gyakori korrelációs technikák JMeterben (utófeldolgozók):

1. Regular Expression Extractor:

   Ez a leggyakrabban használt és legrugalmasabb eszköz a szöveges válaszokból származó adatok kinyerésére. Szabályos kifejezéseket (regular expressions) használ a mintázatok illesztésére.

   • Hozzáadás: Jobb klikk egy Samplerre -> Add -> Post-Processors -> Regular Expression Extractor.
   • Beállítások:
     • Apply to: Melyik válaszra alkalmazza (fő minta, alminták, stb.).
     • Field to check: Melyik mezőt ellenőrizze (pl. Body, Response Headers, URL).
     • Reference Name: A változó neve, amelybe a kinyert érték kerül (pl. `sessionId`).
     • Regular Expression: A szabályos kifejezés. Fontos a megfelelő csoport (pl. `(.*?)`) használata.
     • Template: `$1$` ha az első csoportot akarjuk kinyerni.
     • Match No.: Melyik előfordulást akarjuk kinyerni, ha több is van (0=véletlen, 1=első, -1=összes).
     • Default Value: Alapértelmezett érték, ha a minta nem található.
   • Használat: A kinyert változó a `${sessionId}` formátumban használható fel a későbbi samplerekben.
2. JSON Extractor:

   Ha a szerver JSON formátumban adja vissza a válaszokat (ami ma már rendkívül gyakori API tesztelésnél), a JSON Extractor a leghatékonyabb eszköz. JSON Path kifejezéseket használ az adatok kinyerésére.

   • Hozzáadás: Jobb klikk egy Samplerre -> Add -> Post-Processors -> JSON Extractor.
   • Beállítások:
     • Names of created variables: A változó neve (pl. `authToken`).
     • JSON Path expressions: A JSON Path kifejezés (pl. `$.data.token`).
     • Match No.: Ugyanaz, mint a RegEx Extractorban.
     • Default Value: Ugyanaz, mint a RegEx Extractorban.
   • Használat: `${authToken}`.
3. CSS/JQuery Extractor:

   HTML válaszokból, CSS szelektorok vagy jQuery szintaxis segítségével nyer ki adatokat. Kényelmesebb lehet, mint a RegEx HTML esetén.

   • Hozzáadás: Jobb klikk egy Samplerre -> Add -> Post-Processors -> CSS/JQuery Extractor.
   • Beállítások: Variable name, CSS/JQuery expression, Attribute (ha egy elem attribútumát akarjuk kinyerni).
4. XPath Extractor:

   XML vagy XHTML válaszokból nyer ki adatokat XPath kifejezésekkel. XML webszolgáltatások tesztelésénél hasznos.

   • Hozzáadás: Jobb klikk egy Samplerre -> Add -> Post-Processors -> XPath Extractor.
   • Beállítások: Variable name, XPath query.

A korreláció a terheléses tesztelés legkomplexebb, de egyben legfontosabb része. Nélküle a legtöbb valós alkalmazás tesztelése lehetetlen, mivel a virtuális felhasználók nem tudnák fenntartani a munkamenetüket és interakcióba lépni a dinamikusan változó adatokkal. Időt és türelmet igényel a helyes korreláció beállítása, de ez a kulcs a megbízható és releváns teszteredményekhez.

Hibakezelés és validáció asserciókkal a JMeterben

A terheléses tesztelés nem csupán a sebesség méréséről szól, hanem arról is, hogy a rendszer helyesen működik-e a terhelés alatt. A JMeterben az asserciók (Assertions) felelnek azért, hogy ellenőrizzék a szerver válaszát, és jelezzék, ha valami nem a várakozások szerint történt. Egy sikertelen asserció azt jelenti, hogy az adott kérés hibásnak minősül, még akkor is, ha a szerver HTTP 200 OK kóddal válaszolt.

Miért fontosak az asserciók?

• Validáció: Biztosítják, hogy a szerver nem csak válaszol, hanem a megfelelő tartalommal és állapotkóddal válaszol. Egy 200 OK státusz kód önmagában nem garantálja, hogy a válasz tartalma is helyes.
• Hibafelismerés: Azonosítják a funkcionális hibákat, amelyek terhelés alatt jöhetnek elő (pl. helytelen adatok, hiányzó elemek).
• Értékelhetőség: Segítenek értelmezni az eredményeket. Egy teszt, ahol sok kérés „sikeres” (HTTP 200), de tele van assercióhibákkal, valójában egy sikertelen teszt.

Gyakori asserció típusok JMeterben:

1. Response Assertion:

   A leggyakrabban használt asserció, amely a szerver válaszának különböző aspektusait ellenőrzi.

   • Hozzáadás: Jobb klikk egy Samplerre -> Add -> Assertions -> Response Assertion.
   • Főbb beállítások:
     • Apply to: Melyik részét ellenőrizze a válasznak (Main sample only, Sub-samples, stb.).
     • Field to Test: Melyik mezőt ellenőrizze:
       • Text Response: A válasz törzse.
       • Response Code: A HTTP állapotkód (pl. 200).
       • Response Message: A HTTP állapotüzenet (pl. OK).
       • Response Headers: A válasz fejlécei.
       • URL Sampled: A kérés URL-je.
     • Pattern Matching Rules: Hogyan illeszkedjen a minta (Contains, Matches, Equals, Substring, Not).
     • Patterns to Test: A minták listája, amelyeknek szerepelniük kell (vagy nem szabad szerepelniük) a válaszban. Pl. egy bejelentkezési oldalon „Sikeres bejelentkezés” szöveget várunk, vagy „Hiba” szöveget nem várunk.
2. Duration Assertion:

   Ellenőrzi, hogy a válaszidő egy meghatározott időküszöb alatt van-e. Ez alapvető a teljesítménycélok (SLA – Service Level Agreement) betartásának ellenőrzéséhez.

   • Hozzáadás: Jobb klikk egy Samplerre -> Add -> Assertions -> Duration Assertion.
   • Beállítások: Duration in milliseconds: A maximális elfogadható válaszidő milliszekundumban.
3. Size Assertion:

   Ellenőrzi a válasz méretét bájtokban. Hasznos lehet, ha a válasz mérete váratlanul megnő vagy lecsökken, ami hibára utalhat.

   • Hozzáadás: Jobb klikk egy Samplerre -> Add -> Assertions -> Size Assertion.
   • Beállítások: Size in bytes: A várakozott méret. Comparison: Equals, Greater than, Less than, Not equals.
4. JSON Assertion:

   Speciálisan JSON válaszok validálására szolgál. Lehetővé teszi JSON Path kifejezésekkel ellenőrizni, hogy egy adott JSON mező létezik-e, vagy az értéke megegyezik-e a várakozással.

   • Hozzáadás: Jobb klikk egy Samplerre -> Add -> Assertions -> JSON Assertion.
   • Beállítások: JSON Path: A JSON Path kifejezés. Expected Value: A várakozott érték.
5. XPath Assertion:

   XML vagy XHTML válaszok validálására szolgál XPath kifejezésekkel. Ellenőrzi, hogy egy adott XPath kifejezés eredménye igaz-e, vagy hogy egy adott elem létezik-e.

   • Hozzáadás: Jobb klikk egy Samplerre -> Add -> Assertions -> XPath Assertion.
   • Beállítások: XPath expression.

Az asserciókat mindig stratégiailag kell elhelyezni a teszttervben. Minden kritikus lépésnél érdemes legalább egy asserciót elhelyezni, amely ellenőrzi a funkcionális helyességet (pl. sikeres bejelentkezés, termék kosárba tétele). Ezen felül a Duration Assertion-ök segítenek a teljesítménycélok betartásának ellenőrzésében. Egy tesztterv, asserciók nélkül, csupán a szerver válaszidejét méri, de nem garantálja, hogy a válaszok funkcionálisan helyesek voltak.

Eredmények elemzése és jelentéskészítés JMeterrel

A terheléses tesztelés utolsó, de talán legfontosabb fázisa az eredmények elemzése és a jelentéskészítés. A JMeter számos eszközt biztosít ehhez, de a hatékony elemzéshez a tesztelőnek értenie kell a kulcsfontosságú metrikákat és azok jelentését.

Eredmények gyűjtése:

A JMeter a hallgatók (Listeners) segítségével gyűjti és jeleníti meg az eredményeket. Bár a GUI-ban is megtekinthetők az eredmények (pl. View Results Tree, Aggregate Report), éles terheléses teszteknél erősen ajánlott az eredményeket fájlba menteni (non-GUI módban), majd utólag elemezni. A GUI-ban történő vizualizáció jelentős erőforrást fogyaszt, ami torzíthatja a teszteredményeket.

• Simple Data Writer: Ezt az elemet használjuk a nyers adatok JTL formátumban történő mentéséhez. Ez a fájl tartalmazza az összes kérés részletes adatait (válaszidő, állapotkód, bájtok, szál neve, stb.).
• HTML Dashboard Report: A JMeter 3.0 óta beépített funkció, amely egy átfogó, interaktív HTML jelentést generál a JTL fájlból. Ez a jelentés számos grafikont és táblázatot tartalmaz, amelyek megkönnyítik az elemzést.

Kulcsfontosságú metrikák és elemzésük:

1. Átlagos válaszidő (Average Response Time):

   Ez az egyik leggyakrabban figyelt metrika, amely az összes sikeres kérés átlagos válaszidejét mutatja. Magas átlagos válaszidő szűk keresztmetszetre utalhat.

2. Percentilisek (Percentiles – 90%, 95%, 99%):

   Az átlag önmagában megtévesztő lehet, mivel a kiugró értékek elfedhetők. A percentilisek sokkal pontosabb képet adnak a felhasználói élményről. Például a 90%-os percentilis azt jelenti, hogy a kérések 90%-a a megadott időn belül teljesült. A 90%-os vagy 95%-os percentilis a legfontosabb metrika a felhasználói élmény szempontjából.

3. Minimális és Maximális válaszidő (Min/Max Response Time):

   A legalacsonyabb és legmagasabb válaszidő. A maximális érték különösen fontos lehet, ha rendkívül lassú válaszok is előfordultak, amelyek súlyosan befolyásolhatják néhány felhasználó élményét.

4. Átbocsátás (Throughput):

   A szerver által egy adott időegység (pl. másodperc) alatt sikeresen feldolgozott kérések száma. Magasabb érték jobb teljesítményre utal. Az átbocsátás és a válaszidő fordítottan arányosak lehetnek – ha a válaszidő nő, az átbocsátás gyakran csökken.

5. Hibaarány (Error Rate):

   A sikertelen kérések (pl. HTTP 5xx státuszkódok, assercióhibák) százalékos aránya az összes kéréshez képest. Egy magas hibaarány komoly problémára utal, és azonnali beavatkozást igényel.

6. Bájtok/másodperc (Bytes/Sec):

   A szerver által küldött/fogadott adatmennyiség sebessége. Segít a hálózati sávszélesség felhasználásának felmérésében.

7. Kérések/másodperc (Hits/Sec):

   A szerverre érkező összes kérés (beleértve a beágyazott erőforrásokat is, mint CSS, JS, képek) száma másodpercenként. Ez eltér az átbocsátástól, ami csak a „fő” kéréseket számolja.

Jelentéskészítés a HTML Dashboard segítségével:

A JMeter beépített HTML jelentésgenerátora (Dashboard) rendkívül hasznos. Futtatás után a következő paranccsal generálható:

jmeter -g [eredményfájl.jtl] -o [eredményjelentés_mappa]

Ez a parancs létrehoz egy mappát a megadott helyen, benne egy `index.html` fájllal, amely a teljesítményadatok átfogó vizuális összefoglalóját tartalmazza. Ez a jelentés tartalmazza a főbb statisztikákat, hibatípusokat, válaszidő-eloszlást, átbocsátási grafikont, és még sok mást.

Az eredmények elemzésekor fontos a kontextus. Mi volt a cél? Milyen terhelés alatt vizsgáltuk? Milyen SLA-kat kell teljesíteni? Az adatok önmagukban nem mondanak sokat, de a megfelelő értelmezéssel segítenek azonosítani a teljesítményproblémákat és a rendszer szűk keresztmetszeteit.

Elosztott terheléses tesztelés JMeterrel: Skálázhatóság nagy terhelés esetén



Amikor a tesztelni kívánt felhasználók száma rendkívül magas (több ezer vagy tízezer egyidejű felhasználó), egyetlen JMeter példány már nem képes elegendő terhelést generálni. Ennek oka, hogy a JMeter maga is erőforrásokat fogyaszt (CPU, memória, hálózat). Ilyen esetekben van szükség az elosztott terheléses tesztelésre, ahol több JMeter példány (slave) működik együtt egy központi JMeter vezérlő (master) irányítása alatt.

Miért van szükség elosztott tesztelésre?

• Terhelés skálázása: Lehetővé teszi, hogy sokkal nagyobb terhelést generáljunk, mint amit egyetlen gép képes lenne.
• Földrajzi eloszlás: Szimulálhatunk felhasználókat különböző földrajzi helyekről, ami segít felmérni a hálózati késleltetés hatását a felhasználói élményre.
• Erőforrás-kihasználás: Elosztja a terhelésgenerálás feladatát több gépen, optimalizálva az erőforrások kihasználását.

Az elosztott tesztelés architektúrája:

Az elosztott tesztelés egy master-slave architektúrán alapul:

• Master (Vezérlő): Ez az a gép, ahol a JMeter GUI fut (vagy ahol a non-GUI futtatást kezdeményezzük). Ez a gép küldi el a teszttervet a slave gépeknek, elindítja a tesztet, és gyűjti az eredményeket a slave-ektől.
• Slave (Generátor): Ezek a gépek a tényleges terhelést generálják. Minden slave JMeter példány fut, és várja a master utasításait. A slave-ek végrehajtják a teszttervet, és visszaküldik az eredményeket a masternek.

Beállítási lépések:

1. JMeter telepítése minden gépen:

   Minden master és slave gépre telepítsük fel a JMeter azonos verzióját, és győződjünk meg arról, hogy mindenütt ugyanaz a Java verzió van telepítve. Fontos, hogy a memória beállítások (Heap Size) megfelelőek legyenek a slave gépeken, a generálni kívánt terhelésnek megfelelően.

2. SSL/TLS beállítások (ha szükséges):

   JMeter 5.0-tól kezdve az RMI kommunikáció alapértelmezetten SSL/TLS-en keresztül történik. A `bin/jmeter.properties` fájlban a `server.rmi.ssl.disable=true` beállítással kikapcsolható az SSL, ha a környezet ezt indokolja (de biztonsági okokból nem ajánlott produkciós környezetben).

3. Slave gépek konfigurálása:

   Minden slave gépen nyissuk meg a `bin/jmeter.properties` fájlt, és keressük meg a `server_port` beállítást (alapértelmezett: 1099). Győződjünk meg róla, hogy ez a port nyitva van a tűzfalon. Indítsuk el a JMeter szervert minden slave gépen a `bin/jmeter-server.bat` (Windows) vagy `bin/jmeter-server` (Linux/macOS) parancs futtatásával. Ez a parancs elindítja az RMI szervert, amely várja a master kapcsolatát.

4. Master gép konfigurálása:

   A master gépen nyissuk meg a `bin/jmeter.properties` fájlt, és keressük meg a `remote_hosts` beállítást. Adjuk hozzá a slave gépek IP-címeit vagy hosztneveit, vesszővel elválasztva (pl. `remote_hosts=192.168.1.101,192.168.1.102`).

5. Teszt futtatása a masterről:
   • GUI módban: Nyissuk meg a teszttervet a JMeter GUI-ban. A `Run` menüpont alatt válasszuk a `Remote Start` opciót, majd válasszuk ki az összes slave gépet, vagy a `Remote Start All` opciót.
   • Non-GUI módban (ajánlott):
     jmeter -n -t [tesztterv.jmx] -l [eredményfájl.jtl] -r
     A `-r` paraméter a `remote_hosts` beállításban megadott összes slave gépen elindítja a tesztet. Ha csak bizonyos slave-eken akarjuk futtatni, használjuk a `-R` paramétert a slave IP-címekkel:
     jmeter -n -t [tesztterv.jmx] -l [eredményfájl.jtl] -R 192.168.1.101,192.168.1.102

Az elosztott tesztelés beállítása nagyobb odafigyelést igényel a hálózati konfiguráció és a tűzfalak miatt, de nélkülözhetetlen a nagyméretű terheléses tesztekhez. A sikeres beállítás után a JMeter képes lesz szimulálni a valós környezetben előforduló, hatalmas felhasználói forgalmat, és pontosan mérni a rendszer teljesítményét ilyen extrém körülmények között is.

JMeter és a CI/CD integráció: Automatizált teljesítménytesztelés

A modern szoftverfejlesztésben a folyamatos integráció (CI) és folyamatos szállítás/telepítés (CD) alapvető fontosságú. A CI/CD pipeline-ok célja a fejlesztési folyamat automatizálása, a hibák korai felismerése és a gyorsabb kiadási ciklusok elérése. A teljesítménytesztelés integrálása a CI/CD pipeline-ba (más néven Shift-Left Performance Testing) lehetővé teszi, hogy a teljesítményproblémákat már a fejlesztési fázisban, még azelőtt azonosítsuk, mielőtt azok a produkciós környezetbe kerülnének.

Miért integráljuk a JMeter-t a CI/CD-be?

• Korai hibafelismerés: A teljesítményproblémák felismerése a fejlesztési ciklus elején sokkal olcsóbb és könnyebb, mint a produkcióban.
• Regresszió elkerülése: Minden kódváltoztatás vagy új funkció bevezetése után automatikusan ellenőrizhető, hogy nem okozott-e teljesítményromlást.
• Folyamatos visszajelzés: A fejlesztők és az üzemeltetők folyamatosan kapnak visszajelzést a rendszer teljesítményéről.
• Automatizálás: Csökkenti a manuális tesztelésre fordított időt és erőfeszítést.

JMeter integráció lépései és eszközök:

A JMeter-t a non-GUI módjában kell futtatni a CI/CD környezetben, mivel a GUI erőforrás-igényes, és nem alkalmas automatizált futtatásra.

jmeter -n -t [tesztterv.jmx] -l [eredményfájl.jtl] -e -o [eredményjelentés_mappa]

Ez a parancs futtatja a teszttervet, és generál egy JTL eredményfájlt, valamint egy HTML Dashboard jelentést.

Gyakori CI/CD eszközök és integrációs pontok:

1. Jenkins:

   A Jenkins az egyik legnépszerűbb CI/CD szerver. Számos plugin áll rendelkezésre a JMeter integrációhoz:

   • Performance Plugin: Ez a plugin képes elemezni a JMeter JTL fájljait, grafikonokat generálni, és összehasonlítani a teszteredményeket a korábbi futtatásokkal. Beállíthatók küszöbértékek is, amelyek túllépése esetén a build sikertelennek minősül (pl. ha az átlagos válaszidő meghaladja a 2 másodpercet, vagy a hibaarány meghaladja az 1%-ot).
   • Publish HTML: Ezzel a pluginnal a JMeter által generált HTML Dashboard jelentést közvetlenül a Jenkins felületén tehetjük közzé.
   • JMeter Maven Plugin: Ha a projekt Maven alapú, a JMeter Maven Plugin lehetővé teszi a JMeter tesztek Maven build fázisba való beillesztését.

   A Jenkins pipeline-ban egy `sh` vagy `bat` lépésben futtatható a JMeter parancs, majd a Performance Plugin elemzi az eredményeket.

2. GitLab CI/CD:

   A GitLab beépített CI/CD funkciói lehetővé teszik a JMeter tesztek futtatását `gitlab-ci.yml` fájlban definiált scriptekkel. A JMeter futtatása egy Docker konténerben is történhet, ami izolált és reprodukálható környezetet biztosít.

   • Definiálhatunk egy `script` szakaszt, amely letölti a JMeter-t (ha nincs Docker image), futtatja a tesztet, és elmenti az eredményeket.
   • Az eredményfájlok (JTL, HTML report) artefaktumként menthetők, hogy a build után elérhetők legyenek.
3. Azure DevOps:

   Az Azure Pipelines is támogatja a JMeter integrációt. Használhatunk parancssori feladatokat a JMeter futtatásához, és a JMeter által generált JTL fájlokat elemző extension-öket a piactérről, vagy az eredményeket publikálhatjuk artefaktumként.

4. Docker:

   A JMeter Docker konténerben való futtatása kiválóan alkalmas CI/CD környezetekben. Elkészíthetünk egy Dockerfile-t, amely tartalmazza a JMeter-t és a szükséges pluginokat, majd ezt a konténert futtathatjuk a CI/CD pipeline-ban. Ez biztosítja a konzisztens tesztkörnyezetet.

A JMeter CI/CD integrációja egy kulcsfontosságú lépés a DevOps kultúra felé. Segít a fejlesztési csapatoknak gyorsabb visszajelzést kapni a kód teljesítményéről, és proaktívan kezelni a potenciális problémákat, mielőtt azok komolyabb károkat okoznának.

Teljesítménymérés: Kulcsfontosságú metrikák a JMeter kontextusában

A terheléses tesztelés során a JMeter számos metrikát gyűjt, amelyek elengedhetetlenek a rendszer teljesítményének átfogó megértéséhez. Fontos, hogy ne csak a „válaszidőre” fókuszáljunk, hanem több szempontból is vizsgáljuk a rendszer viselkedését, beleértve a szerver oldali erőforrás-felhasználást is.

JMeter által gyűjtött főbb metrikák (kliens oldalról):

Ezeket a metrikákat a JMeter a virtuális felhasználók szemszögéből méri.

• Válaszidő (Response Time):

  Az az idő, ami a kérés elküldésétől a szerver teljes válaszának fogadásáig eltelik. Ez az egyik legfontosabb felhasználói élményt tükröző metrika. A JMeter különböző válaszidő értékeket biztosít:

  • Átlag (Average): Az összes válaszidő számtani átlaga.
  • Medián (Median): Az az érték, amelynél az adatok fele kisebb, fele nagyobb. Kevésbé érzékeny a kiugró értékekre, mint az átlag.
  • 90%, 95%, 99% Percentilisek: Ahogy korábban említettük, ezek az értékek azt mutatják, hogy a kérések adott százaléka mennyi időn belül teljesült. A felhasználói élményt leginkább a magasabb percentilisek tükrözik.
  • Minimum (Min): A legrövidebb válaszidő.
  • Maximum (Max): A leghosszabb válaszidő.
• Átbocsátás (Throughput):

  A szerver által egy adott időegység (általában másodperc) alatt sikeresen feldolgozott tranzakciók (kérések) száma. Minél nagyobb, annál jobb. Ez a metrika közvetlenül arányos a rendszer kapacitásával.

• Latencia (Latency):

  Az az idő, ami a kérés elküldésétől az első bájt válasz megérkezéséig eltelik. Ez tükrözi a hálózati késleltetést és a szerver feldolgozási idejének egy részét, de nem tartalmazza a teljes válasz letöltési idejét.

• Hibaarány (Error Rate):

  A sikertelen kérések (pl. HTTP 4xx/5xx hibakódok, vagy assercióhibák) százalékos aránya. Ideális esetben ez 0% kellene, hogy legyen a terhelési célon belül.

• Elküldött/Fogadott bájtok (Sent/Received Bytes):

  Az elküldött és fogadott adatok mennyisége bájtokban. Segít a hálózati sávszélesség-használat elemzésében.

• Kérések száma (Number of Samples):

  Az összes elküldött kérés száma a teszt során.

Szerver oldali metrikák (erőforrás-felhasználás):

Bár a JMeter elsősorban kliens oldali metrikákat gyűjt, a terheléses tesztelés során elengedhetetlen a szerver oldali erőforrások monitorozása is. Ezek az adatok segítenek azonosítani a szűk keresztmetszeteket a szerver hardverében vagy szoftverében. Ezeket a metrikákat általában külön monitorozó eszközökkel gyűjtjük (pl. Grafana, Prometheus, AppDynamics, Dynatrace, vagy egyszerűen `top`/`htop`/`resmon` parancsokkal).

• CPU kihasználtság:

  A processzorok terheltsége. Magas CPU-használat utalhat nem hatékony kódra, kevés processzormagra, vagy CPU-intenzív feladatokra.

• Memória kihasználtság:

  A memória fogyasztása. Folyamatosan növekvő memória-felhasználás memória szivárgásra utalhat, míg a memóriahiány lassuláshoz vagy összeomláshoz vezethet.

• Diszk I/O:

  A merevlemez olvasási/írási sebessége. Magas diszk I/O szűk keresztmetszetet jelezhet adatbázis-műveleteknél vagy fájlkezelésnél.

• Hálózati I/O:

  A hálózati forgalom (küldött/fogadott bájtok másodpercenként). Segít felmérni a hálózati sávszélesség korlátait.

• Adatbázis metrikák:

  Lekérdezések száma, tranzakciók száma, lockok, lassú lekérdezések.

• Alkalmazásszerver metrikák:

  Szálak száma, GC (Garbage Collection) tevékenység, queue-k mérete.

A kliens oldali és szerver oldali metrikák együttes elemzése adja a legteljesebb képet a rendszer teljesítményéről. Például, ha a válaszidő megnő, és ezzel párhuzamosan a CPU kihasználtság is 100% közelébe ugrik, akkor a probléma valószínűleg a processzorok elégtelen kapacitásában vagy a CPU-intenzív kódokban rejlik. Ha a válaszidő nő, de a CPU kihasználtság alacsony, akkor a probléma lehet a memória, diszk I/O, adatbázis, vagy a hálózati késleltetés.

JMeter bővíthetősége: Pluginok és egyéni fejlesztések

Az Apache JMeter egyik legnagyobb erőssége a bővíthetősége. A JMeter egy nyílt forráskódú platform, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy saját fejlesztésekkel (pluginokkal) bővítsék a funkcionalitását. Ez rendkívül rugalmassá teszi az eszközt, és lehetővé teszi, hogy szinte bármilyen egyedi tesztelési igényt kielégítsen.

JMeter Plugin Manager:

A pluginok telepítésének legegyszerűbb módja a JMeter Plugin Manager. Ez egy különálló plugin, amelyet a hivatalos JMeter Plugins weboldalról (jmeter-plugins.org) tölthetünk le. Miután letöltöttük a `plugins-manager.jar` fájlt, másoljuk be a JMeter `lib/ext` könyvtárába, majd indítsuk újra a JMeter-t.

A Plugin Manager elérhető a `Options` menüpont alatt. Lehetővé teszi a rendelkezésre álló pluginok böngészését, telepítését, frissítését és eltávolítását egy egyszerű grafikus felületen keresztül. Ez nagymértékben leegyszerűsíti a pluginok kezelését.

Népszerű és hasznos pluginok:

Számos közösségi fejlesztésű plugin létezik, amelyek jelentősen kibővítik a JMeter alapfunkcionalitását:

• Custom Thread Groups:

  Az alap szálcsoportok mellett ezek a pluginok fejlettebb terhelési mintázatokat tesznek lehetővé:

  • jp@gc – Ultimate Thread Group: Lehetővé teszi a szálak számának, a ramp-up, hold és shutdown fázisok pontos grafikus beállítását.
  • jp@gc – Concurrency Thread Group: Konfigurálható cél koncurrencia (egyidejű felhasználók száma) alapján.
• Extra Listeners (Eredmény megjelenítők):

  Fejlettebb grafikus megjelenítők és riportok, amelyek részletesebb elemzést tesznek lehetővé:

  • jp@gc – PerfMon Metrics Collector: Lehetővé teszi a szerver oldali CPU, memória, diszk I/O, hálózati I/O metrikák gyűjtését a JMeter teszt futása közben. Ez kulcsfontosságú a szűk keresztmetszetek azonosításához. Külön ügynök (Agent) futtatása szükséges a szervereken.
  • jp@gc – Flexible File Writer: Nagyon rugalmasan konfigurálható fájlba író hallgató, amely lehetővé teszi a kimeneti fájl formátumának testreszabását.
  • jp@gc – Transactions per Second: Kifejezetten az átbocsátást (TPS) mutató grafikon.
• Functions:

  Új funkciók, amelyek segítenek a dinamikus adatok generálásában vagy a scriptelésben:

  • __RandomCSV: Véletlenszerű sort olvas be egy CSV fájlból.
• Samplers:

  Új protokollok vagy szolgáltatások tesztelésére szolgáló samplerek:

  • jp@gc – WebSocket Samplers: WebSocket alapú kommunikáció tesztelésére.
  • jp@gc – HTTP Raw Request: Lehetővé teszi a HTTP kérés teljes tartalmának nyers formában történő megadását.

Egyéni fejlesztések (Custom Plugins):

Ha egyedi tesztelési igény merül fel, amelyet a meglévő samplerek vagy pluginok nem fednek le, lehetőség van saját JMeter pluginok fejlesztésére Java nyelven. Ez magában foglalhatja:

• Egyedi Samplerek: Például egy saját protokollhoz, vagy egy specifikus üzleti logikához.
• Egyedi Listenerek: Az eredmények egyedi módon történő tárolására vagy megjelenítésére.
• Egyedi Config Elementek: Saját konfigurációs elemek létrehozása.
• Egyedi Functions: Saját függvények fejlesztése a scriptelés megkönnyítésére.

Az egyéni fejlesztéshez mélyebb Java programozási ismeretekre és a JMeter API ismeretére van szükség. A fejlesztés után a lefordított `.jar` fájlt a JMeter `lib/ext` könyvtárába kell másolni.

A pluginok és az egyéni fejlesztések révén a JMeter rendkívül adaptív és sokoldalú eszközzé válik, amely képes alkalmazkodni a legkülönfélébb és legkomplexebb terheléses tesztelési forgatókönyvekhez is. A közösségi pluginok böngészése és a saját fejlesztés lehetősége teszi a JMeter-t az egyik legvonzóbb nyílt forráskódú teljesítménytesztelő eszközzé a piacon.

JMeter legjobb gyakorlatai és tippek a hatékony terheléses teszteléshez



A JMeter hatékony használata túlmutat a puszta szintaktikai ismereteken. A legjobb gyakorlatok betartása elengedhetetlen a megbízható, reprodukálható és értelmezhető terheléses teszteredmények eléréséhez. Ezek a tippek segítenek maximalizálni a JMeter képességeit és elkerülni a gyakori buktatókat.

1. Valósághű forgatókönyvek modellezése:

   A teszttervnek a lehető legpontosabban kell szimulálnia a valós felhasználói viselkedést. Ne csak egy egyszerű URL-t teszteljünk, hanem modellezzünk komplex felhasználói utakat (pl. bejelentkezés, böngészés, kosárba helyezés, fizetés). Figyeljünk a think time-ra (gondolkodási idő) is, hogy a virtuális felhasználók ne bombázzák folyamatosan a szervert kérésekkel, hanem tartsanak szünetet a lépések között.

2. Megfelelő paraméterezés és korreláció:

   Amint korábban tárgyaltuk, a dinamikus adatok kezelése és a tesztadatok paraméterezése létfontosságú. Győződjünk meg róla, hogy minden dinamikus érték (session ID, token, stb.) megfelelően ki van nyerve és fel van használva. Használjunk elegendő tesztadatot, hogy elkerüljük az adatok ismétlődését és a cache torzítását.

3. Asserciók használata:

   Ne csak a válaszidőre fókuszáljunk. Helyezzünk el asserciókat a kritikus lépéseknél, hogy ellenőrizzük a válaszok funkcionális helyességét. Egy HTTP 200 OK kód nem jelenti azt, hogy a tartalom is helyes volt.

4. Non-GUI mód használata terheléses teszteléshez:

   A JMeter GUI-ja hibakeresésre és tesztterv összeállításra kiváló, de terheléses tesztek futtatására nem alkalmas, mert jelentős erőforrást fogyaszt. Mindig futtassuk a teszteket non-GUI módban, parancssorból.

5. Eredmények mentése fájlba:

   Ne használjunk túl sok grafikus hallgatót a teszt futása közben. A legjobb, ha az eredményeket egyetlen JTL fájlba mentjük (Simple Data Writerrel), majd a teszt befejezése után generálunk HTML jelentést a JTL fájlból.

6. Szerver oldali monitorozás:

   A JMeter kliens oldali metrikákat mér. Ahhoz, hogy teljes képet kapjunk, monitorozzuk a szerver oldali erőforrásokat is (CPU, memória, diszk I/O, hálózat, adatbázis metrikák). Használjunk olyan eszközöket, mint a `PerfMon Metrics Collector` plugin, vagy külső monitorozó rendszereket (Prometheus, Grafana, stb.).

7. Tiszta és szervezett teszttervek:

   Használjunk logikus elnevezéseket az elemeknek. Rendezze a teszttervet logikai blokkokba (Transaction Controller, Module Controller). Kommentálja a komplex részeket. Ez növeli a teszttervek olvashatóságát és karbantarthatóságát.

8. Verziókövetés:

   A tesztterveket (JMX fájlokat) is kezeljük verziókövető rendszerben (Git). Ez lehetővé teszi a változások nyomon követését, a visszaváltást korábbi verziókra, és a csapatmunka támogatását.

9. Inkrementális tesztelés:

   Ne kezdjünk azonnal hatalmas terheléssel. Kezdjünk kis felhasználószámmal, és fokozatosan növeljük a terhelést, figyelve a teljesítménymetrikákra. Ez segít azonosítani azt a pontot, ahol a rendszer teljesítménye romlani kezd.

10. Baseline tesztelés:

    Futtassunk egy kontroll tesztet stabil, alacsony terhelés mellett (baseline). Ezt az eredményt használjuk referenciaként a későbbi, nagyobb terhelésű tesztekhez, vagy a kódbázis változásainak hatásának méréséhez.

11. SLA-k (Service Level Agreements) meghatározása:

    Mielőtt tesztelni kezdenénk, tisztázzuk a teljesítményre vonatkozó elvárásokat (pl. „a bejelentkezésnek 2 másodpercen belül kell lefutnia 1000 egyidejű felhasználó esetén, 0.1% hibaaránnyal”). Ezek a célok segítik az eredmények kiértékelését.

12. Erőforrás-felhasználás optimalizálása a JMeter gépen:

    Győződjünk meg róla, hogy a JMeter futtatására használt gép (vagy slave gépek) elegendő erőforrással rendelkezik (CPU, memória, hálózat), és nincsenek rajta feleslegesen futó alkalmazások, amelyek torzíthatják a tesztet.

Ezen gyakorlatok betartásával a JMeterrel végzett terheléses tesztelés nem csupán egy technikai feladat, hanem egy stratégiai eszköz, amely biztosítja a szoftvertermékek minőségét és megbízhatóságát.

JMeter előnyei és korlátai a terheléses tesztelésben

Az Apache JMeter rendkívül népszerű és sokoldalú eszköz, de mint minden szoftvernek, ennek is megvannak a maga erősségei és gyengeségei. Fontos tisztában lenni ezekkel, hogy a megfelelő döntést hozhassuk meg a terheléses tesztelő eszköz kiválasztásakor.

Előnyök:

• Nyílt forráskódú és ingyenes:

  Ez az egyik legnagyobb előnye. Nincsenek licencköltségek, ami különösen vonzóvá teszi kis- és közepes vállalkozások, valamint startupok számára. A nyílt forráskódú jellege hozzájárul a nagy és aktív közösség kialakulásához.

• Platformfüggetlen:

  Mivel Java-ban íródott, a JMeter bármilyen operációs rendszeren futtatható, amely támogatja a Java-t (Windows, Linux, macOS).

• Protokoll-agnosztikus és sokoldalú:

  Nem korlátozódik csak HTTP/HTTPS protokollra. Támogatja a JDBC, FTP, LDAP, SOAP/REST, JMS, SMTP/POP3/IMAP és sok más protokollt. Ez lehetővé teszi a teljes rendszer (web, adatbázis, API-k, üzenetsorok) átfogó tesztelését.

• Erőteljes és rugalmas:

  Képes rendkívül komplex tesztforgatókönyvek szimulálására, beleértve a dinamikus adatok kezelését (korreláció), paraméterezést, feltételes logikákat, és hurokvezérlést.

• Bővíthető (Pluginok és egyéni fejlesztések):

  A hatalmas plugin ökoszisztéma és a Java alapú egyéni fejlesztési lehetőség révén a JMeter szinte bármilyen egyedi igényhez adaptálható.

• Elosztott tesztelés támogatása:

  Képes nagy terhelést generálni több gépen keresztül, ami elengedhetetlen a nagyméretű alkalmazások teszteléséhez.

• CI/CD integráció:

  A non-GUI mód és a jelentésgenerálási képességek miatt könnyen integrálható automatizált CI/CD pipeline-okba, lehetővé téve a folyamatos teljesítménytesztelést.

• Aktív közösség és dokumentáció:

  Nagy és segítőkész felhasználói közösséggel rendelkezik, valamint kiterjedt és jól karbantartott hivatalos dokumentációval.

Korlátok:

• GUI erőforrás-igényessége:

  A JMeter GUI-ja jelentős memóriát és CPU-t fogyaszt, különösen nagy teszttervek vagy sok hallgató használata esetén. Ezért nem alkalmas terheléses tesztek futtatására, csak tesztterv összeállításra és hibakeresésre.

• Nincs beépített böngésző:

  A JMeter protokoll szinten működik, nem egy igazi böngésző. Ez azt jelenti, hogy nem hajtja végre a JavaScriptet, nem rendereli a HTML-t, és nem támogatja az igazi böngésző alapú metrikákat (pl. First Contentful Paint, Largest Contentful Paint). Emiatt nem alkalmas böngésző alapú teljesítménytesztelésre (ún. real user monitoring vagy browser-level testing).

• Tanulási görbe:

  Bár a kezdő lépések egyszerűek, a komplex forgatókönyvek (korreláció, paraméterezés, logikai vezérlők) elsajátítása időt és technikai ismereteket igényel.

• Eredmények vizualizációja:

  Bár a JMeter generál HTML riportokat, a valós idejű, interaktív, mélyreható szerver oldali monitorozással kombinált vizualizációhoz gyakran külső eszközökre (pl. Grafana, ELK stack) van szükség.

• Kliens oldali erőforrás-korlátok:

  Bár támogatja az elosztott tesztelést, a slave gépek számának növelése is jár költséggel és menedzselési feladatokkal. A hatalmas terhelés generálása (több százezer felhasználó) felhő alapú megoldásokat igényelhet.

• Nincs beépített tesztmenedzsment:

  A JMeter önmagában nem egy teljes körű tesztmenedzsment rendszer. Nem kezeli a teszttervek verzióit, a tesztesetek nyomon követését vagy a tesztfuttatások ütemezését egy központi felületen. Ehhez külső eszközökre van szükség (pl. Jenkins, TestLink).

Összességében az Apache JMeter egy rendkívül hatékony és költséghatékony eszköz a protokoll alapú terheléses teszteléshez. Erősségei messze felülmúlják a korlátait a legtöbb felhasználási esetben, különösen ha a legjobb gyakorlatokat követjük, és kiegészítjük más eszközökkel (pl. szerver monitorozókkal, CI/CD pipeline-okkal).

A jövőbeli trendek a terheléses tesztelésben és a JMeter szerepe

A szoftverfejlesztés dinamikus világa folyamatosan változik, és ezzel együtt a terheléses tesztelés módszerei és eszközei is fejlődnek. A JMeter, mint aktívan fejlesztett nyílt forráskódú projekt, folyamatosan igyekszik lépést tartani ezekkel a trendekkel. Nézzük meg, milyen irányba tart a terheléses tesztelés, és hogyan illeszkedik ebbe a JMeter.

1. Felhő alapú terheléses tesztelés (Cloud-based Load Testing):

Egyre népszerűbbé válik a terheléses tesztek futtatása felhő infrastruktúrán. Ez lehetővé teszi hatalmas terhelés generálását anélkül, hogy saját hardveres infrastruktúrát kellene fenntartani. A felhő szolgáltatók (AWS, Azure, Google Cloud) rugalmasan skálázható virtuális gépeket kínálnak, amelyek ideálisak a JMeter slave-ek futtatására. Számos szolgáltatás létezik, amelyek a JMeter-t használják motorjukként, például a BlazeMeter, LoadView, RedLine13. Ez a trend valószínűleg folytatódik, a JMeter pedig továbbra is alapvető motor marad ezek mögött a platformok mögött.

2. Shift-Left Performance Testing és DevOps:

Ahogy korábban említettük, a teljesítménytesztelés egyre inkább a fejlesztési életciklus korábbi fázisaiba tolódik (Shift-Left). A DevOps kultúra elterjedésével a teljesítménytesztelés a CI/CD pipeline szerves részévé válik. A JMeter non-GUI futtatási módja és CI/CD integrációs képességei tökéletesen illeszkednek ebbe a trendbe. Várhatóan a jövőben még szorosabb integrációk és automatizáltabb elemzési lehetőségek jelennek meg.

3. API tesztelés előtérbe kerülése:

A mikro-szolgáltatások (microservices) és az API-first fejlesztési megközelítések terjedésével az API-k terheléses tesztelése egyre fontosabbá válik. A JMeter kiválóan alkalmas REST és SOAP API-k tesztelésére, és ez a képessége továbbra is kulcsfontosságú lesz a jövőben. A JSON Extractor, XML Extractor és a fejlett HTTP samplerek biztosítják a szükséges rugalmasságot.

4. Konténerizáció és Orchestration (Docker, Kubernetes):

A Docker konténerek és a Kubernetes orchestrációs platformok egyre inkább standarddá válnak az alkalmazások telepítésében. Ez a trend a terheléses tesztelésre is kiterjed. A JMeter konténerben való futtatása, és a Kubernetes segítségével történő JMeter slave-ek skálázása egyre gyakoribbá válik. Ez egyszerűsíti a tesztkörnyezet beállítását és a tesztek futtatását.

5. Mesterséges intelligencia (AI) és Gépi tanulás (ML) a tesztelésben:

Bár még gyerekcipőben jár, az AI és ML potenciálisan forradalmasíthatja a terheléses tesztelést. Az AI segíthet a tesztforgatókönyvek generálásában, a tesztadatok anomáliáinak felismerésében, a szűk keresztmetszetek prediktív azonosításában, vagy akár az optimális tesztelési paraméterek meghatározásában. A JMeter, mint nyílt platform, nyitott az ilyen innovációk integrálására, például külső AI/ML alapú analitikai eszközökkel való összekapcsolódás révén.

6. Real User Monitoring (RUM) és Synthetic Monitoring integrációja:

Bár a JMeter protokoll szinten tesztel, a terheléses tesztelés eredményeit egyre inkább összevetik a valós felhasználói monitorozás (RUM) és a szintetikus monitorozás (Synthetic Monitoring) adataival. Ez a kombináció holisztikusabb képet ad az alkalmazás teljesítményéről, mind a laboratóriumi, mind a valós felhasználói körülmények között. A JMeter által generált adatok alapul szolgálhatnak a RUM és Synthetic adatok összehasonlításához.

A JMeter folyamatosan fejlődik, és az Apache Software Foundation aktívan támogatja. Ez biztosítja, hogy az eszköz releváns maradjon a jövőbeli kihívásokkal szemben is. A nyílt forráskódú jellege, a rugalmassága és a kiterjedt közösségi támogatás garantálja, hogy az Apache JMeter továbbra is vezető szerepet fog játszani a terheléses tesztelés és a teljesítménymérés területén, alkalmazkodva az új technológiákhoz és módszertanokhoz.