Was ist Performance Testing?
Performance testing ist eine nicht-funktionale Testmethode, die misst, wie gut ein System unter verschiedenen Bedingungen funktioniert. Während funktionales Testen prüft, ob eine Software wie erwartet funktioniert, konzentriert sich performance testing darauf, wie effizient sie arbeitet.
Einfach ausgedrückt überprüft performance testing, wie reaktionsschnell, stabil und skalierbar deine Software unter verschiedenen Lasten ist.
Zum Beispiel:
- Funktionales Testen fragt: „Funktioniert dieser Button?“
- Performance testing fragt: „Wie schnell reagiert er, wenn 1.000 Nutzer gleichzeitig darauf klicken?“
Performance testing bewertet typischerweise drei Schlüsselaspekte:
- Geschwindigkeit – Wie schnell reagiert die Anwendung auf Benutzeraktionen?
- Stabilität – Bleibt sie unter wechselnden Lasten zuverlässig?
- Skalierbarkeit – Wie gut kann sie mit steigender Nachfrage umgehen?
Kurz gesagt ist performance testing der Prozess zur Bewertung der Systemreaktionsfähigkeit und -stabilität unter bestimmten Arbeitslasten.
Warum ist Performance Testing wichtig?
Performance testing wirkt sich direkt auf dein Endergebnis und die Zufriedenheit der Nutzer aus. Hier ist, warum es absolut entscheidend ist:
Geschäftliche Auswirkungen
Schlechte Performance frustriert Nutzer und kostet echtes Geld. Betrachte diese ernüchternden Statistiken von Testlio:
- Eine Verzögerung von 1 Sekunde bei der Seitenreaktion kann zu einer Verringerung der Konversionen um 7% führen
- Diese gleiche Verzögerung führt zu 11% weniger Seitenaufrufen und einer Abnahme der Kundenzufriedenheit um 16%
- 53% der mobilen Nutzer verlassen Seiten, die länger als 3 Sekunden zum Laden brauchen
Als NVIDIA Bedenken bezüglich der Softwarequalität hatte, verzögerten ihre größten Kunden tatsächlich Bestellungen für KI-Racks der nächsten Generation, was sich direkt auf die Umsatzprognosen auswirkte. Die finanziellen Folgen schlechter Performance sind sehr real.
Benutzererfahrung
Die heutigen Nutzer sind ungeduldiger denn je. Sie erwarten:
- Seiten, die sofort laden
- Transaktionen, die unmittelbar verarbeitet werden
- Apps, die niemals abstürzen oder einfrieren
Wenn diese Erwartungen nicht erfüllt werden, gehen sie nicht nur weg – sie erzählen anderen von ihrer schlechten Erfahrung. Tatsächlich kehren 88% der Nutzer nach einer schlechten Erfahrung weniger wahrscheinlich zu einer Seite zurück.
Denk daran, performance testing funktioniert nur, wenn es Teil eines gut gemanagten End-to-End-Prozesses ist. Sich nur auf eine Art von Test zu konzentrieren – selbst performance – kann kritische Lücken hinterlassen und zu kostspieligen Übersehungen führen. Hier wird ein Test-Management-System (TMS) unverzichtbar. Es bringt Struktur, Sichtbarkeit und Ausrichtung über deine gesamte Testsuite hinweg.
Aqua cloud ist ein perfektes Beispiel für ein solches TMS. Es zentralisiert deinen gesamten Testprozess – manuell, automatisiert, funktional und performance – in einer einzigen, KI-gestützten Plattform. Mit nativen Integrationen für Tools wie JMeter, Selenium und Jenkins kannst du performance tests nahtlos neben anderen QA-Aktivitäten orchestrieren. Funktionen wie anpassbare KPI-Alarme und detailliertes Reporting stellen sicher, dass du Performanceproblemen immer einen Schritt voraus bist, während 100% Nachvollziehbarkeit dein Testen strukturiert und konform hält. KI-Funktionen wie die Erstellung von Anforderungen, Testfällen und Testdaten sparen dir bis zu 98% der Zeit, während die Ein-Klick-Fehlerdokumentation mit Capture alle Vermutungen bei der Reproduktion von Problemen beseitigt.
Bewege dich doppelt so schnell in deinen Testmanagement-Bemühungen, ohne auf Qualität zu verzichten
Systemzuverlässigkeit
Performanceprobleme offenbaren oft zugrunde liegende Probleme, die während des funktionalen Testens möglicherweise nicht ersichtlich sind:
- Memory Leaks, die zu einer allmählichen Verschlechterung führen
- Datenbankabfragen, die bei größerer Skalierung schlecht abschneiden
- Ineffizienzen bei der Ressourcennutzung
Diese Probleme zeigen sich möglicherweise nicht während des grundlegenden Testens, werden aber unter realen Bedingungen auftreten.
Frühe Problemerkennung
Performanceprobleme früh in der Entwicklung zu finden, ist weitaus günstiger, als sie in der Produktion zu beheben. Die Behebung von Problemen in der Produktion kann bis zu 100-mal mehr kosten als ihre Behebung während der Design- oder Entwicklungsphase.
Wettbewerbsvorteil
In überfüllten Märkten kann die Performance ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal sein. Nutzer werden die schnellere, zuverlässigere Option wählen, wenn sie die Wahl zwischen funktional ähnlichen Produkten haben.
Die Vernachlässigung von performance testing hat reale Konsequenzen. Anfang 2023 sind mehrere große Banking-Apps während der Hauptzeiten abgestürzt, wodurch Nutzer von ihren Konten ausgesperrt wurden und öffentliche Gegenreaktionen ausgelöst wurden. Diese Ausfälle waren vermeidbar und kostspielig.
Arten von Performance Testing
Das Verständnis der verschiedenen Arten von performance tests ist entscheidend für effektives Testen. Die Arten des performance testing variieren je nachdem, welchen Aspekt deiner Anwendung du bewerten musst. Lass uns die wichtigsten Arten aufschlüsseln:
1. Load Testing
Was es ist: Load testing misst, wie deine Anwendung unter erwarteten Lastbedingungen funktioniert. Es hilft festzustellen, ob dein System die Leistungsanforderungen erfüllt, wenn es normale oder Spitzenbenutzerlast bewältigt.
Wann es einzusetzen ist:
- Vor dem Start neuer Anwendungen oder Funktionen
- Um die Performance während der Entwicklung zu benchmarken
- Um die Systemleistung nach Updates zu überprüfen
Beispiel: Eine E-Commerce-Seite testet, wie ihr Checkout-Prozess mit 500 gleichzeitigen Nutzern während eines Verkaufsevents umgeht.
2. Stress Testing
Was es ist: Stress testing bringt dein System über normale Betriebsbedingungen hinaus, um Schwachstellen zu identifizieren. Es hilft dir zu verstehen, wie dein System versagt und ob es sich elegant erholen kann.
Wann es einzusetzen ist:
- Um sich auf unerwartete Verkehrsspitzen vorzubereiten
- Um Leistungsgrenzen und Engpässe zu identifizieren
- Um Failover- und Wiederherstellungsmechanismen zu testen
Beispiel: Testen einer Anwendung mit 200% der erwarteten maximalen Nutzerlast, um zu sehen, an welchem Punkt sie abstürzt und wie sie sich erholt.
3. Endurance Testing (Soak Testing)
Was es ist: Endurance testing führt dein System unter anhaltender Last für einen längeren Zeitraum aus. Es hilft, Probleme zu identifizieren, die erst im Laufe der Zeit auftreten, wie Memory Leaks oder Ressourcenerschöpfung.
Wann es einzusetzen ist:
- Für Anwendungen, die kontinuierlich laufen müssen
- Um graduelle Leistungsverschlechterung zu erkennen
- Um die Systemstabilität über die Zeit zu überprüfen
Beispiel: Ein Banksystem wird kontinuierlich für 24 Stunden mit moderater Last betrieben, um sicherzustellen, dass Transaktionen schnell bleiben und Ressourcen nicht allmählich verbraucht werden.
4. Spike Testing
Was es ist: Spike testing bewertet, wie dein System auf plötzliche, dramatische Lastanstiege reagiert.
Wann es einzusetzen ist:
- Für Anwendungen, die unvorhersehbare Verkehrsspitzen erleben
- Um das Systemverhalten während Blitzverkäufen oder viralen Ereignissen zu überprüfen
- Um Auto-Scaling-Fähigkeiten zu testen
Beispiel: Eine Ticketbuchungsplattform erhält plötzlich 10.000 Anfragen, wenn Konzertkarten in den Verkauf gehen.
5. Volume Testing
Was es ist: Volume testing bewertet, wie dein System beim Verarbeiten großer Datenmengen performt.
Wann es einzusetzen ist:
- Für datenintensive Anwendungen
- Beim Testen der Datenbankperformance
- Für Systeme, die große Dateien oder Datensätze verarbeiten
Beispiel: Eine Datenanalyseplattform verarbeitet und analysiert einen 500-GB-Datensatz, um zu überprüfen, dass die Antwortzeiten akzeptabel bleiben.
6. Scalability Testing
Was es ist: Scalability testing bestimmt, wie effektiv dein System hoch- oder herunterskalieren kann, um sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden.
Wann es einzusetzen ist:
- Bei der Planung für Wachstum
- Zur Optimierung der Ressourcenzuweisung
- Um die Elastizität der Cloud-Infrastruktur zu testen
Beispiel: Schrittweise Erhöhung der Nutzer von 100 auf 10.000 bei gleichzeitiger Überwachung der Antwortzeiten und Ressourcennutzung, um Skalierungsbeschränkungen zu identifizieren.
Die Arten von performance tests variieren in Zweck und Methodik, aber das Verständnis dieser verschiedenen Arten von performance tests hilft dir, eine umfassende performance testing Strategie zu erstellen. Die Auswahl der richtigen Testarten hängt von den spezifischen Anforderungen und Nutzungsmustern deiner Anwendung ab. Die meisten umfassenden Strategien integrieren mehrere Testarten, um eine gründliche Abdeckung zu gewährleisten.
Das Beste ist, alle Metriken zu überprüfen und nach Anomalien zu suchen. Die ersten Metriken, die ich überprüfe, sind:
1. 90 und 99 Perzentile
2. Latenzen
3. Fehler oder andere Antworten
4. Ressourcen auf dem Host (CPU, RAM, Festplatte) Von mgasiorowski auf Reddit
Häufige Performance-Probleme
Das Verständnis der typischen Performanceprobleme, die Anwendungen plagen, hilft dir, sie zu identifizieren und anzugehen, bevor Benutzer sie erleben. Ein starkes performance testing Training würde diese Probleme im Detail behandeln. Hier sind die häufigsten Performanceprobleme, auf die du wahrscheinlich stoßen wirst:
Langsame Antwortzeiten
Wie es aussieht: Seiten brauchen zu lange zum Laden, Aktionen haben merkliche Verzögerungen, und Benutzer werden frustriert vom Warten.
Geschäftliche Auswirkungen: Selbst scheinbar geringfügige Verzögerungen haben große Konsequenzen, wie wir oben erwähnt haben: Eine Verzögerung von 100 Millisekunden bei der Website-Ladezeit kann die Konversionsraten um 7% reduzieren oder 40% der Benutzer verlassen eine Website, die mehr als 3 Sekunden zum Laden braucht.
Häufige Ursachen:
- Ineffizienter Code oder Algorithmen
- Nicht optimierte Datenbankabfragen
- Zu viele HTTP-Anfragen
- Unkomprimierte Ressourcen (Bilder, JavaScript, CSS)
Schlechte Skalierbarkeit
Wie es aussieht: Die Anwendung funktioniert gut mit wenigen Benutzern, verschlechtert sich aber deutlich, wenn die Benutzerzahlen steigen.
Geschäftliche Auswirkungen:
- Unfähigkeit, Wachstumschancen zu nutzen
- Erfordert ständige Infrastrukturinvestitionen
- Verlorene Einnahmen während Zeiten mit hohem Verkehr
Häufige Ursachen:
- Architektonische Einschränkungen
- Ressourcenkonflikte
- Mangel an Caching
- Synchrone Verarbeitungsengpässe
Memory Leaks
Wie es aussieht: Die Anwendung verbraucht im Laufe der Zeit immer mehr Speicher, was schließlich zu Verlangsamungen oder Abstürzen führt.
Geschäftliche Auswirkungen:
- Das System erfordert häufige Neustarts
- Unvorhersehbare Ausfälle
- Schlechte Benutzererfahrung für lange laufende Sitzungen
Häufige Ursachen:
- Objekte werden nicht ordnungsgemäß aus dem Speicher freigegeben
- Zirkuläre Referenzen
- Zwischengespeicherte Daten werden nie gelöscht
- Unsachgemäße Ressourcenverwaltung
Datenbankengpässe
Wie es aussieht: Datenbankbezogene Operationen werden zunehmend langsamer, wenn das Datenvolumen oder die Benutzergleichzeitigkeit zunimmt.
Geschäftliche Auswirkungen:
- Transaktionen haben Zeitüberschreitungen
- Suchoperationen werden unerträglich langsam
- Berichte brauchen zu lange zum Generieren
Häufige Ursachen:
- Fehlende oder ungeeignete Indizes
- Ineffizientes Abfragedesign
- Mangel an Datenbank-Caching
- Beschränkungen des Verbindungspools
Ressourcensättigung
Wie es aussieht: CPU, Speicher, Festplatten-I/O oder Netzwerkbandbreite erreichen die maximale Kapazität, was zu einer allgemeinen Systemverlangsamung führt.
Geschäftliche Auswirkungen:
- Unerwartete Infrastrukturkosten
- Unfähigkeit, Spitzenlasten zu bewältigen
- Systemweite Leistungsverschlechterung
Häufige Ursachen:
- Ineffiziente Ressourcennutzung
- Unzureichende Kapazitätsplanung
- Ressourcenintensive Hintergrundprozesse
- Unsachgemäßes Load Balancing
Abhängigkeiten von Drittanbieterdiensten
Wie es aussieht: Deine Anwendung wird langsamer oder versagt, weil ein externer Dienst, von dem sie abhängt, schlecht funktioniert.
Geschäftliche Auswirkungen:
- Probleme außerhalb deiner direkten Kontrolle
- Kaskade von Ausfällen durch das System
- Verlust kritischer Funktionalität
Häufige Ursachen:
- API-Ratenbegrenzung
- Ausfälle externer Dienste
- Netzwerklatenz
- Unsachgemäße Timeout-Behandlung
Jedes dieser Probleme kann die Benutzererfahrung und Geschäftsergebnisse erheblich beeinträchtigen, aber sie alle können durch effektives performance testing identifiziert werden. Wenn du diese Probleme früh erkennst, kannst du Lösungen implementieren, bevor sie echte Benutzer betreffen.
Wie führt man Performance Testing durch
Mit performance testing anzufangen mag überwältigend erscheinen, aber wenn man es in überschaubare Schritte unterteilt, wird der Prozess einfach. Wenn du dich fragst, wie man performance testing effektiv durchführt, folge diesem umfassenden Leitfaden zum performance testing Prozess:
1. Identifiziere deine Testumgebung
Beginne damit, deine Testumgebung gründlich zu verstehen und zu dokumentieren:
- Hardware-Spezifikationen
- Netzwerkkonfiguration
- Datenbanksetup
- Drittanbieterdienste und -integrationen
- Software-Versionen und -Konfigurationen
Deine Testumgebung sollte deine Produktionsumgebung so genau wie möglich widerspiegeln, um realistische Ergebnisse zu gewährleisten. Wenn eine perfekte Replikation nicht möglich ist, dokumentiere die Unterschiede und berücksichtige sie bei der Analyse der Ergebnisse.
2. Definiere Performance-Akzeptanzkriterien
Lege klare Performanceziele fest, bevor du mit dem Testen beginnst:
- Erwartungen an die Antwortzeit (z.B. „Seiten sollten in unter 2 Sekunden laden“)
- Durchsatzanforderungen (z.B. „System muss 500 Transaktionen pro Minute bewältigen“)
- Ressourcennutzungslimits (z.B. „CPU-Nutzung sollte unter 70% bleiben“)
- Fehlerratenschwellen (z.B. „Fehlerrate muss unter 1% bleiben“)
Diese Kriterien sollten auf Geschäftsanforderungen, Benutzererwartungen und technischen Fähigkeiten basieren.
3. Plane & entwerfe Performance Tests
Die Entwicklung eines gründlichen performance test planning Ansatzes ist wesentlich. Entwickle detaillierte Testszenarien, die echtes Benutzerverhalten widerspiegeln:
- Identifiziere wichtige Nutzerreisen zum Testen
- Bestimme Benutzerlastmuster (konstant, steigend oder spitzenartig)
- Definiere Testdatenanforderungen
- Wähle geeignete Testarten (Load, Stress, Endurance usw.)
- Lege Testdauer und Überwachungsansatz fest
Dein Testplan sollte all diese Details dokumentieren und vor dem Fortfahren die Zustimmung der Stakeholder erhalten.
4. Konfiguriere die Testumgebung
Bereite deine Umgebung für performance testing vor:
- Richte Überwachungstools ein, um Metriken zu erfassen
- Konfiguriere die notwendigen Testdaten
- Stelle sicher, dass die Umgebung von externen Einflüssen isoliert ist
- Überprüfe die Basisperformance, bevor du Last hinzufügst
- Installiere und konfiguriere dein gewähltes Testtool
5. Implementiere das Testdesign
Erstelle und validiere deine Testskripte:
- Skripte für die in deinem Testplan identifizierten Nutzerreisen
- Füge Denkzeit zwischen Aktionen ein, um echte Benutzer zu simulieren
- Definiere geeignete Lastmuster
- Füge Validierungspunkte hinzu, um korrektes Systemverhalten zu überprüfen
- Führe kleinskalige Validierungstests durch, um sicherzustellen, dass Skripte korrekt funktionieren
Die meisten performance testing Tools wie JMeter ermöglichen es dir, Benutzeraktionen aufzuzeichnen und sie in wiederverwendbare Testskripte umzuwandeln.
6. Führe die Tests durch
Führe deine performance tests gemäß dem Plan aus:
- Beginne mit niedrigeren Lasten und erhöhe sie schrittweise auf Zielniveaus
- Überwache die Systemperformance in Echtzeit
- Dokumentiere alle Beobachtungen oder Anomalien
- Pflege Testprotokolle für zukünftige Referenz
- Stelle ausreichend Zeit zwischen Testläufen sicher, wenn die gleiche Umgebung verwendet wird
7. Analysiere, optimiere und teste erneut
Nach Abschluss der Tests analysiere die Ergebnisse gründlich:
- Vergleiche Ergebnisse mit Akzeptanzkriterien
- Identifiziere Performance-Engpässe
- Analysiere Ressourcennutzungsmuster
- Suche nach Korrelationen zwischen verschiedenen Metriken
- Entwickle Optimierungsempfehlungen
Implementiere Optimierungen und teste erneut, um Verbesserungen zu überprüfen. Dieser iterative Zyklus setzt sich fort, bis die Performance die Anforderungen erfüllt oder übertrifft.
Musteraufbau eines Performance-Testplans
| Abschnitt | Inhalt |
|---|---|
| Testziele | Klare Aussage darüber, was das Testen erreichen soll |
| Systemarchitektur | Überblick über die zu testenden Komponenten |
| Testumgebung | Details zu Hardware-, Software- und Netzwerkkonfiguration |
| Performance-Metriken | Liste der zu sammelnden und zu analysierenden Metriken |
| Benutzerszenarien | Beschreibung der zu testenden Nutzerreisen |
| Lastprofile | Muster der anzuwendenden Benutzerlast |
| Testzeitplan | Zeitplan für die Testausführung |
| Verantwortlichkeiten | Teammitglieder und ihre Rollen im Testprozess |
| Risiken und Minderungen | Potenzielle Probleme und wie sie angegangen werden |
Das Erlernen, wie man Tests durchführt, beginnt mit dem Verständnis dieses strukturierten Ansatzes, der umfassende Tests gewährleistet, die Probleme identifizieren, bevor sie sich auf echte Benutzer auswirken. Ein gut gestaltetes performance test tutorial sollte immer die Bedeutung dieses systematischen Prozesses betonen.
Performance Testing Metriken
Die Verfolgung der richtigen Performance-Metriken ist entscheidend, um das Verhalten deiner Anwendung unter verschiedenen Bedingungen zu verstehen. Hier sind die wichtigsten Metriken, die du während des performance testing überwachen solltest:
Antwortzeit-Metriken
Durchschnittliche Antwortzeit
Die durchschnittliche Zeit, die deine Anwendung benötigt, um auf eine Anfrage zu antworten. Das sind die Richtwerte, die du im Auge behalten solltest:
- Webanwendungen sollten in unter 2 Sekunden antworten
- Mobile Anwendungen sollten in unter 1 Sekunde antworten
Spitzenantwortzeit
Die längste während des Tests aufgezeichnete Antwortzeit.
- Hilft, Worst-Case-Szenarien zu identifizieren
- Sollte das 3-fache der durchschnittlichen Antwortzeit nicht überschreiten
Server-Antwortzeit
Zeit, die der Server benötigt, um eine Anfrage zu verarbeiten, bevor er Daten zurücksendet.
- Hilft zu isolieren, ob Verlangsamungen server- oder clientseitig sind
- Ziel: Unter 100ms für API-Antworten
Durchsatz-Metriken
Transaktionen pro Sekunde (TPS)
Die Anzahl der Transaktionen, die dein System pro Sekunde verarbeiten kann.
- Höher ist besser, muss aber mit der Antwortzeit in Balance gehalten werden
- Berechnung: Gesamttransaktionen ÷ Gesamttestzeit
Anfragen pro Sekunde
Die Anzahl der HTTP-Anfragen, die dein Server pro Sekunde verarbeiten kann.
- Kritisch für Webanwendungen
- Hilft, Serverkapazitätsanforderungen zu bestimmen
Ressourcennutzungsmetriken
CPU-Nutzung
Prozentsatz der genutzten Prozessorkapazität.
- Sollte unter Last generell unter 70-80% bleiben
- Durchgehend hohe CPU-Nutzung weist auf Verarbeitungsengpässe hin
Speichernutzung
Menge an physischem Speicher, der verbraucht wird.
- Achte auf aufwärts gerichtete Trends, die kein Plateau erreichen (potenzielle Memory Leaks)
- Überwache sowohl Heap- als auch Non-Heap-Speicher für Java-Anwendungen
Festplatten-I/O
Rate der Lese-/Schreiboperationen auf der Festplatte.
- Hohe Festplattenaktivität kann auf ineffizientes Caching oder Datenbankabfragen hinweisen
- SSDs übertreffen HDDs bei hohen I/O-Anwendungen erheblich
Netzwerkauslastung
Von der Anwendung verbrauchte Bandbreite.
- Hilft, Netzwerkengpässe zu identifizieren
- Übermäßiger Netzwerkverkehr kann auf nicht optimierte Ressourcen hinweisen
Zuverlässigkeitsmetriken
Fehlerrate
Prozentsatz der Anfragen, die zu Fehlern führen.
- Ziel: Unter 1% bei normaler Last
- Berechnung: (Fehleranzahl ÷ Gesamtanfragen) × 100
Gleichzeitige Benutzer
Maximale Anzahl gleichzeitiger Benutzer, die das System unterstützen kann.
- Kritisch für das Verständnis der Systemkapazität
- Sollte die maximal erwarteten gleichzeitigen Benutzer überschreiten
Datenbank-Metriken
Abfrageantwortzeit
Wie lange dauern Datenbankabfragen?
- Langsame Abfragen verursachen oft Anwendungsengpässe
- Ziel: Unter 50ms für häufige Abfragen
Verbindungspool-Nutzung
Auslastung von Datenbankverbindungspools.
- Hohe Auslastung kann auf Verbindungslecks oder einen unzureichenden Pool hinweisen
- Überwache sowohl aktive als auch inaktive Verbindungen
Die Verfolgung dieser Metriken gibt dir ein klares Bild davon, wie deine App performt, und zeigt dir genau, wo sie verbessert werden muss.
Performance Testing Testfallbeispiele
Um aussagekräftige performance tests durchzuführen, benötigst du Testfälle, die widerspiegeln, wie Menschen deine App tatsächlich nutzen. Hier sind einige reale Szenarien, die du verwenden oder anpassen kannst.
Testfall 1: Homepage-Ladeperformance
Ziel: Überprüfe, ob die Homepage innerhalb einer akzeptablen Zeit bei verschiedenen Benutzerlasten lädt.
Testschritte:
- Navigiere zur Homepage
- Messe die Seitenladezeit
- Wiederhole mit 100, 500 und 1000 gleichzeitigen Benutzern
Zu überwachende Metriken:
- Seitenladezeit
- Time to First Byte (TTFB)
- Time to Interactive (TTI)
- Server-Antwortzeit
- Fehlerrate
Akzeptanzkriterien:
- Seite lädt in <2 Sekunden mit 100 Benutzern
- Seite lädt in <3 Sekunden mit 500 Benutzern
- Seite lädt in <4 Sekunden mit 1000 Benu
Testfall 2: Benutzeranmeldung Skalierbarkeit
Ziel: Sicherstellen, dass das Login-System Spitzenanfragen zur Benutzerauthentifizierung bewältigen kann.
Testschritte:
- Führe Login-Anfragen mit gültigen Anmeldedaten durch
- Erhöhe schrittweise von 10 auf 1000 gleichzeitige Anmeldungen über 10 Minuten
- Halte die Spitzenlast für 5 Minuten aufrecht
- Messe Antwortzeiten und Erfolgsraten
Zu überwachende Metriken:
- Authentifizierungs-Antwortzeit
- Datenbankabfrage-Performance
- CPU- und Speichernutzung auf Authentifizierungsservern
- Rate der Sitzungserstellung
Akzeptanzkriterien:
- Login-Antwortzeit <1,5 Sekunden bei Spitzenlast
- Erfolgsrate >99%
- Keine Leistungsverschlechterung während der 5-minütigen Spitzenperiode
Testfall 3: Warenkorb-Checkout-Prozess
Ziel: Überprüfen, dass der Checkout-Prozess während Verkaufsveranstaltungen gut funktioniert.
Testschritte:
- Produkte in den Warenkorb legen
- Zum Checkout weitergehen
- Zahlungsinformationen ausfüllen
- Bestellung abschicken
- Simuliere 500 gleichzeitige Benutzer, die diesen Workflow durchführen
Zu überwachende Metriken:
- Transaktions-Antwortzeit
- Datenbank-Transaktionsrate
- Antwortzeit des Zahlungs-Gateways
- Zeit für Bestellbestätigung
- Warenkorbabbrüche aufgrund von Performance-Problemen
Akzeptanzkriterien:
- Vollständiger Checkout-Prozess in <8 Sekunden
- Zahlungsverarbeitung in <3 Sekunden
- Datenbank-Sperr-/Konfliktprobleme <0,1%
- Bestellbestätigungs-Erfolgsrate >99,5%
Testfall 4: Suchfunktions-Performance
Ziel: Sicherstellen, dass die Suchfunktion unter hoher Last reaktionsschnell bleibt.
Testschritte:
- Führe Suchabfragen mit unterschiedlicher Komplexität durch
- Schließe häufige, seltene und nicht existierende Suchbegriffe ein
- Führe mit 200 gleichzeitigen Benutzern durch, die Suchen durchführen
Zu überwachende Metriken:
- Such-Antwortzeit
- Datenbankabfrage-Ausführungszeit
- Ergebnis-Renderingzeit
- Ergebnisgenauigkeit
Akzeptanzkriterien:
- Einfache Suchergebnisse in <1 Sekunde
- Komplexe Suchergebnisse in <2 Sekunden
- Keine Verschlechterung der Ergebnisqualität unter Last
Testfall 5: API-Endpunkt-Performance
Ziel: Überprüfen, dass API-Endpunkte die Performance-Anforderungen für Drittanbieter-Integrationen erfüllen.
Testschritte:
- Rufe wichtige API-Endpunkte auf
- Erhöhe die Anfragerate von 10 auf 1000 Anfragen pro Sekunde
- Halte die Spitzenlast für 5 Minuten aufrecht
Zu überwachende Metriken:
- Antwortzeit
- Durchsatz (Anfragen/Sekunde)
- Fehlerraten
- CPU- und Speichernutzung
Akzeptanzkriterien:
- 95%-Perzentil Antwortzeit <200ms
- 99%-Perzentil Antwortzeit <500ms
- Fehlerrate <0,5%
- Konstanter Durchsatz bei Spitzenlast
Testfall 6: Content-Upload-Performance
Ziel: Sicherstellen, dass das System mehrere gleichzeitige Datei-Uploads effizient bewältigt.
Testschritte:
- Lade Dateien verschiedener Größen hoch (1MB bis 50MB)
- Simuliere 100 gleichzeitige Uploads
- Überwache die Systemperformance während und nach den Uploads
Zu überwachende Metriken:
- Upload-Geschwindigkeit
- Dateiverarbeitungszeit
- Speicher-I/O-Performance
- Speichernutzung während der Dateiverarbeitung
Akzeptanzkriterien:
- 10MB-Datei-Upload wird in <10 Sekunden abgeschlossen
- Das System bleibt während Uploads reaktionsschnell
- Keine Memory-Leaks nach wiederholten Uploads
Diese Beispielszenarien sind nur ein Ausgangspunkt. Jeder performance test sollte an deine App (oder Website) und ihre Ziele angepasst werden, damit sie das tatsächliche Nutzerverhalten und das, was für dein Unternehmen am wichtigsten ist, widerspiegeln.
Performance Testing Tools
Die Auswahl der richtigen performance testing tools ist entscheidend für effektives Testen. Ein gutes performance test framework kann deine Testfähigkeiten erheblich verbessern. Hier ist ein Überblick über beliebte Tools mit ihren Stärken, Einschränkungen und idealen Anwendungsfällen:
Apache JMeter
Überblick: Ein kostenloses Open-Source-Lasttesttool, das zum Industriestandard für performance testing geworden ist.
Hauptfunktionen:
- Unterstützt mehrere Protokolle (HTTP, HTTPS, JDBC, LDAP, SOAP, REST)
- Hochgradig erweiterbar durch Plugins
- Plattformübergreifende Kompatibilität (Java-basiert)
- Starke Community-Unterstützung und umfangreiche Dokumentation
- Skriptlose Testerstellung mit Aufnahmefunktionen
Am besten geeignet für:
- Teams mit Budgetbeschränkungen
- Web-Anwendungen und API-Tests
- Projekte, die Anpassung erfordern
- Integration mit CI/CD-Pipelines
Einschränkungen:
- Steilere Lernkurve als kommerzielle Tools
- Ressourcenintensiv für sehr große Tests
- Begrenzte Berichtsfunktionen ohne Erweiterungen
LoadRunner Professional (Micro Focus)
Überblick: Eine Enterprise-Grade-Performance-Testlösung mit umfassenden Funktionen.
Hauptfunktionen:
- Unterstützung für über 50 Protokolle und Technologien
- Fortgeschrittene Analyse und Berichterstattung
- Realistische Netzwerksimulation
- Integriert mit anderen Micro Focus Testtools
- Umfangreiche Korrelationsfunktionen für dynamische Werte
Am besten geeignet für:
- Unternehmensanwendungen
- Komplexe Testszenarien
- Organisationen mit vielfältigen Technologie-Stacks
- Teams, die detaillierte Analysefunktionen benötigen
Einschränkungen:
- Teures Lizenzmodell
- Ressourcenintensive Installation
- Steilere Lernkurve
Gatling
Überblick: Ein modernes Lasttesttool mit Fokus auf entwicklerfreundliche Ansätze.
Hauptfunktionen:
- Codebasierter Ansatz mit Scala
- Hervorragend für API- und Microservices-Tests
- Hochskalierbare Architektur
- Reichhaltige und interaktive HTML-Berichte
- Integriert sich gut mit CI/CD-Pipelines
Am besten geeignet für:
- Entwicklerzentrische Testansätze
- API- und Microservices-Tests
- Teams, die mit Coding vertraut sind
- Projekte, die hohe Skalierbarkeit erfordern
Einschränkungen:
- Weniger intuitiv für nicht-technische Benutzer
- Begrenzte Protokollunterstützung im Vergleich zu JMeter
k6 (Grafana k6)
Überblick: Ein entwicklerorientiertes, Open-Source-Lasttesttool mit Fokus auf Entwicklererfahrung.
Hauptfunktionen:
- JavaScript-basierte Skripterstellung
- Cloud- und lokale Ausführungsoptionen
- Reiche Erweiterbarkeit durch JavaScript
- Integration mit Überwachungstools
- Für moderne Entwicklungs-Workflows gebaut
Am besten geeignet für:
- Entwicklergeführtes Performance-Testing
- JavaScript/Frontend-Entwickler
- Moderne Webanwendungen und APIs
- Teams, die DevOps-Praktiken nutzen
Einschränkungen:
- Begrenzte Protokollunterstützung
- Weniger geeignet für GUI-basierte Anwendungen
Aktueller Performance-Automatisierungsingenieur hier. Ich habe JMeter jahrelang benutzt, aber jetzt verwende ich ein Tool namens K6. JMeter kann tun, was du brauchst, aber ich würde zustimmen, dass es veraltet, GUI-basiert (einschüchternd und manuell), schwer zu versionieren (XML-Hölle) und ressourcenhungrig ist. Am Ende funktioniert es aber und hat einige gute Out-of-the-Box-Funktionen.
LoadNinja
Überblick: Eine cloudbasierte, browserfokussierte Performance-Testplattform.
Hauptfunktionen:
- Echtes browserbasiertes Lasttesten
- Skriptlose Testerstellung
- Detaillierte Analysen mit Browser-Level-Metriken
- Virtuelle Benutzer-Debugger-Funktionen
- Multi-Standort-Testoptionen
Am besten geeignet für:
- Webanwendungen mit komplexen Frontends
- Teams ohne Skripterstellungskenntnisse
- Schnelles Setup und schnelle Ausführung
- SaaS-Anwendungen
Einschränkungen:
- Höhere Kosten für großangelegte Tests
- Weniger flexibel als codebasierte Tools
- Begrenzte Protokollunterstützung jenseits des Webs
Richtlinien zur Toolauswahl
Die Auswahl eines performance testing tools ist keine leichte Aufgabe. Berücksichtige bei der Auswahl diese Faktoren:
| Überlegung | Zu stellende Fragen |
|---|---|
| Anwendungstechnologie | Welche Protokolle verwendet deine Anwendung? Welche Technologien setzt sie ein? |
| Team-Fähigkeiten | Bevorzugt dein Team Coding- oder GUI-basierte Ansätze? Mit welchen Programmiersprachen sind sie vertraut? |
| Budget | Wie hoch ist dein Budget für Test-Tools? Bevorzugst du Open-Source- oder kommerzielle Lösungen? |
| Skalenanforderungen | Wie viele virtuelle Benutzer musst du simulieren? Aus welchen geografischen Regionen? |
| Integrationsbedürfnisse | Mit welchen anderen Tools (z.B. CI/CD, Monitoring) muss sich das Test-Tool integrieren? |
| Berichtsanforderungen | Welchen Detaillierungsgrad bei Analyse und Reporting benötigst du? |
Kein einzelnes Tool passt zu jeder Situation. Die meisten Teams verlassen sich auf einen Mix von Tools für verschiedene Testbedürfnisse und Entwicklungsphasen. Beginne mit einem, das zu deinen aktuellen Zielen passt, und füge weitere hinzu, wenn deine Bedürfnisse wachsen.
Während die oben genannten Tools dir helfen können, performance tests durchzuführen, kann die Verwaltung über Teams und Testtypen hinweg unübersichtlich werden. aqua cloud bringt alles an einem Ort zusammen – manuelle, automatisierte und Performance-Tests – damit nichts durch die Maschen fällt. Mit nativen Integrationen, integrierter Berichterstattung und 100% Nachvollziehbarkeit behältst du die Kontrolle über jeden Testlauf. Außerdem reduzieren KI-generierte Testfälle und Echtzeit-Analysen stundenlange manuelle Arbeit.
Verwalte all deine Tests in einer KI-gestützten Plattform
Vorläufiges Fazit für Performance Testing: Wichtige Erkenntnisse
Lassen uns die wichtigsten Erkenntnisse zusammenfassen:
- Performance ist wichtig: Selbst kleine Verzögerungen können die Benutzerzufriedenheit und den Geschäftserfolg erheblich beeinträchtigen. Eine Verzögerung von einer Sekunde kann die Konversionen um 7% und die Kundenzufriedenheit um 16% reduzieren.
- Verschiedene Testtypen dienen verschiedenen Zwecken: Load-, Stress- und Ausdauertests enthüllen jeweils unterschiedliche Dinge. Nutze sie, um zu verstehen, wie sich deine App unter Druck verhält.
- Häufige Performance-Probleme sind vermeidbar: Teste frühzeitig auf Dinge wie langsame Antwortzeiten, schlechte Skalierbarkeit oder Ressourcenüberlastung – bevor sie deine Nutzer erreichen.
- Ein strukturierter Ansatz funktioniert am besten: Ein vollständiger Ansatz, vom Einrichten deiner Testumgebung bis zum Überprüfen der Ergebnisse, hilft dir, alle Grundlagen abzudecken und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.
- Die richtigen Metriken erzählen die ganze Geschichte: Die Überwachung wichtiger Metriken für Antwortzeit, Durchsatz, Ressourcennutzung und Zuverlässigkeit bietet einen ganzheitlichen Blick auf die Performance.
