Hast du schon mal erlebt, dass eine App genau dann abstürzt, wenn du sie am dringendsten brauchst? Oder hast du eine langsam ladende Webseite frustriert verlassen? Genau das passiert, wenn performance testing ignoriert wird (oder nur halbherzig umgesetzt wird). Und du solltest performance testing nicht als optional betrachten, es sollte für dich unverzichtbar sein. In diesem Tutorial führen wir dich durch die Grundlagen, von den Kernkonzepten bis hin zu fortgeschrittenen Methoden, damit du Anwendungen oder Webseiten erstellen kannst, die schnell, stabil und bereit für echte Nutzer sind.
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:
Performance testing bewertet typischerweise drei Schlüsselaspekte:
Kurz gesagt ist performance testing der Prozess zur Bewertung der Systemreaktionsfähigkeit und -stabilität unter bestimmten Arbeitslasten.
Performance testing wirkt sich direkt auf dein Endergebnis und die Zufriedenheit der Nutzer aus. Hier ist, warum es absolut entscheidend ist:
Schlechte Performance frustriert Nutzer und kostet echtes Geld. Betrachte diese ernüchternden Statistiken von Testlio:
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.
Die heutigen Nutzer sind ungeduldiger denn je. Sie erwarten:
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
Performanceprobleme offenbaren oft zugrunde liegende Probleme, die während des funktionalen Testens möglicherweise nicht ersichtlich sind:
Diese Probleme zeigen sich möglicherweise nicht während des grundlegenden Testens, werden aber unter realen Bedingungen auftreten.
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.
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.
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:
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:
Beispiel: Eine E-Commerce-Seite testet, wie ihr Checkout-Prozess mit 500 gleichzeitigen Nutzern während eines Verkaufsevents umgeht.
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:
Beispiel: Testen einer Anwendung mit 200% der erwarteten maximalen Nutzerlast, um zu sehen, an welchem Punkt sie abstürzt und wie sie sich erholt.
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:
Beispiel: Ein Banksystem wird kontinuierlich für 24 Stunden mit moderater Last betrieben, um sicherzustellen, dass Transaktionen schnell bleiben und Ressourcen nicht allmählich verbraucht werden.
Was es ist: Spike testing bewertet, wie dein System auf plötzliche, dramatische Lastanstiege reagiert.
Wann es einzusetzen ist:
Beispiel: Eine Ticketbuchungsplattform erhält plötzlich 10.000 Anfragen, wenn Konzertkarten in den Verkauf gehen.
Was es ist: Volume testing bewertet, wie dein System beim Verarbeiten großer Datenmengen performt.
Wann es einzusetzen ist:
Beispiel: Eine Datenanalyseplattform verarbeitet und analysiert einen 500-GB-Datensatz, um zu überprüfen, dass die Antwortzeiten akzeptabel bleiben.
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:
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
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:
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:
Wie es aussieht: Die Anwendung funktioniert gut mit wenigen Benutzern, verschlechtert sich aber deutlich, wenn die Benutzerzahlen steigen.
Geschäftliche Auswirkungen:
Häufige Ursachen:
Wie es aussieht: Die Anwendung verbraucht im Laufe der Zeit immer mehr Speicher, was schließlich zu Verlangsamungen oder Abstürzen führt.
Geschäftliche Auswirkungen:
Häufige Ursachen:
Wie es aussieht: Datenbankbezogene Operationen werden zunehmend langsamer, wenn das Datenvolumen oder die Benutzergleichzeitigkeit zunimmt.
Geschäftliche Auswirkungen:
Häufige Ursachen:
Wie es aussieht: CPU, Speicher, Festplatten-I/O oder Netzwerkbandbreite erreichen die maximale Kapazität, was zu einer allgemeinen Systemverlangsamung führt.
Geschäftliche Auswirkungen:
Häufige Ursachen:
Wie es aussieht: Deine Anwendung wird langsamer oder versagt, weil ein externer Dienst, von dem sie abhängt, schlecht funktioniert.
Geschäftliche Auswirkungen:
Häufige Ursachen:
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.
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:
Beginne damit, deine Testumgebung gründlich zu verstehen und zu dokumentieren:
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.
Lege klare Performanceziele fest, bevor du mit dem Testen beginnst:
Diese Kriterien sollten auf Geschäftsanforderungen, Benutzererwartungen und technischen Fähigkeiten basieren.
Die Entwicklung eines gründlichen performance test planning Ansatzes ist wesentlich. Entwickle detaillierte Testszenarien, die echtes Benutzerverhalten widerspiegeln:
Dein Testplan sollte all diese Details dokumentieren und vor dem Fortfahren die Zustimmung der Stakeholder erhalten.
Bereite deine Umgebung für performance testing vor:
Erstelle und validiere deine Testskripte:
Die meisten performance testing Tools wie JMeter ermöglichen es dir, Benutzeraktionen aufzuzeichnen und sie in wiederverwendbare Testskripte umzuwandeln.
Führe deine performance tests gemäß dem Plan aus:
Nach Abschluss der Tests analysiere die Ergebnisse gründlich:
Implementiere Optimierungen und teste erneut, um Verbesserungen zu überprüfen. Dieser iterative Zyklus setzt sich fort, bis die Performance die Anforderungen erfüllt oder übertrifft.
| 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.
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:
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:
Spitzenantwortzeit
Die längste während des Tests aufgezeichnete Antwortzeit.
Server-Antwortzeit
Zeit, die der Server benötigt, um eine Anfrage zu verarbeiten, bevor er Daten zurücksendet.
Transaktionen pro Sekunde (TPS)
Die Anzahl der Transaktionen, die dein System pro Sekunde verarbeiten kann.
Anfragen pro Sekunde
Die Anzahl der HTTP-Anfragen, die dein Server pro Sekunde verarbeiten kann.
CPU-Nutzung
Prozentsatz der genutzten Prozessorkapazität.
Speichernutzung
Menge an physischem Speicher, der verbraucht wird.
Festplatten-I/O
Rate der Lese-/Schreiboperationen auf der Festplatte.
Netzwerkauslastung
Von der Anwendung verbrauchte Bandbreite.
Fehlerrate
Prozentsatz der Anfragen, die zu Fehlern führen.
Gleichzeitige Benutzer
Maximale Anzahl gleichzeitiger Benutzer, die das System unterstützen kann.
Abfrageantwortzeit
Wie lange dauern Datenbankabfragen?
Verbindungspool-Nutzung
Auslastung von Datenbankverbindungspools.
Die Verfolgung dieser Metriken gibt dir ein klares Bild davon, wie deine App performt, und zeigt dir genau, wo sie verbessert werden muss.
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.
Ziel: Überprüfe, ob die Homepage innerhalb einer akzeptablen Zeit bei verschiedenen Benutzerlasten lädt.
Testschritte:
Zu überwachende Metriken:
Akzeptanzkriterien:
Ziel: Sicherstellen, dass das Login-System Spitzenanfragen zur Benutzerauthentifizierung bewältigen kann.
Testschritte:
Zu überwachende Metriken:
Akzeptanzkriterien:
Ziel: Überprüfen, dass der Checkout-Prozess während Verkaufsveranstaltungen gut funktioniert.
Testschritte:
Zu überwachende Metriken:
Akzeptanzkriterien:
Ziel: Sicherstellen, dass die Suchfunktion unter hoher Last reaktionsschnell bleibt.
Testschritte:
Zu überwachende Metriken:
Akzeptanzkriterien:
Ziel: Überprüfen, dass API-Endpunkte die Performance-Anforderungen für Drittanbieter-Integrationen erfüllen.
Testschritte:
Zu überwachende Metriken:
Akzeptanzkriterien:
Ziel: Sicherstellen, dass das System mehrere gleichzeitige Datei-Uploads effizient bewältigt.
Testschritte:
Zu überwachende Metriken:
Akzeptanzkriterien:
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.
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:
Überblick: Ein kostenloses Open-Source-Lasttesttool, das zum Industriestandard für performance testing geworden ist.
Hauptfunktionen:
Am besten geeignet für:
Einschränkungen:
Überblick: Eine Enterprise-Grade-Performance-Testlösung mit umfassenden Funktionen.
Hauptfunktionen:
Am besten geeignet für:
Einschränkungen:
Überblick: Ein modernes Lasttesttool mit Fokus auf entwicklerfreundliche Ansätze.
Hauptfunktionen:
Am besten geeignet für:
Einschränkungen:
Überblick: Ein entwicklerorientiertes, Open-Source-Lasttesttool mit Fokus auf Entwicklererfahrung.
Hauptfunktionen:
Am besten geeignet für:
Einschränkungen:
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.
Überblick: Eine cloudbasierte, browserfokussierte Performance-Testplattform.
Hauptfunktionen:
Am besten geeignet für:
Einschränkungen:
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
Lassen uns die wichtigsten Erkenntnisse zusammenfassen:
Beginne mit der Definition deiner Umgebung und deiner Ziele. Plane dann deine Tests, schreibe deine Skripte, führe sie aus und analysiere die Ergebnisse. Verwende Tools, die zu deinem Tech-Stack passen, und stelle sicher, dass deine Szenarien das Verhalten echter Nutzer widerspiegeln.
Es erfordert etwas Lernen, aber es ist sehr machbar. Konzentriere dich zuerst auf die Grundlagen – wie wichtige Metriken und Konzepte. Probiere dann anfängerfreundliche Tools wie JMeter aus. Fange klein an, baue auf und nutze Tutorials und Foren, um den Prozess zu beschleunigen.
Es geht darum zu prüfen, wie gut deine App unter Druck funktioniert. Du testest auf Geschwindigkeit, Stabilität und Skalierbarkeit – besonders wenn der Verkehr sprunghaft ansteigt oder Ressourcen knapp werden.
Ja. JMeter ist eines der am weitesten verbreiteten Tools da draußen. Es ist kostenlos, unterstützt viele Protokolle und eignet sich hervorragend zum Simulieren von Last, Messen der Performance und Generieren von Berichten.
Es gibt keine Einheitslösung. JMeter ist großartig, wenn du ein begrenztes Budget hast. LoadRunner funktioniert gut für große Unternehmen. Entwicklungsteams könnten sich für K6 oder Gatling entscheiden, wegen ihres skriptbaren Ansatzes. Wähle basierend auf den Fähigkeiten deines Teams und den Anforderungen deiner App.
Stell dir vor, 500 Nutzer besuchen deine Checkout-Seite während eines Blitzverkaufs. Ein performance test würde prüfen, ob die Seite damit umgehen kann, indem er Antwortzeiten, Serverlast und alle Fehler während des Prozesses überwacht.
Konzentriere dich auf echte Nutzerreisen. Richte Szenarien mit Verzögerungen und Datenvariationen ein. Skripte sie in deinem gewählten Tool, füge Prüfungen auf Fehler hinzu und stelle sicher, dass dein Test die tatsächliche Nutzung simuliert – dann überwache alles, was wichtig ist.
Lerne die Grundkonzepte. Werde gut mit einem wichtigen Tool. Verstehe, wie Apps und Infrastruktur funktionieren. Kenne etwas Code, lerne, Engpässe zu erkennen, und übe viel. Zertifizierungen und Communities können dir auch helfen, schneller zu wachsen.
