성능 테스트: K6, influxDB, grafana, RPS, 지연율과 DB Connection pool

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지난 jmeter와 chaos monkey를 이용한 성능 테스트에 이은 글이다. 이번에는 K6, influxDB, grafana를 통해 성능 테스트를 하는 글이다.

지난글:

https://whitepro.tistory.com/1065

성능 테스트: jmeter, @Profile, chaos monkey

배경로컬에서 잘 만든 애플리케이션을 클라우드 환경 등에 배포하기 위해서는 컴퓨팅 자원을 얼마나 쓸 것인지 결정하는 것이 필요하다. 실제 애플리케이션의 요구사항에 따른 적절한 자원 임

whitepro.tistory.com

1. K6

개요 및 설치

ref.) https://velog.io/@prismy/%EC%84%B1%EB%8A%A5-%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8-k6grafanainfluxDB-%EC%8D%A8%EB%B3%B4%EA%B8%B0

Go 언어로 만들어진 성능 테스트용 도구로, Jmeter에 대비하여 높은 성능과 낮은 리소스 사용량을 자랑한다. 다만 GUI는 제공하지 않지만 테스트 스크립트도 javascript로 작성할 수 있고, CI/CD 파이프라인에 쉽게 통합이 가능하기 때문에 많이 사용하는 추세이다.

컴퓨터에 설치하고 실행해도 좋고, 컨테이너 형태로 실행할 수도 있다. grafana/k6 통합 이미지는 위 참조 블로그에서 docker-compose 파일을 확인할 수 있다. 그냥 실행하면 된다.

$ brew install k6

스크립트 작성

스크립트라고 해봐야 별 거 없다. 위에서 설명했듯 javascript로 작성하면 되고, GPT에게 맡기면 된다. 알아야할 개념은 scenario 정도다. 아래 예시 코드에서는 constant-arrival-rate를 사용하는데, 이를 이용하면 충분한 Vu가 확보되고, 서버에서 충분히 받아들일 수 있는 사양이 된다면 rate 값을 timeUnit 당으로 일정하게 하여 요청을 보낸다. 아래 예시에서는 30 RPS(Request Per Second)가 된다.

import http from 'k6/http';
import {check} from 'k6';

// 환경 변수로부터 VUs, maxDuration, host 값을 가져옴
const host = __ENV.HOST || 'http://localhost:8080'; // 기본 호스트 설정
const url = `${host}/${path}`;

export const options = {
  scenarios: {
    constant_rps: {
      executor: 'constant-arrival-rate',
      rate: 30, // 초당 요청 수
      timeUnit: '1s', // 요청 속도 단위
      duration: '30s', // 테스트 지속 시간
      preAllocatedVUs: 300, // 미리 할당된 VU
      maxVUs: 500, // 최대 VU
    },
  },
  thresholds: {
    http_req_duration: ['p(95)<5000', 'avg<2500'], // 응답 시간 조건
  },
  noConnectionReuse: false, // Keep-Alive 비활성화
};

export default function () {
  // 요청 바디 데이터
  const body = {
    ${body에 들어갈 데이터 key}: ${바디에 들어갈 데이터를 설정하면 됨}
  };


  const headers = {
    'Content-Type': `application/json`,
  };

  const res = http.post(url, multipartBody, {headers});

  // 응답 상태 확인
  check(res, {
    'status is 200': (r) => r.status === 200,
  });
}

다음으로 k6를 실행하는 아래 스크립트를 실행할 것이다. 그전에 시각화를 위해 grafana와 influxDB를 컨테이너로 실행시켜두어야 한다.

 k6 run \
  --out influxdb=http://localhost:8086/k6 \
  --env BASE_URL=http://localhost:8080 \
  --env API_ENDPOINT=${path} \
  --vus 1 \
  --duration 1s \
  ./script.js

이 스크립트에서 influxdb의 주소를 설정한다. 이는 k6의 결과 -> influx db -> grafana에서 표시 하는 방식이므로 이렇게 지정하는 것이라고 이해하면 된다.

2. InfluxDB, Grafana

아래의 컴포즈 파일을 실행한다.

version: '3.4'

networks:
  grafana:

services:
  influxdb:
    image: influxdb:1.8
    ports:
      - "8086:8086"
    environment:
      - INFLUXDB_DB=k6
      - INFLUXDB_ADMIN_USER_PASSWORD=admin
      - INFLUXDB_ADMIN_USER_TOKEN=admin
    networks:
      - grafana

  grafana:
    image: grafana/grafana:9.3.8
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE=Admin
      - GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED=true
      - GF_AUTH_BASIC_ENABLED=false
    volumes:
      - ./grafana:/etc/grafana/provisioning/
    networks:
      - grafana

그리고 localhost:3000으로 접속하여 그라파나 화면에서 DB를 연결해준다.