Нагрузочное тестирование: не потеряйте клиентов в первый день рекламы

Все инструменты делятся на три категории: простые CLI-утилиты, скриптовые фреймворки и облачные сервисы.

Простые CLI:

• Apache Bench (ab). Простая утилита из пакета Apache. Команда ab -n 10000 -c 100 https://site.ru/ отправляет 10 000 запросов с 100 одновременными. Подходит для проверки одного URL.
• wrk. Быстрее и гибче, чем ab. Поддерживает многопоточность, Lua-скрипты для сложных сценариев.
• hey. Современная замена ab, написан на Go. Простой синтаксис, приятный вывод.

Скриптовые фреймворки:

• k6 (Grafana). Современный стандарт для нагрузочного тестирования. Тесты пишутся на JavaScript, поддерживают сценарии пользователей (регистрация → логин → оформление заказа), интегрируются с CI/CD.
• Locust. Python-фреймворк с веб-интерфейсом. Тесты — на Python, удобно для сложной логики.
• JMeter. Мощный, но тяжёлый. GUI для создания тестов, XML-описание. Используется в крупных проектах.

Для обычных сайтов я рекомендую k6. Он простой, современный, легко пишутся сценарии. Пример теста:

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

export const options = {
  stages: [
    { duration: '2m', target: 100 },   // разогрев до 100 юзеров
    { duration: '5m', target: 100 },   // держим 5 минут
    { duration: '2m', target: 500 },   // увеличиваем до 500
    { duration: '5m', target: 500 },   // держим 5 минут
    { duration: '2m', target: 0 },     // охлаждение
  ],
  thresholds: {
    http_req_duration: ['p(95)<500'], // 95% запросов быстрее 500мс
    http_req_failed: ['rate<0.01'],   // меньше 1% ошибок
  },
};

export default function () {
  const res = http.get('https://site.ru/');
  check(res, {
    'status is 200': (r) => r.status === 200,
    'page loads fast': (r) => r.timings.duration < 1000,
  });
  sleep(1);
}

Запускается командой k6 run test.js. Результаты — понятный вывод в терминале с графиками p95, среднего времени ответа и процента ошибок.

Сам факт «сайт выдержал» — малоинформативен. Что важно:

• P95 и P99 задержки. Не смотрите на среднее — оно врёт. Если 95% запросов быстрее 300 мс, а 5% — 5 секунд, пользователи почувствуют именно медленные 5%. P99 покажет, как долго ждут самые «несчастливые» 1%.
• Процент ошибок. Даже 0.5% ошибок при 10 000 запросов — это 50 неудачных обращений. Клиенты видят «ошибку 500» и уходят.
• RPS (запросов в секунду). Максимальное число запросов, которое сайт держит без деградации. Это ключевой показатель для планирования.
• Точка отказа. При каком количестве одновременных пользователей сайт начинает «падать»? Это верхняя граница нагрузки, которую вы должны знать.
• Использование CPU и памяти на сервере. Хороший нагрузочный тест параллельно смотрит на системные метрики. Если CPU упирается в 100% раньше времени — нужно масштабировать.

Из опыта — проблемы при нагрузке предсказуемы. Вот что встречается чаще всего:

• База данных. Нагрузка на БД растёт быстрее, чем на приложение. Медленные запросы при высокой конкуренции блокируют друг друга. Решение — индексы, кэширование, чтение с реплик.
• Утечки памяти. Особенно в Python и Node.js. За несколько часов работы процесс «съедает» всю память и падает. Находится долгим soak-тестом.
• Узкие места в PHP-FPM. Мало воркеров, долгие запросы блокируют пул. Клиенты ждут ответа, потом видят «502 Bad Gateway». Лечится увеличением воркеров или оптимизацией кода.
• Отсутствие кэша. Каждый запрос идёт в базу и генерирует страницу заново. Под нагрузкой это убивает сервер. Решение — Redis или файловый кэш, CDN для статики.
• Внешние API. Если сайт обращается к чужому сервису (платежи, карты, доставка), то падает не ваш сервер, а чужой — но у вас всё равно всё встаёт. Нужны таймауты и retry.

• Перед запуском рекламы. Обязательно. Особенно если реклама планируется масштабная — Яндекс.Директ на 100 000 ₽ может привести в 10 раз больше трафика, чем сейчас.
• После крупных изменений. Новый функционал, смена CMS, переезд на другой сервер — тестируйте снова.
• Перед акциями и распродажами. «Чёрная пятница» и Новый год дают пики в 5–10 раз выше обычных.
• Раз в квартал. Даже без изменений нагрузка растёт, появляются новые данные, поведение пользователей меняется.