Как можно смоделировать работу 10000 пользователей в приложении?

Question

[Александр]

Всем привет.
Есть весьма сложное MLM(сетевой маркетинг) приложение (Django, RabbitMQ, Celery, PostgresQL). Поступила задача проверить работу всех систем в целом на дистанции 10000 пользователей и 2 месяцев. (В приложении считаются: баллы, премии, покупки, продажи, статусы, уровни и ещё много разной фигни + разные премии начисляются с разным временным циклом, от 1 до 30 дней)

Подскажите пожалуйста хотябы с чего начинать и куда двигатся

Comments

[sim3x]

10к пользователей - ничего не значащая цифра
Вам нужно задание на RPS и тип клиентов (мобайл / десктоп / приложение на апи)
И ограничения по железу

При чем тут баллы и сама бизнесс-логика - непонятно
Бизнесс-логика тестируется на уровне юнит тестов и функциональных тестов

Можно заморочится и запилить данные для 10к пользователей (pip factoryboy) но ето будет ваше представление, о том как пользователи себя ведут. А они часто себя ведут странно

Answer 1

[azShoo]

Тут нужно понимать, что конкретно вы хотите проверить.
Если речь о том, как сайт выдерживает параллельную работу 10 тысяч юзеров - вам нужны инструменты нагрузочного тестирования (гуглите Load & Performance testing tools и вперед).
Если речь о том, как сайт работает на бОльших объемах данных (условно - вывести список из 10к заказов вместо 10 штук) -> нужно копать в сторону сидирования данных и вообще их генерации, т.к. по сути вам не нужны "действия пользователей", а нужны только данные в базе (т.е. артефакты этих действий).
Если речь о лайфтайме данных, то тут сложнее. Вы можете сгенерировать данные, якобы созданные 2 месяца назад (условно подменив все необходимые таймстэмпы нужными), но это никак не покажет проблемы. Основная причина багов в "старых" данных - то, что со временем приложение, модель и структура данных меняется, что делает созданные 2 месяца назад данные не полностью корректными с точки зрения текущей системы (если в процессе изменений была нарушена обратная совместимость).
Тут может помочь только:
а) раскатывать кусок старого дампа и проверять на нём.
б) генерировать тестовые данные в старой версии приложения и инъектить их в базу новой версии.
в) использовать дамп с прода, где эти старые данные уже сгенерены пользователями.

Comments

[sim3x]

бОльших объемах данных

Volume testing

[azShoo]

sim3x, Спасибочки, постараюсь закэшировать термин.

Answer 2

[Андрей]

Заполнить базу на 10000 пользователей фейковых и столько же данных им соответствующих, примерно конечно.
Далее прикинуть сколько будет примерно одновременно юзеров онлайн, к примеру 100.
Написать бота, эмулирующего пользовательскую активность с запустить параллельно 100 таких ботов.
И проверить нагрузку на этих ботах. Как то так.
Все это делать в тестовой БД соответственно.

Answer 3

[Данил Бирюков-Романов]

Jmeter. Он умеет дергать Http api в нужном количестве.