# Load Testing คืออะไร? ทดสอบก่อนระบบล่มใน Production --- ## บทนำ "ระบบทำงานได้ดีตอน test แต่พัง 5 นาทีหลัง launch" — ประสบการณ์ที่หลายทีมเจอ Load Testing คือการทดสอบว่าระบบรับได้แค่ไหนก่อนที่จะพัง — ทำก่อน production ดีกว่าแน่นอน --- ## ประเภทของ Performance Testing | ประเภท | วัตถุประสงค์ | |-------|------------| | **Load Testing** | ทดสอบ performance ที่ load ปกติและสูงกว่าปกติ | | **Stress Testing** | หา breaking point ของระบบ | | **Spike Testing** | ทดสอบกับ traffic เพิ่มขึ้นกะทันหัน | | **Soak/Endurance Testing** | ทดสอบการทำงานนานหลายชั่วโมง | | **Volume Testing** | ทดสอบกับ data ขนาดใหญ่มาก | --- ## เครื่องมือ Load Testing ที่ใช้บ่อย ### k6 (แนะนำมากที่สุด) เขียน script ด้วย JavaScript รันด้วย Go — เร็วมากและ modern ```javascript // script.js import http from 'k6/http'; import { check, sleep } from 'k6'; import { Rate } from 'k6/metrics'; const errorRate = new Rate('errors'); export const options = { stages: [ { duration: '2m', target: 100 }, // ramp up 100 users ใน 2 นาที { duration: '5m', target: 100 }, // คง 100 users 5 นาที { duration: '2m', target: 200 }, // เพิ่มเป็น 200 users { duration: '5m', target: 200 }, // คง 200 users 5 นาที { duration: '2m', target: 0 }, // ramp down ], thresholds: { http_req_duration: ['p(95)<500'], // 95% ต้อง < 500ms errors: ['rate<0.01'], // error rate < 1% }, }; export default function () { const res = http.get('https://api.example.com/users'); const success = check(res, { 'status is 200': (r) => r.status === 200, 'response time < 500ms': (r) => r.timings.duration < 500, }); errorRate.add(!success); sleep(1); } ``` ```bash # รัน test k6 run script.js # รัน และส่ง result ไป Grafana k6 run --out influxdb=http://localhost:8086/k6 script.js ``` --- ### Apache JMeter GUI-based tool สำหรับ non-developer ```xml 100 60 300 api.example.com 443 /api/users GET ``` --- ### Locust (Python) เขียน test ด้วย Python ```python # locustfile.py from locust import HttpUser, task, between class WebsiteUser(HttpUser): wait_time = between(1, 3) # รอ 1-3 วิระหว่าง request def on_start(self): # Login ก่อน self.client.post("/login", json={ "username": "testuser", "password": "testpass" }) @task(3) # ทำ 3x บ่อยกว่า task อื่น def view_products(self): self.client.get("/api/products") @task(1) def create_order(self): self.client.post("/api/orders", json={ "product_id": 1, "quantity": 2 }) ``` ```bash # รัน Locust locust -f locustfile.py --host=https://api.example.com # เปิด browser ไปที่ http://localhost:8089 ``` --- ## วิธีวิเคราะห์ผล Load Test ### Metrics ที่ต้องดู ``` Response Time: - Mean: ค่าเฉลี่ย (ไม่น่าเชื่อถือ เพราะ outlier บิด) - P50: ค่ากลาง - P95: 95% ของ user รู้สึกเร็วกว่านี้ (สำคัญที่สุด) - P99: 99% ของ user รู้สึกเร็วกว่านี้ Throughput: - Requests/second (RPS) - Transactions/minute Error Rate: - < 0.1%: ดีมาก - 0.1-1%: ยอมรับได้ - > 1%: มีปัญหา ต้องแก้ Resource Utilization: - CPU < 70% ที่ peak load - Memory ไม่ leak (ไม่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ) - Database connections ไม่ exhausted ``` --- ## ตัวอย่างผล k6 และวิธีอ่าน ``` ✓ status is 200........: 99.87% ✓ 14980 ✗ 20 ✓ response time < 500ms: 97.45% ✓ 14618 ✗ 382 http_req_duration...: avg=234ms min=45ms med=198ms max=2.3s p(90)=412ms p(95)=489ms http_req_failed.....: 0.13% ✓ 20 ✗ 14980 http_reqs...........: 15000 50/s ANALYSIS: ✅ Error rate: 0.13% (< 1% ผ่าน) ✅ P95 latency: 489ms (< 500ms ผ่านแบบปริ่มๆ) ⚠️ Max: 2.3s มี outlier สูง ต้องสอบสวนเพิ่ม ``` --- ## Load Testing ควรทำเมื่อไหร่? 1. ✅ **ก่อน launch** ระบบใหม่ 2. ✅ **หลัง major feature** ที่เพิ่ม load 3. ✅ **ก่อน events** ที่คาดว่า traffic จะสูง (flash sale, promotion) 4. ✅ **หลัง infrastructure change** (เปลี่ยน server, scale up) 5. ✅ **เป็น routine** ทุกไตรมาส --- ## สรุป Load Testing ที่ดีต้องทำก่อน user เจอปัญหาจริง: 1. เลือก tool ที่เหมาะ (k6 สำหรับ modern team, JMeter สำหรับ GUI) 2. กำหนด realistic scenarios (ไม่ใช่แค่ hit 1 endpoint) 3. ดู P95/P99 ไม่ใช่แค่ average 4. ตรวจสอบ resource ระหว่างทดสอบ 5. แก้ปัญหาที่พบก่อน production --- **แท็ก**: `#LoadTesting` `#Performance` `#k6` `#JMeter` `#DevOps` `#Testing`

SECURE_ACCESS

DOWNLOAD_LOCKED

Load Testing คืออะไร? ทดสอบก่อนระบบล่มใน Production

CONFIRM_DELETE