Verbessertes Koad-Testskript mit benutzerdefinierten Metriken, Tags und Beschriftungen

Die Integration benutzerdefinierter Metriken mit Tags und Labels in Ihr k6-Lasttestskript bietet detailliertere Einblicke und eine bessere Organisation Ihrer Leistungsdaten. Dadurch können Sie bestimmte Aspekte Ihrer Anwendung verfolgen und die Leistung in verschiedenen Dimensionen analysieren.

Hier ist eine verbesserte Version des k6-Lasttestskripts, die benutzerdefinierte Metriken mit Tags und Labels enthält:

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

// Custom metrics with labels
const myCounter = new Counter('my_custom_counter');
const myTrend = new Trend('my_custom_trend');

export let options = {
    vus: 10, // number of virtual users
    duration: '30s', // test duration
    thresholds: {
        'http_req_duration': ['p(95)<500'], // 95% of requests must complete below 500ms
    },
};

export default function () {
    let res = http.get('https://api.yoursite.com/endpoint', {
        tags: { name: 'APIEndpoint' }, // tagging the request
    });

    // Add custom metric with tags
    myCounter.add(1, { tag: 'requests' });
    myTrend.add(res.timings.duration, { tag: 'response_time' });

    // Check the response status and add a tag for success or failure
    let checkResult = check(res, {
        'status was 200': (r) => r.status === 200,
    });

    // Log results with tags
    if (checkResult) {
        myCounter.add(1, { tag: 'success' });
    } else {
        myCounter.add(1, { tag: 'failure' });
    }

    // Additional label for different environments
    myTrend.add(res.timings.duration, { environment: 'production' });

    sleep(1);
}

Erläuterung

1. Benutzerdefinierte Metriken mit Labels und Tags:

   • Zähler- und Trendmetriken: Das Skript definiert benutzerdefinierte Metriken mithilfe von Zählern und Trends.
   • Hinzufügen von Tags und Labels: Metriken werden mit Tags und Labels aufgezeichnet, um mehr Kontext bereitzustellen. Beispielsweise werden Tags hinzugefügt, um zwischen Anfragetypen oder Antwortzeiten zu unterscheiden.

2. Schwellenwerte:

   • Leistungsschwellenwerte: Es wird ein Schwellenwert festgelegt, um sicherzustellen, dass 95 % der Anfragen in weniger als 500 ms abgeschlossen werden. Dies ist nützlich für die Überwachung und Sicherstellung von SLAs.

3. Getaggte Anfragen:

   • Tags in Anfragen: Jede HTTP-Anfrage wird mit einer beschreibenden Bezeichnung wie dem Namen „APIEndpoint“ versehen, um Metriken in Datadog zu kategorisieren und zu filtern.

4. Ergebnisse mit Tags prüfen:

   • Bedingte Tags: Basierend auf dem Ergebnis der Prüffunktion wird der Zähler mit Erfolgs- oder Fehler-Tags erhöht. Dies hilft bei der Unterscheidung zwischen erfolgreichen und fehlgeschlagenen Anfragen.

5. Umweltkennzeichnungen:

   • Umgebungskontext: Zusätzliche Bezeichnungen wie Umgebung: „Produktion“ werden verwendet, um Kontext über die Umgebung bereitzustellen, in der der Test ausgeführt wird. Dies ist nützlich, wenn Sie Metriken in verschiedenen Umgebungen vergleichen.

Ausführen des Skripts und Visualisieren in Datadog

So führen Sie das Skript aus und senden Metriken an Datadog:

1. Führen Sie das Skript aus:

   k6 run --out datadog load_test.js

1. Metriken visualisieren:
   • Metrik-Explorer: Navigieren Sie zum Metrik-Explorer in Datadog, suchen Sie nach Ihren benutzerdefinierten Metriken (my_custom_counter und my_custom_trend) und wenden Sie Filter mithilfe der Tags an (Anfragen, Antwortzeit, Erfolg, Fehler, Umgebung).
   • Dashboard-Erstellung: Fügen Sie diese Metriken einem Dashboard hinzu, um die Leistung im Zeitverlauf und über verschiedene Tags hinweg zu visualisieren.

Abschluss

Indem Sie Ihr k6-Lasttestskript mit benutzerdefinierten Metriken, Tags und Labels erweitern, erhalten Sie detailliertere Einblicke in die Leistung Ihrer Anwendung. Mit diesem Ansatz können Sie bestimmte Aspekte Ihrer Anwendung überwachen, Leistungsengpässe identifizieren und datengesteuerte Entscheidungen treffen, um die Zuverlässigkeit und Benutzererfahrung zu verbessern.

Die Integration mit Datadog bietet eine robuste Plattform für Echtzeitüberwachung und -warnung und stellt sicher, dass Sie schnell auf alle während des Lasttests erkannten Probleme reagieren können.

Viel Spaß beim Testen und Überwachen!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerbessertes Koad-Testskript mit benutzerdefinierten Metriken, Tags und Beschriftungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!