Grafana k6 入門實戰

k6 observability opentelemetry

雷N 2025-03-07 00:09:02 ‧ 1983 瀏覽

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將 k6 從設計測試到開發再到 CI pipeline 整個完整寫一篇。

2024年9月，Grafana 決定把 k6 的icon改色，並於 v0.54.0 發佈。連 result output 也改成紅色了，還加入 Grafana 的字眼。

OpenTelemetry Demo 專案

OTel Demo 專案中本來就有 Python Locust 框架撰寫的測試，我們能翻寫成 k6 的版本來練習。Grafana 有提供一個 OTel demo 電商的線上網站https://otel-demo.field-eng.grafana.net/，我們能以此網站來進行 k6 的測試。

該Locust測試腳本的主要測試對象與行為︰

API端點測試︰

基礎服務檢測

GET / 首頁訪問
- 洪水攻擊，根據 feature flagloadGeneratorFloodHomepage值，動態調整請求次數
GET /api/products/{id} 商品詳情查詢
GET /api/recommendations 商品推薦系統
GET /api/data/ 廣告推薦系統

購物車流程

GET /api/cart 查看購物車
POST /api/cart 添加商品到購物車。購物車操作包含：隨機商品選擇（10種預設商品）數量隨機（1-10件）用戶ID綁定

結帳系統

POST /api/checkout 結帳操作
兩種結帳模式：單商品結帳多商品結帳（2-4件隨機組合）
使用預先載入的100組用戶資料

瀏覽器行為測試︰

UI操作驗證

切換貨幣為瑞士法郎(CHF)
點擊「Roof Binoculars」商品
執行加入購物車按鈕操作

流量識別機制

所有請求添加synthetic_request=true header，方便識別該請求是測試產生的還是其他使用者產生的。

為此我們能根據以上的測試案例，區分成壓力測試以及功能測試。

Test for Performance

k6 官方有一篇專門關於測試性能的測試入門文章，Test for performance。

主要有，使用 thresholds 確認性能標準（performance criteria）。使用 scenarios 來配置多種負載模型。最重要的是團隊已經定義出 SLO 了，例如 99% 請求應該成功，99%請求應該≦1000ms的延遲，只有定義出 SLO，多種負載模型場景才能測試出系統是否滿足這些 SLO。

因為這裡主要是測試客戶端的性能表現，能參考 R.E.D. 或是 4 Golden Signals 中的 Latency、Traffic、Errors。

這裡我們設定請求失敗率需要小於 1 %，也就是 1000 個請求最多只能有 9 個請求是失誤的。令一個則是 p95 的請求都要在 200ms 內取得回應，也包含了失敗請求的回應（Fail should fast return）。

設定 thresholds 之前我們要先知道 k6 提供了哪些內建指標。

常用內建指標

checks︰rate類型，我們設定的斷言檢查通過比例，這是最重要的資料正確性檢查。
http_req_duration︰trend類型，就所有請請的總時間，等於 http_req_sending + http_req_waiting + http_req_receiving（即遠端伺服器處理請求並回應所需的時間，不包括初始的 DNS 查詢/連接時間）。
http_req_failed︰rate類型，http 回應 status >= 400的次數。
http_reqs︰counter類型，k6 產生了多少 http 請求。
browser_web_vital_fid，browser_web_vital_lcp︰k6 browser 產生的指標，用來測量瀏覽器多久能看到內容以及跟元件互動。
其他自己看，我幾乎沒在用，除了即時輸出至儀表板會用到，像是收到多少資料大小（data_received）、執行了幾次測試迭代（iterations）、測試持續時間（iteration_duration）、多少 VU 正在執行測試中（vus）。
也能自己定義 metrics 設定於 thresholds 中。

我們就能利用內建指標，設定這次測試對象的 thresholds 作為測試的驗收標準（Criteria）。

export const options = {
  thresholds: {
    checks: ['rate>0.95'], // the rate of successful checks should be higher than 95%
    http_req_failed: ['rate<0.01'], // http errors should be less than 1%
    http_req_duration: ['p(95)<150'], // 95% of requests should be below 150ms
  },
};

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