Какие типичные проблемы выявляются при нагрузочном тестировании?

Load QA Senior Инструменты обновлено 15.11.2025

Краткий ответ

Нагрузочное тестирование помогает выявить узкие места системы, которые проявляются только под высокой нагрузкой.

Типичные проблемы:

  1. Перегрузка CPU, памяти или базы данных.
  2. Медленные запросы и рост времени отклика (Response Time).
  3. Ошибки 500 / timeouts при пиках.
  4. Утечки памяти, деградация производительности со временем.
  5. Ограничения соединений (connection pool, очередь).
  6. Неравномерное распределение нагрузки (один сервер перегружен).

Пример:

При 5000 пользователей API /payment стало отвечать за 6 секунд, а CPU вырос до 95% — выявлено узкое место в SQL-запросе.

Полный ответ

Что показывает нагрузочное тестирование

Цель — не просто “проверить скорость”, а найти слабые места в коде, инфраструктуре и конфигурации, которые проявляются только при большом числе пользователей или длительной работе системы.

Проблемы производительности

  1. Высокое время отклика (Response Time ↑).
    Пример: API /login стал отвечать за 5 сек при 3000 юзерах.
    Причина: Медленные SQL-запросы, отсутствие индексов.
  2. Падение TPS (Transactions per Second).
    Пример: TPS падает после 5000 пользователей.
    Причина: Ограничения сервера приложений, блокировки потоков.
  3. Ошибка “плато”.
    Пример: TPS перестаёт расти, хотя пользователей больше.
    Причина: Достигнут предел ресурсов (CPU, pool, network).

Вывод: такие метрики помогают определить “точку насыщения” — предел, за которым система деградирует.

Проблемы с ресурсами

Компонент Проблема Симптом
CPU Перегрузка > 85% Замедление всех процессов
RAM Утечки памяти, нехватка Постепенное падение производительности
Диск (I/O) Медленные операции записи/чтения Задержки логирования, ошибок транзакций
Network Узкий канал, потери пакетов Ошибки таймаутов, “Request timed out”


Пример:
При тесте 2 часа подряд обнаружено, что память сервера выросла с 3 ГБ до 8 ГБ — признак memory leak.

Проблемы на уровне базы данных

Проблема Проявление Причина
Медленные запросы Рост времени отклика API Нет индексов, неоптимальные JOIN
Блокировки (Locks) Резкий спад TPS Одновременные записи в одну таблицу
Пул соединений переполнен Ошибки Too many connections Лимит соединений в БД достигнут
Deadlock Баги при параллельных транзакциях Некорректная логика транзакций

Проблемы с конфигурацией системы

Ошибка Симптом Решение
Малый connection pool Ошибки “Connection refused” Увеличить пул или балансировать
Неправильные таймауты Ошибки 504 Gateway Timeout Настроить таймауты API / прокси
Одноточечная нагрузка (bottleneck) Один сервер перегружен Добавить балансировщик / горизонтальное масштабирование

Проблемы устойчивости (стабильности)

Проблема Как проявляется Пример
Memory Leak Постепенное потребление ОЗУ → OutOfMemory Через 2 часа теста сервис упал
Неосвобождение ресурсов Потоки, файлы, соединения не закрываются Ошибки “Too many open files”
Потеря производительности со временем Даже при одинаковой нагрузке RT ↑ Проблемы с кэшом или GC
Crash при пике Сервис падает при 8000+ пользователей Не хватает CPU/памяти

Ошибки приложения и API

Код / Ошибка Что значит Причина
500 Internal Server Error Сбой на сервере Непойманное исключение, перегрузка
504 Gateway Timeout Превышен таймаут Медленные операции БД или API
429 Too Many Requests Превышен лимит запросов Ограничения rate-limit
Connection Reset / Refused Потеря соединения Приложение не справилось с количеством потоков


Пример:
При нагрузке >4000 юзеров появились ошибки 504 —
выявлено, что API зависает из-за неоптимальной сериализации JSON.

Проблемы масштабирования

  • Система не использует все ядра процессора.

  • Балансировщик распределяет нагрузку неравномерно.

  • Один из сервисов в микросервисной архитектуре “тормозит” весь поток.

Пример:
В микросервисной системе bottleneck оказался в сервисе авторизации —
он не масштабировался горизонтально, в отличие от остальных.

Проблемы логирования и мониторинга

  • Избыточные логи → забивают диск.

  • Логи пишутся синхронно → задержка отклика.

  • Мониторинг не захватывает нужные метрики.

Пример:
При росте TPS до 400 — Response Time ↑ на 0.5 сек.
Причина: каждый запрос синхронно писал в файл логов.

Выводы анализа

После теста важно классифицировать найденные проблемы:

  1. Критические (Blocker) — система не выдерживает нагрузку.

  2. Средние (Major) — производительность ниже SLA.

  3. Минорные (Minor) — не влияют критично, но требуют оптимизации.

Итог

Типичные проблемы, выявляемые при нагрузочном тестировании, — это:

  • Перегрузка CPU / памяти / БД,

  • Рост Response Time и TPS-падения,

  • Ошибки 500 / Timeout,

  • Утечки памяти и деградация,

  • Неверная настройка connection pool и таймаутов.

Нагрузочное тестирование позволяет найти эти узкие места до релиза, чтобы система оставалась стабильной при реальных пиках нагрузки.

Оцените ответ
0 / 5 · 0

Related Questions