Performance-Lasttest-Simulator
Erstelle in unter einer Minute ein professionelles Lasttest-Szenario: VUs, Ramp-up, Plateau, Traffic-Verteilung und Expertentipps zu Performance & Cloud.
Schnelles Glossar
VU (Virtueller Benutzer)
Virtueller Benutzer, der parallel von k6/JMeter/Gatling simuliert wird. Lastmetrik #1.
Hochlauf
Progressiver Anstieg von 0 → Zielbelastung. Gibt Autoskalierern Zeit zu reagieren.
Plateau
Last gehalten auf Ziel. Hier misst du Stabilität und SLOs.
P95 (Latenz)
95% der Anfragen antworten schneller als dies. Besser als der Durchschnitt für UX.
P99 (Latenz)
Erfasst die langsamsten Anfragen (Kaltstarts, GC-Pausen, Sperren). Enthüllt Anomalien.
RPM / RPS
Anfragen pro Minute (oder pro Sekunde). Effektiver Durchsatz, der vom System absorbiert wird.
Durchsatz
Volumen der über die Zeit bearbeiteten Anfragen. Messung auf dem Plateau, nicht am Höhepunkt.
SLO
Service Level Objective. Numerisches Ziel, das eingehalten werden soll (z.B. P95 ≤ 500ms, Fehler ≤ 1%).
Projektkontext
Je präziser der Kontext, desto schärfer die Empfehlungen
Alles fließt durch ein einzelnes deploybares Element. Typische Engpässe: gemeinsame DB, Sperren, zu breite Transaktionen.
Lastparameter
Lege Ziellast und Dauer fest
User-Szenarien
Summe der Prozente muss 100 % sein (aktuell: 100 %)
Geschätztes Gesamtvolumen
~52 500
über 20 Min (Ramp-up + Plateau)
Ziellast
500
Durchsatz
3 000/min
Gesamtdauer
20 Min
%-Konsistenz
100%
Summe = 100 %
Aufschlüsselung pro Szenario
Werde Pro in der Timint-App
Analysiere Ergebnisse (P95/P99, Fehler, Score), erhalte Experten-Empfehlungen und generiere einen stylischen PDF-Audit-Bericht.
✅ Automatisch berechneter Performance-Score
✅ Experten-Tipps Performance & Cloud
✅ PDF-Bericht mit Charts + Profil-Speicherung
Detaillierter Plan
Gesamt- und pro-Szenario-Ladung bei jedem Hochlauf-Schritt, dann auf dem Plateau
| Phase | Zeitpunkt | Gesamt VU | Gesamt Anfragen/Minute | search-cart (75%) | checkout (20%) | signup (5%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Hochlauf-Schritt 1/4 (25%) | T+1.3 Min | 125 | 750 | 94 ·563 | 25 ·150 | 6 ·38 |
| Hochlauf-Schritt 2/4 (50%) | T+2.5 Min | 250 | 1 500 | 188 ·1 125 | 50 ·300 | 13 ·75 |
| Hochlauf-Schritt 3/4 (75%) | T+3.8 Min | 375 | 2 250 | 281 ·1 688 | 75 ·450 | 19 ·113 |
| Hochlauf-Schritt 4/4 (100%) | T+5.0 Min | 500 | 3 000 | 375 ·2 250 | 100 ·600 | 25 ·150 |
| Nachhaltiges Plateau | T+5→20 Min | 500 | 3 000 | 375 ·2 250 | 100 ·600 | 25 ·150 |
| Geschätztes Volumen: ~7 500 Aktionen während des Hochlaufs + ~45 000 Aktionen während des Plateaus = ~52 500 Anfragen insgesamt. | ||||||
Risiken pro kritischen Dienst
4 Dienst(e) überprüft: jeder exponierte Dienst hat sein eigenes Risikoprofil
RisikoAuthentifizierung
Auth-Sättigung = Sitzungsblöcke und Refresh-Token-Schleifen. Achte auf: Benutzer-Tabelle DB-Pool, JWT-Cache, /login-Drosselung.
RisikoSuche
Suchlatenz → sofortiger Warenkorb-Abbruch. Engpässe: Elasticsearch / Algolia-Indizes, Facettenabfragen, Volltextscans.
RisikoCheckout
Checkout-Fehler = direkter Umsatzverlust. Messe den gesamten Trichter (Warenkorb → Versand → Zahlung → Bestätigung).
RisikoZahlung
PSP-Fehler = verlorene Zahlungen oder doppelte Belastungen. Idempotenzschlüssel sind obligatorisch, PSP A → B Failover in < 60s.
Expertenempfehlungen - Monolith
Tipps von DevOps, SRE und Solution Architects, zugeschnitten auf deine Architektur
🛠️ DevOps & Cloud-Skalierung
- •Profilieren Sie die 10 teuersten Endpunkte vor dem Test (APM: Datadog, NewRelic, Sentry Performance)
- •Aktivieren Sie das langsame Abfrageprotokoll der DB und archivieren Sie es während des Tests für die Nachanalyse
- •Stellen Sie +30% CPU/RAM während des Tests bereit, wenn zustandsbehaftet, andernfalls horizontal mit Round-Robin LB skalieren
- •Einfrieren von Deployments und Deaktivieren von Cron-Jobs während des Testfensters
⚙️ SRE / Plattform
- •Definieren Sie die 4 goldenen Signale VOR dem Test: Latenz, Verkehr, Fehler, Sättigung
- •Alarmieren Sie bei SLOs (P95, Fehlerquote), nicht bei Roh-CPU-Schwellenwerten
- •Bereiten Sie einen schreibgeschützten, degradierten DB-Modus für unerwartete Sättigung vor
- •Testen Sie das Rollback des vorherigen Deployments in weniger als 5 Minuten
🏛️ Lösungsarchitekt
- •Identifizieren Sie begrenzte Kontexte (DDD), um eine potenzielle Aufteilung in modulare Monolithen vorzubereiten
- •Bewegen Sie schrittweise schwere Jobs (PDFs, E-Mails, Exporte) in eine Warteschlange + Worker
- •Externalisieren Sie Sitzungen in Redis, bevor Sie horizontal skalieren (zuerst zustandslos)
- •Messen Sie die Betriebskosten pro Funktion, um die nächste Aufteilung zu planen
Expertenrat, maßgeschneidert für das Projekt - E-Commerce
Empfehlungen, die spezifisch für die geschäftlichen Einschränkungen deines Projekttyps sind
Bereit zum Kopieren k6-Code
Skript automatisch generiert mit deinen Parametern + Szenarien + SLO-Schwellenwerten
import http from 'k6/http';
import { sleep, group } from 'k6';
export const options = {
stages: [
{ duration: '1.3m', target: 125 },
{ duration: '1.3m', target: 250 },
{ duration: '1.3m', target: 375 },
{ duration: '1.3m', target: 500 },
{ duration: '15m', target: 500 },
],
thresholds: {
http_req_duration: ['p(95)<500', 'p(99)<1500'],
http_req_failed: ['rate<0.01'],
},
};
export default function () {
group('search-cart', () => {
// 75% du trafic - 375 VU cible · 2250 req/min
// TODO: Anfragen für das search-cart-Szenario implementieren
});
group('checkout', () => {
// 20% du trafic - 100 VU cible · 600 req/min
// TODO: Anfragen für das checkout-Szenario implementieren
});
group('signup', () => {
// 5% du trafic - 25 VU cible · 150 req/min
// TODO: Anfragen für das signup-Szenario implementieren
});
sleep(10.0);
}Vorbereitungsliste
Abhaken vor dem Start, um Fehlalarme zu vermeiden
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Timint Smart Tipps
AIPayment ausgewählt: PSP-Sandbox nutzen und 3DS-Retries / Idempotency-Keys einplanen.
E-Commerce mit Suche: beliebte Facetten indexieren und einen kurzen Cache für häufige Queries aktivieren.
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