Какие инструменты используются для тестирования производительности?

О, инструменты для нагрузочного тестирования! Ну это ж святое, когда надо понять, не развалится ли твой сервис, как карточный домик, если на него зайдут больше трёх пользователей одновременно. Слушай, тут есть целый зоопарк, но я тебе про главных зверей расскажу, а то нихуя не разберёшься.

1. Apache JMeter: Это, блядь, классика жанра, как "Муму" у Тургенева — все её знают, но не все понимают, насколько она может быть трагичной. Графический интерфейс, можно натыкать кнопочек и создать сценарий сложнее, чем жизнь того самого Герасима. Блядь, HTTP, HTTPS, SOAP — этот мудак всё потянет. Особенность в том, что можно из ответов данные вытаскивать и логику городить. Но если сценарий накрутить сильно — сам JMeter может ресурсы жрать, как не в себя. Овердохуища памяти ему надо.

2. Gatling: А вот это уже не шутки. Высокопроизводительная хуйня, написанная на Scala. Сценарии там на ихнем DSL пишутся. Главный плюс — он ресурсы жрёт экономно, как студент в столовой, и отчёты выдает такие красивые HTML-шные, что хоть начальству показывай. Смотри, как просто выглядит сценарий, ёпта:

val scn = scenario("Basic Simulation")
  .exec(http("request_1").get("/"))
setUp(scn.inject(atOnceUsers(100)).protocols(httpProtocol))

Видишь? Красота, а не код. Никакого лишнего пиздеца.

3. k6: Современная мартышлюшка для разработчиков. Всё на JavaScript, что для многих — как родное. Интегрируется в CI/CD так, что мама не горюй. Главный козырь — встроенные метрики, не надо ничего выдумывать. Вот, смотри, скрипт:

import http from 'k6/http';
export default function () {
  let response = http.get('https://test-api.k6.io/public/crocodiles/');
}

Прям как обычный скрипт, только он тысячу виртуальных пользователей может запустить. Удивление пиздец, да?

4. Locust: А это для питонистов, которые хотят всё распределённо и по-простому. Пишешь сценарий на Python — и волнение ебать, как легко. Архитектура у него распределённая, можно на кучу машин раскинуть нагрузку и смотреть, как всё горит. Пример — вообще смех:

from locust import HttpUser, task
class QuickstartUser(HttpUser):
    @task
    def hello_world(self):
        self.client.get("/hello")

Написал класс, объявил таску — и пошёл нахуй, тестировать. Гениально же!

А ещё есть, блядь, дополнительные инструменты. Для быстрой проверки, когда терпения ноль ебать, есть Apache Benchmark (ab) или wrk. Командой в консоль ткнул — и сразу видишь, держит ли твой ендпоинт хотя бы десять запросов. А если хочешь нагрузить из облака, чтобы своё железо не палить, то BlazeMeter или LoadRunner Cloud. Там, правда, уже деньги нужны, но зато можно сказать, что тестировали "в продакшн-подобном окружении", и все такие: "Охуенно!"

Короче, выбирай по ситуации. Хочешь по-быстрому — ab. Хочешь по-красивому и в CI — k6 или Gatling. Хочешь по-старинке с GUI — JMeter. А если ты питонист с хитрой жопой — Locust. Главное — не забудь, зачем это всё: чтобы потом в три часа ночи не пришлось объяснять, почему всё накрылось медным тазом.