Продвинутые паттерны и чек-лист внедрения

Паттерны, которые спасают

• Тестовые данные как код: фикстуры/генераторы в Git, уникальные префиксы сущностей, cleanup jobs и снапшоты БД до/после теста.
• Стратегия падающего теста: при фейле threshold — сохрани summary/raw, сделай dump логов/трейсов, отправь ссылку в #perf и стопни дальнейшие стадии (auto-stop).
• Канарейка в проде: ограниченный RPS, белые IP, выключенные платежи/уведомления, флаги X-Load-Test: true, отдельные метки в логах для быстрого фильтра.
• Разделение сценариев: разные executors на read/write/admin, чтобы видеть узкие места отдельно, а не усреднять.
• Baseline как артефакт: храните в S3/Minio с тегами release, env, сравнивайте диффами автоматически.
• A/B под нагрузкой: гоняйте версии API v1/v2 с тегами version, сравнивайте p95/error rate и бизнес-метрики в одном тесте, решение — какую версию выкатывать.
• Дорожная карта внедрения: 1 месяц — smoke на PR + baseline; 3 месяца — регулярные load/stress и diff; 6 месяцев — operator/Cloud для больших тестов, канарейки в проде.

Быстрый чек-лист

• Стенд готов: версии зафиксированы, сторонние интеграции либо sandbox, либо выключены.
• Сценарии отражают реальные journeys (микс > 2–3 потоков, think time установлен).
• Thresholds совпадают с SLO и описан критерий Go/No-Go.
• Мониторинг генератора: CPU/RAM/Net, dropped_iterations.
• Экспорт результатов подключен (summary.json + Grafana/Prometheus), ссылка на дашборд известна команде.
• Ответственный за решение по итогам теста назначен.
• Для продовых тестов: sandbox или отключенные интеграции (платежи/рассылки), белые IP и токены с ограниченными scope.
• Тестовые данные изолированы: уникальные id, cleanup после теста, фикстуры или снапшоты БД обновлены.

Готовые шаблоны (готовые фразы)

• 80% случаев покрывают executors: ramping-vus для рост/плато/спад, constant-arrival-rate для фиксированного rps.
• Think time: sleep(1 + Math.random()) для browse, sleep(2-3) для checkout.
• Thresholds: http_req_duration: ["p(95)<X", "p(99)<Y"], http_req_failed: ["rate<0.01"], checks{flow:...}: ["rate>0.97"].
• Отчет: «p95 +12% к baseline, error rate 0.3%, bottleneck — БД (latency), генератор здоров. Решение: задачка на оптимизацию, релиз по решению владельца».

Что дальше

• Автоматизируйте обновление baseline: сохраняйте summary и дашборд-линки в артефакты каждого теста.
• Держите набор сценариев как код (Git): smoke/load/stress/spike/soak. Обновляйте вместе с продуктом.
• Продавайте бизнесу: показывайте, как найденные bottleneck экономят деньги и удерживают SLA.
• Добавьте «lesson learned» в Confluence/Notion для каждого инцидента: какой тест поймал, где bottleneck, сколько денег/времени сэкономили.
• Ведите каталог паттернов: что сработало в прошлых инцидентах, ссылки на тесты/дашборды/diff, чтобы не изобретать заново.

✅ Чек-лист завершения урока

После этого урока вы должны уметь:

Продвинутые паттерны:

• Управлять тестовыми данными: фикстуры в Git, уникальные ID, cleanup jobs
• Настроить стратегию падающего теста: auto-stop, dump логов/трейсов, уведомления
• Запускать канарейки в проде: feature flags, белые IP, отдельные метки

Чек-листы:

• Использовать чек-лист перед запуском теста (стенд, данные, мониторинг)
• Использовать чек-лист перед релизом (thresholds, baseline, Go/No-Go)
• Разделять сценарии по типам: read/write/admin для лучшей диагностики

Baseline и артефакты:

• Хранить baseline в S3/Minio с тегами release/env
• Автоматически сравнивать с baseline в CI/CD
• Держать ссылки на дашборд/логи/трейсы в отчетах

Дорожная карта:

• Понимать этапы внедрения: 1 месяц (smoke+baseline), 3 месяца (load+diff), 6 месяцев (operator+канарейки)
• Вести каталог паттернов: что сработало, ссылки на тесты
• Документировать lesson learned после каждого инцидента

Практическое задание:

• Создайте чек-лист для запуска тестов в вашей команде
• Определите критерии Go/No-Go для релизов
• Составьте дорожную карту внедрения k6 на ближайшие 3-6 месяцев