1. Lời mở đầu

Hế lôôôôô, xin chào mọi người 👏

Trong bài viết trước, mình đã giới thiệu với các bạn về khái niệm Load Testing và tại sao nó lại cần thiết trong quy trình phát triển sản phẩm. Tuy nhiên, để thực hiện Load Testing, rất khó có sẵn nguồn nhân lực chạy bằng cơm để truy cập ứng dụng của bạn với lượng lớn trong khoảng thời gian mong muốn. Do đó, bạn cần các công cụ kiểm thử tải để mô phỏng lượng truy cập của người dùng ảo (VU - Virtual User).

Hiện nay, trên mạng có vô số công cụ có thể giúp bạn thực hiện việc này. Tuy nhiên, tùy vào chiến lược kiểm thử tải của bạn mà bạn sẽ cần lựa chọn công cụ phù hợp để sử dụng. Việc kiểm thử tải khá đặc thù và phụ thuộc vào tài nguyên của máy chủ để tạo ra lượng truy cập lớn. Nếu kịch bản kiểm thử của bạn quá phức tạp và đòi hỏi lượng VUs quá cao, có thể công cụ sẽ yêu cầu bạn phải trả phí để thực hiện. Tuy nhiên, vẫn có rất nhiều công cụ kiểm thử tải miễn phí và mang lại hiệu quả tốt.

Mình xin giới thiệu đến các bạn 10 công cụ kiểm thử tải để tham khảo và lựa chọn sử dụng nhé 😎

2. Các công cụ

2.1. K6

Source Code: Github https://github.com/grafana/k6 - 20.2k star ⭐️ & 1.1k forked ♥️

K6 là một công cụ kiểm tra tải mã nguồn mở, được phát triển bởi công ty LoadImpact, và được viết bằng ngôn ngữ lập trình Go. K6 là một trong những công cụ kiểm tra tải được đánh giá cao trong cộng đồng, nhờ vào những tính năng vượt trội của nó:

• Được xây dựng trên nền tảng Go nên K6 có khả năng xử lý đồng thời cao và tốc độ thực thi nhanh hơn tương đối so với các công cụ khác
• Cho phép sử dụng miễn phí một số tính năng trên K6 Cloud, thay vì triển khai K6 trên máy tính cá nhân thì K6 cung cấp một phiên bản trên cloud của họ luôn.
• Là công cụ scriptable, có thể tùy chỉnh và lập kịch bản kiểm tra tải một cách linh hoạt. Hoặc sử dụng tính năng Test Builder trên K6 Cloud để tạo kịch bản test trực quan trên giao diện người dùng
• Hỗ trợ kiểm tra tải đồng thời trên nhiều luồng (multithreaded), giúp tăng tốc độ và hiệu suất của quá trình kiểm tra tải
• K6 Cloud hỗ trợ distributed load generation, cho phép tạo tải trên nhiều máy chủ khác nhau
• Hỗ trợ HTTP và WebSocket và gRPC, giúp người dùng có thể kiểm tra tải các ứng dụng web và ứng dụng real-time. Không hỗ trợ giao thức FTP, JDBC hoặc JMS.
• Có khả năng tích hợp với các công cụ khác như Grafana để hiển thị dữ liệu và theo dõi hiệu suất ứng dụng
• K6 Cloud có tính năng import HAR file hay ghi lại hoạt động trên trình duyệt giúp ích cho việc kiểm tra tải phức tạp liên quan đến hành vi người dùng

Cá nhân mình có nền tảng Javascript rồi nên rất thích K6 ở điểm nó dùng script bằng Javascript khá thân thiện và dễ viết, dễ đọc. Để so sánh với những công cụ khác thì mình đánh giá K6 khá cao, nó dễ dùng cho developer (về documents, API, UI/UX, script,...) và luôn lựa chọn sử dụng K6 để thực hiện PT cho ứng dụng của mình. Bản K6 Cloud cho phép bạn tạo 50 test run, tuy nhiên account mà hết lượt tạo thì có thể dùng thêm acc clone khác là được 😂

2.2. Apache JMeter

Source Code: Github https://github.com/apache/jmeter - 6.9k star ⭐️ & 1.9k forked ♥️

Apache JMeter là một công cụ kiểm thử tải và kiểm thử chức năng được viết bằng Java và phát triển bởi Apache Software Foundation. Đây là một trong những công cụ kiểm thử tải phổ biến trên thị trường hiện nay, được sử dụng rộng rãi trong các dự án phát triển ứng dụng web và API.

Một số tính năng và điểm mạnh của Apache JMeter bao gồm:

• Hỗ trợ đa nền tảng: Apache JMeter có thể chạy trên nhiều hệ điều hành khác nhau như Windows, Linux, và macOS.
• Hỗ trợ đa dạng loại kiểm thử bao gồm kiểm thử tải, kiểm thử chức năng, kiểm thử bảo mật, kiểm thử phân tích, kiểm thử độ tải, kiểm thử vượt tải, kiểm thử dự phòng và kiểm thử đa kết nối.
• Hỗ trợ nhiều giao thức: JMeter có khả năng kiểm thử tải và kiểm thử chức năng cho các giao thức khác nhau như HTTP, FTP, JDBC, LDAP, JMS, SMTP, và SOAP.
• Hỗ trợ tùy chỉnh động: JMeter cho phép người dùng tạo các biến và hàm tùy chỉnh để phục vụ cho các tác vụ kiểm thử phức tạp.
• Hỗ trợ kiểm thử phân tán: JMeter cho phép người dùng tạo một môi trường kiểm thử phân tán với nhiều máy chủ kiểm thử.
• Hỗ trợ tương tác với cơ sở dữ liệu: JMeter hỗ trợ truy vấn cơ sở dữ liệu và cho phép người dùng kiểm tra hiệu suất của cơ sở dữ liệu.
• Giao diện đồ họa: JMeter có giao diện đồ họa dễ sử dụng và cho phép người dùng tạo và chỉnh sửa các kịch bản kiểm thử.
• Hỗ trợ mở rộng: JMeter cho phép người dùng tạo các plugin và addons để mở rộng tính năng của công cụ.

Tuy nhiên lại có vài điểm yếu:

• Tài liệu phức tạp: Apache JMeter có tài liệu phong phú và đa dạng, nhưng vì nó cung cấp nhiều tính năng và chức năng, vì vậy tài liệu của nó có thể trở nên khó hiểu và phức tạp đối với người mới sử dụng. Yêu cầu người dùng có một mức độ kiến thức kỹ thuật nhất định để hiểu và sử dụng tốt.

• Công cụ mất thời gian để học và cấu hình: Như đã đề cập ở trên, vì JMeter cung cấp rất nhiều tính năng và chức năng, nên nó yêu cầu người dùng phải đầu tư nhiều thời gian để học và cấu hình để có thể sử dụng tốt công cụ này.

• Tài nguyên máy tính: Apache JMeter tiêu tốn khá nhiều tài nguyên máy tính, đặc biệt khi phải xử lý một lượng lớn request. Do đó, nếu không sử dụng máy tính có cấu hình cao, JMeter có thể gây ra tình trạng chậm hoặc treo máy tính.

• Không tương thích với một số loại ứng dụng: JMeter không hoàn toàn tương thích với một số loại ứng dụng, đặc biệt là các ứng dụng web được xây dựng trên các công nghệ mới như Node.js hoặc các ứng dụng sử dụng giao thức WebSocket.

Tựu chung lại thì Apache JMeter là một công cụ kiểm thử tải và kiểm thử chức năng mạnh mẽ, có nhiều tính năng tùy chỉnh và hỗ trợ nhiều giao thức khác nhau. Điều này giúp cho JMeter trở thành một công cụ phù hợp cho các dự án kiểm thử lớn và phức tạp. Điều này cũng đồng nghĩa với việc, nó là một công cụ dành cho tester chuyên nghiệp, cần hiểu rõ bản chất và kiến thức về load testing.

2.3. Apache Bench

Source Code: https://svn.apache.org/viewvc/httpd/httpd/branches/2.4.x/support

Apache Bench (AB) cũng là một công cụ kiểm thử tải mã nguồn mở được phát triển bởi Apache Software Foundation, được tích hợp sẵn trong Apache HTTP Server. Công cụ này cho phép người dùng kiểm thử hiệu năng của một trang web hoặc ứng dụng bằng cách tạo ra các yêu cầu HTTP đơn giản.

Tính năng và điểm mạnh của Apache Bench gồm:

• Dễ sử dụng và cài đặt, không cần phải cấu hình phức tạp. Được tích hợp sẵn trong Apache HTTP Server, không cần phải cài đặt thêm.
• Apache Bench chỉ hỗ trợ kiểm thử tải cho giao thức HTTP và HTTPS.
• Cho phép tạo ra hàng loạt các yêu cầu HTTP để kiểm thử tải trang web hoặc ứng dụng.
• Khả năng kiểm thử tải đơn giản và hiệu quả.
• Có thể tích hợp vào các công cụ kiểm thử khác để tăng tính linh hoạt.

Nên sử dụng Apache Bench khi cần thực hiện kiểm thử tải đơn giản và hiệu quả trên một trang web hoặc ứng dụng. Nếu cần thực hiện kiểm thử tải phức tạp hơn hoặc cần nhiều tính năng hơn (tải file, kiểm thử API, kiểm thử bảo mật, và nhiều tính năng khác), nên xem xét sử dụng các công cụ khác như Apache JMeter hoặc K6.

2.4. Gatling

Source Code: Github https://github.com/gatling/gatling - 5.9k star ⭐️ & 1.2k forked ♥️

Gatling là một công cụ kiểm thử tải được phát triển bằng Scala, Netty (non blocking HTTP) và Akka (điều phối VU - người dùng ảo), được thiết kế để thử nghiệm các ứng dụng web, giao thức HTTP và các ứng dụng dựa trên giao thức WebSocket.

Các tính năng và điểm mạnh của Gatling bao gồm:

• Scripting: Gatling sử dụng một ngôn ngữ DSL (Domain Specific Language) dựa trên Scala để tạo các kịch bản kiểm thử. Ngôn ngữ DSL này rất dễ hiểu và có thể giúp bạn tạo ra các kịch bản phức tạp một cách nhanh chóng và dễ dàng.

• Performance: Gatling có khả năng tạo ra lượng lớn lưu lượng mạng để thử nghiệm khả năng chịu tải của ứng dụng. Nó được thiết kế để sử dụng hiệu quả các tài nguyên máy tính của bạn và đạt được hiệu suất tốt hơn so với một số công cụ kiểm thử khác.

• Real-time monitoring: Gatling cung cấp các công cụ giám sát thời gian thực, cho phép bạn theo dõi các chỉ số hiệu năng của hệ thống của bạn trong quá trình kiểm thử.

• Mở rộng: Gatling là một công cụ mã nguồn mở, điều này có nghĩa là bạn có thể thêm các tính năng mới vào nó hoặc tùy chỉnh nó để phù hợp với nhu cầu của bạn.

• Tương thích với nhiều giao thức: Gatling có thể thử nghiệm nhiều loại giao thức khác nhau bao gồm HTTP, WebSockets, JMS, JDBC và nhiều hơn nữa.

Về điểm yếu:

• Gatling không hỗ trợ giao thức FTP và SMB.
• Thao tác với giao diện đồ họa còn hạn chế và không được tương thích tốt trên tất cả các trình duyệt.
• Cần học hỏi khá nhiều để sử dụng được ngôn ngữ lập trình Scala.

Gatling là một công cụ kiểm thử tải mạnh mẽ, linh hoạt và có khả năng xử lý các giao thức phức tạp. Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ kiểm thử tải có thể tùy chỉnh được với ngôn ngữ lập trình Scala, hỗ trợ các giao thức phức tạp, có khả năng thực hiện kiểm thử với tập tin dữ liệu lớn và cung cấp kết quả kiểm thử dễ dàng phân tích, thì Gatling là một sự lựa chọn dành cho bạn đó.

2.5. Locust

Source Code: Github https://github.com/locustio/locust - 21.2k star ⭐️ & 2.7k forked ♥️

Locust là một công cụ kiểm thử tải mã nguồn mở, được viết bằng Python. Các tính năng và điểm mạnh của Locust bao gồm:

• Dễ sử dụng và có tính động lực cao: Locust cho phép bạn viết mã kiểm thử với cú pháp Python rất đơn giản và dễ hiểu, đồng thời cũng cung cấp một giao diện đồ họa thân thiện cho phép người dùng tạo ra các kịch bản kiểm thử một cách trực quan.
• Khả năng mở rộng tốt: Locust có thể xử lý hàng nghìn yêu cầu mỗi giây trên một máy tính đơn lẻ và có thể mở rộng dễ dàng trên nhiều máy tính để tạo ra một hệ thống kiểm thử tải lớn hơn. Tuy nhiên, Locust chỉ có thể sử dụng một lõi CPU và sẽ không thể tạo ra nhiều lưu lượng truy cập nếu không chạy nó ở chế độ tạo tải phân tán.
• Có thể kết hợp với các công cụ khác: Locust có thể tích hợp với các công cụ khác để thu thập dữ liệu kiểm thử như Graphite, Prometheus, InfluxDB, ...
• Hỗ trợ nhiều giao thức: Locust hỗ trợ nhiều giao thức như HTTP, HTTPS, TCP, ...
• Cung cấp các thông số thống kê chi tiết: Locust cung cấp các thông số thống kê như số lượng yêu cầu thành công, thời gian đáp ứng trung bình, thời gian phản hồi tối đa, ...

Về điểm yếu:

• Do được viết bằng Python nên Locust có khả năng tạo lưu lượng truy cập chậm hơn so với các công cụ khác và hiệu suất tổng thể cũng thấp đối với các thử nghiệm quy mô lớn.
• Không cung cấp chức năng ghi lại các kịch bản kiểm thử dưới dạng tệp video hoặc các hình thức trực quan khác.
• Không phải là công cụ chuyên biệt để kiểm thử API hoặc kiểm thử tải phân tán.

Bạn nên sử dụng Locust khi cần phải viết script với Python và khi muốn sử dụng giao diện web UI để điều khiển và chạy kịch bản test nhé

2.6. Artillery

Source Code: Github https://github.com/artilleryio/artillery - 6.5k star ⭐️ & 438 forked ♥️

Artillery là một công cụ kiểm thử tải được phát triển bằng JavaScript, có thể được sử dụng để thử nghiệm các ứng dụng web, API và các hệ thống phân tán khác. Dưới đây là các tính năng, điểm mạnh và điểm yếu của Artillery:

Tính năng:

• Cung cấp các module để kiểm thử các giao thức khác nhau như HTTP, Socket.io, WebSocket, TCP/UDP...
• Có thể sử dụng JavaScript để viết scripts kiểm thử tải, điều này cho phép người dùng tuỳ chỉnh các yêu cầu tùy ý, thêm các kiểm tra tùy chỉnh và xử lý kết quả trả về.
• Hỗ trợ gửi các metric, log và report về kết quả kiểm thử thông qua các output target như console, file, InfluxDB, CloudWatch, Datadog, Slack...
• Có khả năng tạo tải phân tán trên nhiều máy tính thông qua tính năng Artillery Pro hoặc các giải pháp khác như Docker hoặc Kubernetes.
• Có khả năng đồng bộ hóa và xử lý dữ liệu trả về trên một chuỗi thời gian, giúp người dùng đưa ra các quyết định hợp lý về mức độ tải mà hệ thống có thể chịu được.

Điểm mạnh:

• Có khả năng kiểm thử tải các ứng dụng phân tán, có khả năng mở rộng
• Có thể tuỳ chỉnh và viết scripts kiểm thử tải theo nhu cầu của người dùng
• Có khả năng đồng bộ hóa dữ liệu trả về và xử lý các kết quả tải, giúp người dùng đưa ra các quyết định hợp lý về mức độ tải mà hệ thống có thể chịu được.
• Tích hợp với nhiều nền tảng phân tán, giúp Artillery có khả năng tạo tải phân tán trên nhiều máy tính.

Điểm yếu:

• Artillery được phát triển bằng JavaScript, do đó có thể không đủ hiệu quả với các hệ thống đòi hỏi tốc độ xử lý cao hoặc quy mô lớn
• Artillery không cung cấp giao diện người dùng đồ họa, do đó cần phải sử dụng CLI để thiết lập và chạy các bài kiểm tra, khá phức tạp đối với những người dùng mới.
• Để tận dụng tối đa tính năng tạo tải phân tán, người dùng cần phải sử dụng bản Pro của Artillery
• Hiệu suất ở phiên bản free rất chậm, rất ngốn tài nguyên. Mức sử dụng CPU quá cao sẽ dẫn đến các sai số đo lường khá lớn.

Vậy khi nào bạn nên lựa chọn sử dụng Artillery?

Nếu bạn cần một công cụ kiểm thử hiệu suất đơn giản để sử dụng hoặc bạn không có kinh nghiệm với việc tạo kịch bản kiểm thử, thì Artillery có thể không phải là lựa chọn tốt nhất. Tuy nhiên, nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ mạnh mẽ để kiểm tra hiệu suất ứng dụng web của mình, hoặc khi bắt buộc phải sử dụng thư viện NodeJS để thực hiện một số chức năng đặc thù thì Artillery có thể là một lựa chọn tốt.

2.7. Taurus

Source Code: Github https://github.com/Blazemeter/taurus - 1.8k star ⭐️ & 454 forked ♥️

Taurus là một công cụ kiểm thử hiệu suất mã nguồn mở phát triển bằng Python và được sử dụng như một giao diện dòng lệnh cho các công cụ kiểm thử hiệu suất như JMeter, Gatling, Siege,...

Các tính năng và điểm mạnh của Taurus bao gồm:

• Giao diện dòng lệnh đơn giản: Taurus có một giao diện dòng lệnh rất dễ sử dụng và cho phép bạn tạo các tập lệnh kiểm thử hiệu suất bằng cách sử dụng một tập tin YAML đơn giản.

• Tích hợp dễ dàng: Taurus có thể tích hợp với các công cụ khác như Prometheus, Grafana, InfluxDB để giúp người dùng thu thập và hiển thị các thông số liên quan đến hiệu suất ứng dụng.

• Tự động hóa: Taurus cung cấp các tính năng tự động hóa để tạo các kiểm thử hiệu suất, bao gồm cả khởi động và dừng các công cụ kiểm thử.

• Thiết lập đơn giản: Taurus cho phép bạn thiết lập các tài nguyên, thời gian chạy, và yêu cầu HTTP trong tập tin YAML.

• Tính di động: Taurus có thể được sử dụng để kiểm thử hiệu suất cho bất kỳ ứng dụng nào, bao gồm các ứng dụng đám mây và di động.

• Hỗ trợ tạo báo cáo: Taurus hỗ trợ tạo báo cáo với nhiều định dạng khác nhau như HTML, JUnit, JSON, CSV, giúp người dùng dễ dàng theo dõi kết quả kiểm thử.

• Hỗ trợ kiểm thử tải phân tán: Taurus hỗ trợ kiểm thử tải phân tán với các công cụ như JMeter, Gatling, và Locust, giúp người dùng có thể kiểm thử tải phân tán một cách dễ dàng.

Điểm yếu:

• Taurus có khả năng xử lý yêu cầu tải khá chậm so với một số công cụ khác.
• Vì Taurus là một công cụ kiểm thử hiệu năng đa nền tảng, do đó đôi khi việc cấu hình và sử dụng có thể gặp phải một số khó khăn cho người dùng mới.

Khi nào nên lựa chọn sử dụng Taurus?

• Nếu bạn muốn sử dụng các công cụ kiểm thử hiệu suất khác như JMeter hoặc Gatling, nhưng không muốn phải học cách sử dụng các giao diện đồ họa phức tạp của chúng, Taurus là một lựa chọn tốt.

• Nếu bạn muốn kiểm thử hiệu suất các ứng dụng đám mây hoặc di động, Taurus có thể giúp bạn thực hiện việc này một cách dễ dàng.

• Nếu bạn muốn tự động hóa các tập lệnh kiểm thử hiệu suất của mình, Taurus có tính năng tự động hóa mạnh mẽ và dễ sử dụng.

• Nếu bạn muốn tùy chỉnh các tham số kiểm thử một cách dễ dàng với file YAML.

2.8. Tsung

Source Code: Github https://github.com/processone/tsung - 2.4k star ⭐️ & 411 forked ♥️

Tsung là một công cụ kiểm thử tải được phát triển bằng ngôn ngữ lập trình Erlang, một ngôn ngữ lập trình được thiết kế để xây dựng các hệ thống phân tán với tính khả dụng cao. Điều này giúp cho Tsung có khả năng mô phỏng và tạo ra tải lớn một cách hiệu quả và ổn định. Tsung được sử dụng để kiểm thử hiệu suất cho các ứng dụng web, game và các hệ thống phân tán khác. Dưới đây là các tính năng, điểm mạnh và lựa chọn sử dụng Tsung:

• Tsung có khả năng tạo lưu lượng truy cập lớn từ hàng ngàn đến hàng triệu kết nối đồng thời.
• Hỗ trợ nhiều giao thức như HTTP, WebSocket, AMQP, XMPP, và nhiều giao thức khác.
• Cho phép kiểm thử tải phân tán bằng cách chạy các máy khách kiểm thử từ xa.
• Có thể tạo các kịch bản kiểm thử động, với khả năng thay đổi dữ liệu và kịch bản kiểm thử dựa trên kết quả của các yêu cầu trước đó.
• Tsung cung cấp giao diện đồ họa để theo dõi và phân tích kết quả kiểm thử.

Điểm yếu:

• Tsung được viết bằng Erlang, một ngôn ngữ lập trình khó tiếp cận với người mới học.
• Tài liệu hướng dẫn khá hạn chế so với các công cụ khác, điều này có thể khiến cho việc sử dụng và triển khai Tsung gặp khó khăn.
• Tsung cung cấp giao diện đồ họa để theo dõi và phân tích kết quả kiểm thử, tuy nhiên giao diện này có vẻ không thân thiện với người dùng cho lắm :v

Khi nào bạn nên lựa chọn sử dụng Tsung?

• Cần kiểm thử hiệu suất cho các ứng dụng web hoặc các ứng dụng và dịch vụ đòi hỏi tính phân tán và khả dụng cao.
• Cần kiểm thử các giao thức mạng như AMQP, XMPP, và SIP, không chỉ là HTTP.
• Cần có tính ổn định và đáng tin cậy trong việc thu thập kết quả kiểm thử hiệu suất.

2.9 Vegeta

Source Code: Github https://github.com/tsenart/vegeta - 21.2k star ⭐️ & 1.3k forked ♥️

Không phải tôi cắt nhầm ảnh manga vào đâu nhá :v. Vegeta là một công cụ kiểm thử tải HTTP được viết bằng Golang. Dưới đây là các tính năng, điểm mạnh và điểm yếu của Vegeta:

• Tính năng:

  • Hỗ trợ các phương thức HTTP: GET, POST, PUT, DELETE, PATCH, OPTIONS, HEAD.
  • Có khả năng xác thực JWT token và hỗ trợ cấu hình header tùy chỉnh.
  • Có thể tùy chỉnh tần suất và số lần lặp lại của request.
  • Có khả năng chọn số lượng connection đồng thời trong quá trình kiểm thử.
  • Hỗ trợ tùy chỉnh body của request và response.
  • Hỗ trợ HTTP redirection và HTTP/2.
  • Có thể tạo kết quả báo cáo kiểm thử với định dạng text hoặc JSON.

• Điểm mạnh:

  • Tốc độ xử lý rất nhanh, cho phép kiểm thử tới 10K requests/giây trên một máy tính.
  • Dễ cài đặt và sử dụng.
  • Có thể chạy trên nhiều nền tảng hệ điều hành: Linux, macOS, Windows.
  • Khả năng kiểm thử một loạt các endpoint HTTP đơn giản một cách nhanh chóng và hiệu quả.

• Điểm yếu:

  • Chỉ hỗ trợ kiểm thử tải HTTP, không hỗ trợ giao thức khác.
  • Không có giao diện người dùng đồ họa.
  • Không hỗ trợ tạo tải phân tán.

Vậy khi nào bạn nên lựa chọn sử dụng Vegeta nhỉ?

• Khi bạn là 1 wibu chúa :v
• Khi cần thực hiện kiểm thử tải HTTP với số lượng connection đồng thời lớn trên một máy tính.
• Khi cần thực hiện kiểm thử các endpoint HTTP đơn giản và nhanh chóng.
• Khi cần cài đặt và sử dụng công cụ kiểm thử tải nhanh chóng và dễ dàng.

2.10. Siege

Source Code: Github https://github.com/JoeDog/siege - 5.5k star ⭐️ & 368 forked ♥️

Công cụ kiểm thử Siege là một công cụ mã nguồn mở được sử dụng để kiểm tra tải và hiệu suất của các ứng dụng web. Dưới đây là một số điểm nổi bật của Siege:

Tính năng và điểm mạnh:

• Siege cho phép tạo ra tải truy cập với số lượng lớn đồng thời, sử dụng các tùy chọn như số người dùng đồng thời, số lần yêu cầu trên giây và thời gian thực thi.
• Siege có thể thực hiện kiểm thử tải cho các ứng dụng web có tài nguyên động, như các ứng dụng được xây dựng bằng PHP hoặc Ruby on Rails.
• Siege cho phép kiểm tra hiệu suất của các URL cụ thể trên trang web, bằng cách chỉ định các URL để tải và số lần tải mỗi URL.
• Siege có khả năng lưu trữ kết quả kiểm thử với định dạng CSV cho phép phân tích và so sánh kết quả.
• Siege hỗ trợ giao diện dòng lệnh đơn giản, giúp dễ dàng thực hiện các bài kiểm tra tải và đo hiệu suất một cách nhanh chóng.

Điểm yếu:

• Siege không có giao diện người dùng đồ họa, điều này có thể gây khó khăn cho những người mới sử dụng công cụ.
• Siege không hỗ trợ các phương thức HTTP nâng cao, như HTTP/2 hoặc WebSockets.
• Siege không hỗ trợ các tính năng đa tiến trình hoặc đa luồng, giới hạn khả năng đồng thời của công cụ.

Vậy khi nào bạn nên sử dụng Siege?

• Siege là một lựa chọn tốt cho các bài kiểm thử tải đơn giản với các ứng dụng web cơ bản.
• Siege là công cụ phù hợp cho các nhà phát triển và quản trị viên hệ thống muốn thực hiện kiểm thử tải đơn giản mà không cần phải cài đặt các công cụ phức tạp hơn.

3. Tổng kết

Trên đây là một số công cụ kiểm thử phần mềm open source phổ biến mà mình có tìm hiểu được và sử dụng qua, mỗi công cụ sẽ có những tính năng, điểm mạnh, và hạn chế riêng. Khi lựa chọn công cụ kiểm thử, bạn cần xác định rõ mục đích và yêu cầu chịu tải của dự án, từ đó có thể lựa chọn công cụ phù hợp nhất (chi phí cũng là một bài toán được cân nhắc khá nhiều khi lựa chọn đó 😂). Ngoài ra, bạn cũng cần có kiến thức về các khái niệm, phương pháp kiểm thử để sử dụng hiệu quả và tận dụng tối đa được công cụ. Việc chọn lựa công cụ phù hợp sẽ giúp cho quá trình kiểm thử phần mềm diễn ra hiệu quả và đạt được kết quả tốt nhất. Chúc các bạn sẽ tìm được công cụ ngon bổ rẻ nhé =))))

Cảm ơn mọi người đã dành thời gian theo dõi bài viết của mình ạ

Hãy comment xuống phía dưới nếu bạn biết công cụ hay ho nào khác để mọi người cùng trải nghiệm nhé 😉