1. Основы тестирования производительности

    • Понимание типов тестов производительности: нагрузочные, стрессовые, стабильности, тесты на масштабируемость, тесты на отклик.

    • Цели тестирования производительности: выявление узких мест, оценка реакции системы на увеличение нагрузки, повышение отказоустойчивости.

    • Метрики производительности: время отклика, пропускная способность, использование ресурсов, время выполнения операций.

  2. Инструменты для тестирования производительности

    • JMeter: как использовать для создания нагрузочных тестов, настройка сценариев, анализ результатов.

    • Gatling: основы работы, создание сценариев на Scala, анализ производительности.

    • LoadRunner: настройка тестов, написание скриптов, анализ отчетов.

    • Locust: сценарии на Python, создание и выполнение тестов.

    • Grafana, Prometheus: мониторинг производительности, настройка дашбордов, анализ метрик.

    • New Relic, AppDynamics: использование для мониторинга производительности приложений в реальном времени.

  3. Понимание архитектуры и ресурсов системы

    • Основы работы с серверной инфраструктурой: серверы, базы данных, кэширование, балансировка нагрузки.

    • Виды ресурсов: CPU, память, сеть, диск. Как тестировать использование каждого из них.

    • Знакомство с контейнерами и оркестрацией (Docker, Kubernetes): как тестировать производительность в контейнеризированных средах.

  4. Обработка результатов и анализ

    • Интерпретация метрик: как выявить узкие места по результатам тестов.

    • Работа с отчетами и графиками: как визуализировать данные и представить их в понятном виде.

    • Разработка рекомендаций для улучшения производительности на основе анализа тестов.

  5. Алгоритмы и оптимизация

    • Основы алгоритмов: анализ сложности, выбор эффективных алгоритмов для оптимизации производительности.

    • Техники оптимизации на уровне кода: работа с многозадачностью, асинхронность, использование кэширования.

  6. Тестирование производительности на разных уровнях

    • Тестирование на уровне базы данных: оптимизация запросов, индексов, мониторинг использования ресурсов.

    • Тестирование API: нагрузочные тесты на REST, GraphQL, WebSocket API.

    • Тестирование пользовательского интерфейса: симуляция большого количества одновременных пользователей, оценка отклика.

  7. Подготовка к собеседованию

    • Чтение документации и руководств по инструментам тестирования.

    • Практическая работа с инструментами для тестирования: настройка и запуск тестов, анализ отчетов.

    • Решение практических задач по оптимизации производительности.

  8. Теоретические вопросы на собеседовании

    • Основные принципы тестирования производительности.

    • Отличия между нагрузочными и стрессовыми тестами.

    • Описание процесса и этапов тестирования производительности.

  9. Примеры задач на собеседовании

    • Моделирование сценариев тестирования производительности для конкретных приложений.

    • Оценка узких мест в системе на основе гипотетических данных.

    • Разработка рекомендаций для улучшения производительности на основе результатов теста.

Полезные привычки и рутины для инженера по тестированию производительности

  1. Ежедневное чтение технических статей — минимум 30 минут в день на изучение новостей в сфере тестирования производительности, новых инструментов, методов и кейсов с таких ресурсов, как Medium, Stack Overflow, Dev.to, блоги команд (например, Netflix TechBlog).

  2. Регулярная практика с инструментами нагрузочного тестирования — ежедневная или хотя бы еженедельная работа с JMeter, Gatling, k6, Locust или другими актуальными инструментами.

  3. Анализ метрик и логов — тренировать навык чтения и анализа данных из систем мониторинга (Grafana, Prometheus, New Relic, Datadog) хотя бы 2–3 раза в неделю.

  4. Участие в технических сообществах — активность в профильных форумах, чатах, Telegram- и Slack-группах по теме performance testing.

  5. Работа с APM и профилировщиками — регулярное изучение работы приложений через Application Performance Monitoring-системы и инструменты профилирования (например, VisualVM, YourKit, Perf).

  6. Изучение архитектуры современных систем — постоянное развитие понимания микросервисов, очередей, баз данных, кэшей, облачной инфраструктуры и их влияния на производительность.

  7. Автоматизация рутинных задач — написание скриптов на Python, Bash или Groovy для упрощения настройки и запуска тестов, обработки результатов и анализа.

  8. Прокачка навыков программирования — регулярное написание кода (желательно каждый день), особенно на языках, связанных с тестами (Java, Python, JS), и изучение новых фреймворков.

  9. Разбор чужих тестов и отчетов — анализировать open source-проекты, чужие отчеты о нагрузочном тестировании и сценарии.

  10. Планирование времени на глубокую работу — ежедневно выделять минимум 1–2 часа без отвлечений для работы над сложными задачами (performance investigation, tuning, моделирование нагрузки).

  11. Рефлексия и ведение журнала развития — записывать, чему научился, что не получилось, какие выводы сделал после проведения тестов, минимум раз в неделю.

  12. Посещение митапов, конференций и вебинаров — ежемесячное участие в профессиональных мероприятиях, даже если в формате записи.

  13. Кросс-функциональное взаимодействие — регулярное общение с разработчиками, архитекторами, DevOps и аналитиками для лучшего понимания влияния изменений на производительность.

  14. Формирование базы знаний — документировать важные находки, сценарии тестов, шаблоны отчетов, ошибки и обходные пути в личной базе (например, в Notion, Confluence или Obsidian).

  15. Плановая ревизия инструментов и процессов — ежеквартально пересматривать используемые подходы и инструменты, оценивать их актуальность и эффективность.

План подготовки к техническому собеседованию на позицию Инженера по тестированию производительности

Неделя 1: Базовые знания и инструменты

День 1–2:

  • Освежить основы теории тестирования: виды тестирования, жизненный цикл ПО, SDLC, STLC

  • Изучить цели и задачи performance testing: load, stress, endurance, spike, volume

День 3–4:

  • Ознакомиться с архитектурой веб-приложений: клиент-сервер, REST, HTTP

  • Разобрать основы работы сетей: TCP/IP, DNS, CDN, latency vs. throughput

День 5–7:

  • Начать изучение JMeter: интерфейс, создание тест-планов, Thread Group, Samplers, Listeners

  • Практика: создание простого теста для HTTP-запросов

Неделя 2: Глубокое погружение в инструменты и метрики

День 8–9:

  • Изучить сценарии нагрузки в JMeter: параметризация, correlation (регулярные выражения, post processors)

  • Практика: создание теста с параметризацией и проверкой ответов

День 10–11:

  • Разобрать метрики производительности: response time, throughput, error rate, latency, percentiles (90%, 95%, 99%)

  • Изучить подходы к анализу результатов

День 12–14:

  • Освоить мониторинг серверов во время тестирования: CPU, Memory, Disk I/O, Network

  • Установка и базовая настройка InfluxDB + Grafana или Prometheus + Grafana для визуализации метрик

Неделя 3: Практика, системное мышление, CI/CD

День 15–17:

  • Практика: эмуляция разных типов нагрузки (ramp-up, peak load, stress)

  • Изучить базовые скрипты на Groovy, JavaScript или BeanShell для расширения функциональности JMeter

День 18–19:

  • Изучить интеграцию JMeter с Jenkins: запуск тестов из пайплайна, публикация отчетов

  • Настроить простую CI/CD цепочку для запуска нагрузочных тестов

День 20–21:

  • Разобрать антипаттерны performance-тестирования

  • Подготовить сводный отчет по результатам тестов (что важно указать, как интерпретировать, как предлагать решения)

Неделя 4: Подготовка к собеседованию

День 22–24:

  • Практиковаться в рассказе о предыдущем опыте: задачи, подход, инструменты, результаты

  • Подготовить ответы на типовые вопросы:

    • Что делать, если система не выдерживает нагрузку?

    • Какую метрику ты считаешь ключевой и почему?

    • Чем отличается Load от Stress теста?

День 25–26:

  • Решать задачи по анализу логов и метрик (CPU spike, DB bottleneck, memory leak)

  • Пройти несколько онлайн-тестов по JMeter, HTTP, Linux, SQL

День 27–28:

  • Провести пробное собеседование (с другом или самостоятельно)

  • Финальный пересмотр заметок, инструментов, сценариев

Хобби, развивающие навыки тестировщика производительности

В свободное время я увлекаюсь спортивным бегом на длинные дистанции и анализом данных из фитнес-трекеров. Бег учит меня выносливости, концентрации и дисциплине — те же качества я применяю в работе при длительном анализе производительности систем под нагрузкой. Использование трекеров позволяет мне собирать, визуализировать и интерпретировать данные — это напрямую связано с анализом метрик, логов и отчетов при тестировании.

Также я интересуюсь автоматизацией домашних процессов с помощью скриптов и IoT-устройств. Это хобби развивает практические навыки программирования, работы с API и логического мышления, что помогает писать более гибкие и эффективные тесты, автоматизировать сценарии нагрузочного тестирования и упрощать рутинные задачи.

Чтение научно-популярной литературы по психологии и когнитивным наукам помогает лучше понимать поведение пользователей под нагрузкой и предугадывать возможные сценарии использования систем в реальной жизни. Это делает мои тестовые сценарии ближе к реальности и повышает качество оценки производительности.