Как мы построили распределённую систему нагрузочного тестирования на k6 и ускорили API клиентов в 3 раза
Опубликовано 14.01.2026
•
Engineering
Проблема: "У нас всё работает" (на тестовом сервере)
Типичная ситуация: клиент запускает продукт, первые 100 пользователей — всё отлично. Потом приходит маркетинг, запускает рекламу, и...
— Почему сайт лежит? Вы же говорили, что всё готово!
Проблема в том, что большинство команд тестируют функциональность, но не производительность. А когда тестируют — делают это с одной машины, что не отражает реальную картину распределённой нагрузки.
Наше решение: Распределённое нагрузочное тестирование на k6
Мы построили инфраструктуру для распределённого нагрузочного тестирования, которая позволяет симулировать тысячи одновременных пользователей из разных географических точек.
Почему k6?
JavaScript-сценарии — разработчики пишут тесты на знакомом языке, без изучения новых инструментов
Низкое потребление ресурсов — один инстанс k6 генерирует нагрузку, эквивалентную десяткам инстансов JMeter
Встроенные метрики — latency, throughput, error rate из коробки
CI/CD интеграция — тесты запускаются автоматически при каждом деплое
Архитектура распределённой нагрузки
Оркестратор — координирует запуск тестов на нескольких нодах
k6 runners в Kubernetes — масштабируемые поды, которые генерируют нагрузку
Prometheus + Grafana — сбор и визуализация метрик в реальном времени
Автоматические отчёты — после каждого теста команда получает детальный breakdown
Реальные результаты у клиентов
Кейс 1: Маркетплейс
Клиент готовился к Black Friday. Мы провели нагрузочное тестирование и обнаружили:
API каталога "умирал" при 500 RPS из-за неоптимальных SQL-запросов
Сессионный сервис не масштабировался горизонтально
Результат: После оптимизации система выдержала 15,000 RPS. Black Friday прошёл без единого падения.
Кейс 2: Финтех-приложение
Критичный API для проведения платежей показывал p99 latency в 2.5 секунды.
Нашли bottleneck в синхронных вызовах к внешнему сервису
Внедрили асинхронную обработку с очередями
Результат: p99 latency снизился до 180ms — ускорение в 14 раз.
Кейс 3: SaaS-платформа
Клиент жаловался на "случайные тормоза". Локально воспроизвести не удавалось.
Распределённый тест выявил race condition при конкурентных запросах
Проблема проявлялась только при нагрузке от 200+ одновременных пользователей
Результат: Баг исправлен до продакшена. Сэкономлено ~$50,000 на потенциальных потерях.
Что мы выносим как услугу
Аудит производительности — находим узкие места до того, как они станут проблемой
Настройка CI/CD пайплайна — автоматические тесты при каждом релизе
Мониторинг и алертинг — Grafana-дашборды для отслеживания деградации
Оптимизация — не просто показываем проблемы, а исправляем их
Вывод
Нагрузочное тестирование — это не "nice to have", а обязательный этап перед любым серьёзным запуском. Лучше найти проблему на тестовом стенде за $5,000, чем потерять $500,000 на упавшем production.
Если ваш продукт готовится к росту — свяжитесь с нами для аудита производительности.