Конференция DotNext 2017 Moscow 2017-11-12

1. Поговорим про performance-тестирование
Андрей Акиньшин, JetBrains
DotNext 2017 Moscow
1/52

2. О чём будем разговаривать
Мы хотим:
2/52

3. О чём будем разговаривать
Мы хотим:
1 Не допустить performance-деградаций
2/52

4. О чём будем разговаривать
Мы хотим:
1 Не допустить performance-деградаций
2 Если допустили, то вовремя об этом узнать
2/52

5. О чём будем разговаривать
Мы хотим:
1 Не допустить performance-деградаций
2 Если допустили, то вовремя об этом узнать
3 Снизить количество ошибок первого рода
(Проблемы нет, а мы думаем, что есть)
2/52

6. О чём будем разговаривать
Мы хотим:
1 Не допустить performance-деградаций
2 Если допустили, то вовремя об этом узнать
3 Снизить количество ошибок первого рода
(Проблемы нет, а мы думаем, что есть)
4 Снизить количество ошибок второго рода
(Проблема есть, а мы думаем, что нет)
2/52

7. О чём будем разговаривать
Мы хотим:
1 Не допустить performance-деградаций
2 Если допустили, то вовремя об этом узнать
3 Снизить количество ошибок первого рода
(Проблемы нет, а мы думаем, что есть)
4 Снизить количество ошибок второго рода
(Проблема есть, а мы думаем, что нет)
5 Автоматизировать всё, что можно
2/52

8. Источник для вдохновения
3/52

9. Источник для вдохновения
Rider
• Файлов: 200’000+
• Строчек кода: 20’000’000+
• Тестов: 100’000+
• Зависимости: IntelliJ IDEA + ReSharper
• Рантаймы внутри: JVM, .NET Framework/Mono
• Целевые ОС: Windows, Linux, macOS
4/52

10. Источник для вдохновения
Rider
• Файлов: 200’000+
• Строчек кода: 20’000’000+
• Тестов: 100’000+
• Зависимости: IntelliJ IDEA + ReSharper
• Рантаймы внутри: JVM, .NET Framework/Mono
• Целевые ОС: Windows, Linux, macOS
Хочется, чтобы Rider работал очень быстро...
4/52

11. Заметка 1
Источники performance-данных
5/52 1. Источники performance-данных

12. Источники performance-данных: крупно
«Специальные» performance-тесты
6/52 1. Источники performance-данных

13. Источники performance-данных: крупно
«Специальные» performance-тесты
• Микробенчмарки
6/52 1. Источники performance-данных

14. Источники performance-данных: крупно
«Специальные» performance-тесты
• Микробенчмарки
• Холодный и горячий старт
6/52 1. Источники performance-данных

15. Источники performance-данных: крупно
«Специальные» performance-тесты
• Микробенчмарки
• Холодный и горячий старт
• Performance-тесты на GUI
6/52 1. Источники performance-данных

16. Источники performance-данных: крупно
«Специальные» performance-тесты
• Микробенчмарки
• Холодный и горячий старт
• Performance-тесты на GUI
• Нагрузочное тестирование (Яндекс.Танк, JMeter и т.д.)
6/52 1. Источники performance-данных

17. Источники performance-данных: крупно
«Специальные» performance-тесты
• Микробенчмарки
• Холодный и горячий старт
• Performance-тесты на GUI
• Нагрузочное тестирование (Яндекс.Танк, JMeter и т.д.)
• Автоматизированный поиск точек отказа (capacity planning)
6/52 1. Источники performance-данных

18. Источники performance-данных: крупно
«Специальные» performance-тесты
• Микробенчмарки
• Холодный и горячий старт
• Performance-тесты на GUI
• Нагрузочное тестирование (Яндекс.Танк, JMeter и т.д.)
• Автоматизированный поиск точек отказа (capacity planning)
• Тестирование асимптотики
6/52 1. Источники performance-данных

19. Источники performance-данных: крупно
«Специальные» performance-тесты
• Микробенчмарки
• Холодный и горячий старт
• Performance-тесты на GUI
• Нагрузочное тестирование (Яндекс.Танк, JMeter и т.д.)
• Автоматизированный поиск точек отказа (capacity planning)
• Тестирование асимптотики
• ...
6/52 1. Источники performance-данных

20. Источники performance-данных: крупно
«Специальные» performance-тесты
• Микробенчмарки
• Холодный и горячий старт
• Performance-тесты на GUI
• Нагрузочное тестирование (Яндекс.Танк, JMeter и т.д.)
• Автоматизированный поиск точек отказа (capacity planning)
• Тестирование асимптотики
• ...
«Обычные» тесты
• Все тесты, которые у вас уже есть (>10ms)
6/52 1. Источники performance-данных

21. Обычные тесты vs. Специальные тесты
Обычные тесты Специальные тесты
7/52 1. Источники performance-данных

22. Обычные тесты vs. Специальные тесты
Обычные тесты Специальные тесты
Случайные машины Выделенные машины
7/52 1. Источники performance-данных

23. Обычные тесты vs. Специальные тесты
Обычные тесты Специальные тесты
Случайные машины Выделенные машины
Виртуальное окружение Реальное железо
7/52 1. Источники performance-данных

24. Обычные тесты vs. Специальные тесты
Обычные тесты Специальные тесты
Случайные машины Выделенные машины
Виртуальное окружение Реальное железо
Легко писать Сложно писать
7/52 1. Источники performance-данных

25. Обычные тесты vs. Специальные тесты
Обычные тесты Специальные тесты
Случайные машины Выделенные машины
Виртуальное окружение Реальное железо
Легко писать Сложно писать
Много и бесплатно Мало и дорого
7/52 1. Источники performance-данных

26. Метрики
Много данных не бывает!
Можно собирать и анализировать:
• Время прохождения теста
• Время прохождения отдельных частей теста
• Железные данные: CPU, Memory, Disk, Network, . . .
• Характеристики рантайма (например, GC.CollectionCount)
• По каждой метрике смотрим на:
Min/Max/Mean/Median/Q1/Q3/Percentiles/Distribution
8/52 1. Источники performance-данных

27. Метрики
Много данных не бывает!
Можно собирать и анализировать:
• Время прохождения теста
• Время прохождения отдельных частей теста
• Железные данные: CPU, Memory, Disk, Network, . . .
• Характеристики рантайма (например, GC.CollectionCount)
• По каждой метрике смотрим на:
Min/Max/Mean/Median/Q1/Q3/Percentiles/Distribution
Не забываем про проблему множественных сравнений . . .
8/52 1. Источники performance-данных

28. Заметка 2
История
9/52 2. История

29. Поучительная история
Однажды, после перехода с Mono 4.9 на Mono 5.2 наши
perf-тесты стали падать . . .
10/52 2. История

30. Поучительная история
Однажды, после перехода с Mono 4.9 на Mono 5.2 наши
perf-тесты стали падать . . .
private readonly IList<object> array = new string[0];
[Benchmark]
public int CountProblem() => array.Count;
10/52 2. История

31. Поучительная история
Однажды, после перехода с Mono 4.9 на Mono 5.2 наши
perf-тесты стали падать . . .
private readonly IList<object> array = new string[0];
[Benchmark]
public int CountProblem() => array.Count;
Linux macOS
Mono 4.9 ≈5ns ≈5ns
Mono 5.2 ≈1400ns ≈2600ns
10/52 2. История

32. Заметка 3
Оборона против performance-деградаций
11/52 3. Оборона против performance-деградаций

33. Виды обороны
12/52 3. Оборона против performance-деградаций

34. Виды обороны
• Merge robot
Проверяем производительность на каждый мердж
12/52 3. Оборона против performance-деградаций

35. Виды обороны
• Merge robot
Проверяем производительность на каждый мердж
• Daily tests
Запускаем тесты каждый день
12/52 3. Оборона против performance-деградаций

36. Виды обороны
• Merge robot
Проверяем производительность на каждый мердж
• Daily tests
Запускаем тесты каждый день
• Retrospective
Анализируем исторические данные
12/52 3. Оборона против performance-деградаций

37. Виды обороны
• Merge robot
Проверяем производительность на каждый мердж
• Daily tests
Запускаем тесты каждый день
• Retrospective
Анализируем исторические данные
• Check points
Проверяем опасные изменения
12/52 3. Оборона против performance-деградаций

38. Виды обороны
• Merge robot
Проверяем производительность на каждый мердж
• Daily tests
Запускаем тесты каждый день
• Retrospective
Анализируем исторические данные
• Check points
Проверяем опасные изменения
• Pre-release
Проверяем регрессию перед самым релизом
12/52 3. Оборона против performance-деградаций

39. Сравнение видов обороны
Обнаружение Точность Процесс
13/52 3. Оборона против performance-деградаций

40. Сравнение видов обороны
Обнаружение Точность Процесс
Merge robot Вовремя Средняя Автоматический
13/52 3. Оборона против performance-деградаций

41. Сравнение видов обороны
Обнаружение Точность Процесс
Merge robot Вовремя Средняя Автоматический
Daily tests Поздно Хорошая Полуручной
Retrospective Слишком поздно Отличная Полуручной
13/52 3. Оборона против performance-деградаций

42. Сравнение видов обороны
Обнаружение Точность Процесс
Merge robot Вовремя Средняя Автоматический
Daily tests Поздно Хорошая Полуручной
Retrospective Слишком поздно Отличная Полуручной
Check points Вовремя Отличная Ручной
Pre-release Зависит Отличная Ручной
13/52 3. Оборона против performance-деградаций

43. Сравнение видов обороны
Обнаружение Точность Процесс
Merge robot Вовремя Средняя Автоматический
Daily tests Поздно Хорошая Полуручной
Retrospective Слишком поздно Отличная Полуручной
Check points Вовремя Отличная Ручной
Pre-release Зависит Отличная Ручной
И ещё несколько важных факторов:
• Время прогона
• Количество билд-агентов и их стоимость
• Спектр проблем, которые можно обнаружить
13/52 3. Оборона против performance-деградаций

44. Заметка 4
Когда бить тревогу?
14/52 4. Когда бить тревогу?

45. Alarm-критерии
Ручной
• Специальный программист, который мониторит тесты 24/7
15/52 4. Когда бить тревогу?

46. Alarm-критерии
Автоматизированный
• Абсолютный timeout
• Относительный timeout
• Исторические данные и статистика
16/52 4. Когда бить тревогу?

47. Alarm-критерии
Полуавтоматизированный
• Система, которая формирует список performance-проблем
• Специальный программист, который разбирает этот список
17/52 4. Когда бить тревогу?

48. Заметка 5
Performance-аномалии
18/52 5. Performance-аномалии

49. Охота за performance-аномалиями
19/52 5. Performance-аномалии

50. Охота за performance-аномалиями
• Performance-пространство — множество всех
performance-метрик тестов на всевозможных конфигурациях.
19/52 5. Performance-аномалии

51. Охота за performance-аномалиями
• Performance-пространство — множество всех
performance-метрик тестов на всевозможных конфигурациях.
• Performance-аномалия — ситуация, при которой
performance-пространство выглядит странно.
19/52 5. Performance-аномалии

52. Охота за performance-аномалиями
• Performance-пространство — множество всех
performance-метрик тестов на всевозможных конфигурациях.
• Performance-аномалия — ситуация, при которой
performance-пространство выглядит странно.
• Performance-чистота — отсутствие performance-аномалий
19/52 5. Performance-аномалии

53. Наведение performance-чистоты позволяет
20/52 5. Performance-аномалии

54. Наведение performance-чистоты позволяет
• Находить проблемы, на которые не стоят assert’ы
20/52 5. Performance-аномалии

55. Наведение performance-чистоты позволяет
• Находить проблемы, на которые не стоят assert’ы
• Ускорять билд
20/52 5. Performance-аномалии

56. Наведение performance-чистоты позволяет
• Находить проблемы, на которые не стоят assert’ы
• Ускорять билд
• Находить flaky-тесты
20/52 5. Performance-аномалии

57. Наведение performance-чистоты позволяет
• Находить проблемы, на которые не стоят assert’ы
• Ускорять билд
• Находить flaky-тесты
• Уменьшать количество тестов, которые в будущем
помешают найти действительно критичные проблемы
20/52 5. Performance-аномалии

58. Заметка 6
Кластеризация
21/52 6. Кластеризация

59. Какая OS самая быстрая?
22/52 6. Кластеризация

60. Какая OS самая быстрая?
23/52 6. Кластеризация

61. Какая OS самая быстрая?
24/52 6. Кластеризация

62. Заметка 7
Деградации: большие и маленькие
25/52 7. Деградации: большие и маленькие

63. Большая деградация
26/52 7. Деградации: большие и маленькие

64. Маленькие деградации
27/52 7. Деградации: большие и маленькие

65. Распределение
28/52 7. Деградации: большие и маленькие

66. Внезапные улучшения
29/52 7. Деградации: большие и маленькие

67. Заметка 8
Распределения странной формы
30/52 8. Распределения странной формы

68. Плохой код
while (!isReady) {
Thread.Sleep(100);
// Update state
}
31/52 8. Распределения странной формы

69. Плохой код
while (!isReady) {
Thread.Sleep(100);
// Update state
}
Thread.Sleep — источник постоянных проблем
31/52 8. Распределения странной формы

70. Мультимодальное распределение
32/52 8. Распределения странной формы

71. Бимодальное распределение
33/52 8. Распределения странной формы

72. Заглядываем внутрь
// OutputLineSplitterTest_testFlushing
while (!isFinished.get()) {
mySplitter.process(StringUtil.repeat("A", 100), each);
i++;
if (i % 10 == 0) {
written.release();
try {
if (!read.tryAcquire(10, TimeUnit.SECONDS))
throw new TimeoutException();
}
catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
}
34/52 8. Распределения странной формы

73. Просто странное распределение
По мотивам экспериментов с .NET Core
35/52 8. Распределения странной формы

74. Заметка 9
Большая дисперсия
36/52 9. Большая дисперсия

75. Очень большая дисперсия
37/52 9. Большая дисперсия

76. Подозрительная дисперсия
38/52 9. Большая дисперсия

77. Смотрим тест
[Test]
public void TestFullTrigrams()
{
const int start = 256;
const int limit = 512;
for (var a = start; a <= limit; ++a)
for (var b = start; b <= limit; ++b)
for (var c = start; c <= limit; ++c)
TestTrigramToken((char)a, (char)b, (char)c);
}
39/52 9. Большая дисперсия

78. Смотрим тест
private static void TestTrigramToken(char a, char b, char c)
{
var testedTrigram = new TrigramToken(a, b, c);
var testedTrigramHash = (int)testedTrigram;
var expectedIsShort = ((a | b | c) >> 8 == 0);
Assert.AreEqual(expectedIsShort, testedTrigram.IsShort());
Assert.AreEqual(c,
TrigramToken.ExtractLastCharacter(testedTrigramHash));
}
40/52 9. Большая дисперсия

79. Смотрим снэпшот
41/52 9. Большая дисперсия

80. Смотрим исходники
// NUnit 2.6.4
public static void AreEqual(int expected, int actual)
{
Assert.That(actual, Is.EqualTo(expected), null, null);
}
public static void AreEqual(object expected, object actual)
{
Assert.That(actual, Is.EqualTo(expected), null, null);
}
public static EqualConstraint EqualTo(object expected)
{
return new EqualConstraint(expected);
}
42/52 9. Большая дисперсия

81. Заметка 10
Когда аномалия есть, а проблемы нету
43/52 10. Когда аномалия есть, а проблемы нету

82. Ложные друзья performance-инженера
44/52 10. Когда аномалия есть, а проблемы нету

83. Ложные друзья performance-инженера
• Изменения в тесте или порядке тестов
44/52 10. Когда аномалия есть, а проблемы нету

84. Ложные друзья performance-инженера
• Изменения в тесте или порядке тестов
• Изменения в агенте или окружении
44/52 10. Когда аномалия есть, а проблемы нету

85. Ложные друзья performance-инженера
• Изменения в тесте или порядке тестов
• Изменения в агенте или окружении
• Изменения в tradeoff-ах
44/52 10. Когда аномалия есть, а проблемы нету

86. Ложные друзья performance-инженера
• Изменения в тесте или порядке тестов
• Изменения в агенте или окружении
• Изменения в tradeoff-ах
• Да и вообще, любые изменения
44/52 10. Когда аномалия есть, а проблемы нету

87. Найди деградацию!
45/52 10. Когда аномалия есть, а проблемы нету

88. Найди деградацию!
А её нету, просто macOS-агентам было плохо. . .
45/52 10. Когда аномалия есть, а проблемы нету

89. Заметка 11
Performance Driven Development (PDD)
46/52 11. Performance Driven Development (PDD)

90. Performance Driven Development (PDD)
47/52 11. Performance Driven Development (PDD)

91. Performance Driven Development (PDD)
1 Пишем тест
47/52 11. Performance Driven Development (PDD)

92. Performance Driven Development (PDD)
1 Пишем тест
2 Собираем performance-метрики и
задаём performance-требования
47/52 11. Performance Driven Development (PDD)

93. Performance Driven Development (PDD)
1 Пишем тест
2 Собираем performance-метрики и
задаём performance-требования
3 Проверяем, что тест красный
47/52 11. Performance Driven Development (PDD)

94. Performance Driven Development (PDD)
1 Пишем тест
2 Собираем performance-метрики и
задаём performance-требования
3 Проверяем, что тест красный
4 Делаем рефакторинг и оптимизации
47/52 11. Performance Driven Development (PDD)

95. Performance Driven Development (PDD)
1 Пишем тест
2 Собираем performance-метрики и
задаём performance-требования
3 Проверяем, что тест красный
4 Делаем рефакторинг и оптимизации
5 Проверяем, что тест зелёный
(И все остальные тесты тоже)
47/52 11. Performance Driven Development (PDD)

96. Performance Driven Development (PDD)
1 Пишем тест
2 Собираем performance-метрики и
задаём performance-требования
3 Проверяем, что тест красный
4 Делаем рефакторинг и оптимизации
5 Проверяем, что тест зелёный
(И все остальные тесты тоже)
6 Возвращаемся к шагу 1
47/52 11. Performance Driven Development (PDD)

97. Заметка 12
Performance Culture
48/52 12. Performance Culture

98. Performance Culture
49/52 12. Performance Culture

99. Заметка 13
Заключительные мысли
50/52 13. Заключительные мысли

100. Мораль
51/52 13. Заключительные мысли

101. Мораль
• Performance-тестирование —
увлекательно и полезно, но сложно.
51/52 13. Заключительные мысли

102. Мораль
• Performance-тестирование —
увлекательно и полезно, но сложно.
• Тестировать performance можно и нужно.
51/52 13. Заключительные мысли

103. Мораль
• Performance-тестирование —
увлекательно и полезно, но сложно.
• Тестировать performance можно и нужно.
• Соблюдайте performance-чистоту!
51/52 13. Заключительные мысли

104. Мораль
• Performance-тестирование —
увлекательно и полезно, но сложно.
• Тестировать performance можно и нужно.
• Соблюдайте performance-чистоту!
• Будьте performance-культурными!
51/52 13. Заключительные мысли

105. Вопросы?
Андрей Акиньшин
http://aakinshin.net
https://github.com/AndreyAkinshin
https://twitter.com/andrey_akinshin
andrey.akinshin@gmail.com
52/52 13. Заключительные мысли