Узнай, выдержит ли сайт толпу

Что это за профессия

Краш-тест, только для сайта

Машину не выпускают на дорогу, пока не разобьют несколько штук в лаборатории. С сайтами так же: банк, маркетплейс или доставка должны выдержать распродажу и час пик. Инженер по нагрузке приводит на тестовую копию сайта «толпу» из программ, которые ведут себя как покупатели, смотрит, где всё замедляется, и показывает разработчикам, что именно мешает. Цель не сломать, а узнать, при какой нагрузке сайт начинает отвечать плохо и почему. Тестовую копию, в отличие от машины, можно «разбивать» сколько угодно раз.

1. 1

   Приводишь толпу

   Пишешь сценарий «покупателя»: зашёл, нашёл товар, оформил заказ. Программа повторяет его за тысячу человек сразу.

2. 2

   Смотришь на приборы

   Графики, журналы и сигналы тревоги показывают, что происходит внутри. Это мониторинг: приборная панель сайта.

3. 3

   Находишь причину

   Не «сайт тормозит», а «вход в аккаунт не успевает, когда людей больше трёхсот». С цифрами и понятным отчётом.

Программа

Пять этапов от нуля до собеседования

Каждый урок опирается только на пройденное, поэтому идти лучше по порядку. Открой этап, чтобы увидеть темы.

1. 1 ОсвоитьсяРаботаешь в командной строке, понимаешь, как устроен сайт, хранишь свою работу на GitHub (сайт для хранения кода). ≈34 ч

   • Тема 1Linux для нагрузочникаТерминал, логи, ресурсы машины, сеть и скрипты: всё, чем смотрят на сервер под нагрузкой5 ур. · 15 ч
   • Тема 2Как устроен веб-сервисЧто происходит между нажатием кнопки и ответом сервера, и где здесь может стать тесно4 ур. · 12 ч
   • Тема 3Git и GitHubИстория изменений и место, где живут твои тесты и портфолио2 ур. · 6.5 ч
2. 2 АвтоматизироватьПишешь простые программы на Python и автотесты (программы, которые сами проверяют сайт), запускаешь магазин у себя одной командой. ≈46 ч

   • Тема 4Python для тестировщикаРовно столько языка, сколько нужно для автотестов и сценариев нагрузки7 ур. · 21.5 ч
   • Тема 5Docker и учебный стендПоднимаем «Магазин» с базой и кэшем одной командой и учимся ограничивать ресурсы4 ур. · 13.5 ч
   • Тема 6Тестирование и автотесты APIЧто и зачем проверяют, и как превратить проверку в код, который запускается сам3 ур. · 10.5 ч
3. 3 Видеть, что внутриПодключаешь мониторинг: графики, журналы, путь каждого запроса и сигналы тревоги. «Медленно» превращается в цифры. ≈34 ч

   • Тема 7Метрики, логи, трейсы и алертыГлаза нагрузочника: без них тест показывает только, что стало плохо, но не почему7 ур. · 21 ч
   • Тема 8Теория производительностиЗадержка, перцентили, очереди и закон Литтла: язык, на котором говорят о нагрузке4 ур. · 12.5 ч
4. 4 Создавать нагрузкуОписываешь поведение покупателей и запускаешь толпу в Locust и k6, двух популярных инструментах. ≈23 ч

   • Тема 9LocustСценарии нагрузки на Python: от первого запроса до распределённого запуска5 ур. · 12.5 ч
   • Тема 10k6Второй инструмент: открытая модель нагрузки, пороги и метрики прямо в Prometheus3 ур. · 10.5 ч
5. 5 Находить причину и выходить на работуНаходишь узкие места, пишешь отчёт, решаешь тестовое и проходишь пробные собеседования. ≈37 ч

   • Тема 11Поиск узких местГлавная работа нагрузочника: найти, где тесно, доказать это цифрами и проверить исправление5 ур. · 14 ч
   • Тема 12Нагрузочное тестирование как процессОтчёт, который читают, регресс производительности в CI и прогноз ёмкости3 ур. · 10 ч
   • Тема 13Финал: работа и собеседованияИнцидент под нагрузкой, тестовое задание за день, портфолио и пробные собеседования5 ур. · 13 ч

Инструменты курса: Linux, Git, Python, Docker, PostgreSQL, Prometheus, Grafana, Loki, Tempo, Locust, k6

Расписание по неделям·Все уроки списком

Для кого

Подойдёт не всем, и это нормально

Уже работаешь с Linux или мониторингом? Темы 1–6 пролистай по «Итогам урока» и начни с 7 (метрики, логи, трейсы) или 8 (теория нагрузки). Новым будет то, чего обычно не хватает на собеседованиях: нагрузочные тесты, цели по скорости ответа и поиск причины с доказательствами.