Ein Lasttest ist eine Form des Performance-Tests, bei dem ein System – etwa eine Webanwendung, API, Datenbank oder ein Server – einer definierten Last ausgesetzt wird. Dabei wird simuliert, wie sich das System bei vielen gleichzeitigen Zugriffen, hohen Datenmengen oder intensiven Anfragen verhält.
Ziel ist es, Grenzen zu erkennen und sicherzustellen, dass die Anwendung auch unter Belastung stabil und zuverlässig bleibt.
Ich möchte den Lasttest in diesem Beitrag genauer unter die Lupe nehmen.
Warum Lasttests wichtig sind
- Stabilität & Zuverlässigkeit: Ein System kann im Normalbetrieb funktionieren, aber bei Spitzenlast versagen. Mit Lasttests lassen sich Engpässe erkennen, bevor sie zu Ausfällen führen.
- Kapazitätsplanung: Die Ergebnisse zeigen, wie viele gleichzeitige Nutzer oder Anfragen ein System verarbeiten kann – hilfreich für Entscheidungen zu Skalierung und Infrastruktur.
- Performance-Optimierung: Lasttests decken Schwachstellen auf, z. B. langsame Datenbankabfragen, ineffiziente Logik oder fehlende Caching-Strategien.
- Vermeidung von Ausfällen: Durch frühzeitige Erkennung kritischer Punkte können Ausfallzeiten, Umsatzverluste und Imageschäden vermieden werden.
Was wird typischerweise getestet
Ein Lasttest umfasst in der Regel:
- Normallast: Verhalten unter erwarteter Nutzung.
- Spitzenlast: Verhalten bei stark steigender Last.
- Überlast / Stresstest: Reaktion auf eine Last über der geplanten Kapazität (z. B. 150 % der Spitzenlast).
- Langzeitbelastung / Soak-Test: Stabilität über längere Zeiträume, z. B. mehrere Stunden oder Tage.
Vorgehensweise bei einem Lasttest
- Ziele und Metriken definieren
- Anzahl gleichzeitiger Nutzer
- Antwortzeiten (Durchschnitt, 95. Perzentil, Maximum)
- Durchsatz (Transaktionen pro Sekunde)
- Systemressourcen (CPU, RAM, Netzwerk)
- Fehlerraten
- Testumgebung und Testdaten einrichten
- Umgebung möglichst realitätsnah gestalten
- Repräsentative Testdaten verwenden
- Ähnliche Hardware- und Netzwerkkonfiguration wie im Produktivsystem
- Szenarien modellieren
- Typische Nutzeraktionen simulieren (Login, Suche, Detailansicht, Checkout usw.)
- Anfrageverteilung realistisch gestalten
- Ramp-up- und Ramp-down-Phasen einplanen
- Geeignete Werkzeuge auswählen
Bekannte Tools für Last- und Performance-Tests sind:- Apache JMeter
- Gatling
- Locust
- k6
- Cloudlösungen wie BlazeMeter oder Flood
- Testdurchführung und Monitoring
- Last schrittweise aufbauen
- Parallel Server- und Datenbankmetriken überwachen
- Laufende Erfassung von Antwortzeiten, Durchsatz und Fehlerraten
- Auswertung und Analyse
- Engpässe identifizieren (z. B. hohe CPU-Auslastung, langsame Queries, Timeouts)
- Bottlenecks priorisieren und dokumentieren
- Schwellenwerte gegen Zielvorgaben prüfen
- Optimierung und Wiederholung
- Ursachen beheben (z. B. durch Code-, DB- oder Architektur-Optimierung)
- Test wiederholen, um Verbesserungen messbar zu machen
Typische Herausforderungen und Tipps
| Herausforderung | Empfehlung |
|---|---|
| Unterschiedliche Test- und Live-Umgebungen | Möglichst identische Konfigurationen verwenden |
| Unrealistische Szenarien | Nutzerverhalten anhand echter Daten modellieren |
| Datenbankengpässe | Indexe prüfen, Abfragen optimieren, Sperren vermeiden |
| Cache-Verhalten | Mit aktiviertem und deaktiviertem Caching testen |
| Testdatenpflege | Daten regelmäßig zurücksetzen, um Wiederholbarkeit sicherzustellen |
| Dauerbelastung | Soak-Tests über längere Zeiträume durchführen |
| Automatisierung | Lasttests in CI/CD-Pipelines integrieren |
Beispiel eines Lasttest-Szenarios
Ein typisches Szenario für eine Webanwendung könnte so aussehen:
- Ramp-up: Über 5 Minuten von 0 auf 200 gleichzeitige Nutzer
- Spitzenphase: 5 Minuten bei 300 gleichzeitigen Nutzern
- Dauerbetrieb: 10 Minuten mit konstanter Last
- Ramp-down: Abbau der Last auf 0
Während des Tests werden unter anderem gemessen:
- Antwortzeiten pro Endpunkt
- Anzahl erfolgreicher Transaktionen
- Ressourcenauslastung (CPU, RAM, I/O)
- Fehlerraten (z. B. Timeouts, HTTP 5xx)
Wenn die Analyse zeigt, dass bei rund 220 Nutzern die Antwortzeiten stark steigen, kann das auf ineffiziente Datenbankabfragen oder fehlendes Caching hindeuten. Nach Optimierung der Abfragen und erneuter Testausführung sollte eine deutliche Verbesserung sichtbar sein.
Fazit
Lasttests sind ein zentraler Bestandteil moderner Softwarequalitätssicherung. Sie stellen sicher, dass Systeme auch unter realen oder extremen Bedingungen stabil und performant bleiben. Durch sorgfältige Planung, realistische Szenarien und iterative Optimierung lassen sich Schwachstellen gezielt beheben – und ein reibungsloser Betrieb unter Last gewährleisten.