JMeter를 활용한 부하테스트 시나리오 설계해보기

인터넷 강의 서비스를 예시로 JMeter 부하테스트 시나리오를 어떻게 설계할 수 있는지 정리해보았습니다.

1. 개요

이번 포스팅에서는 인터넷 강의 웹사이트를 대상으로, JMeter를 활용한 부하(Load) 테스트 시나리오 설계 및 실행 예시를 소개합니다.

단순히 서버를 “죽이기” 위한 목적이 아니라, 서비스가 실제 피크 상황에서 얼마나 안정적으로 동작하는지를 검증하는 것이 목표입니다.

2. 테스트 시나리오 개요

2-1. 가정된 서비스 상황

  • 서비스: 인터넷 강의 사이트
  • 주요 기능
    • 로그인
    • 동영상 시청 (Streaming API)
    • 학습자료 다운로드 (File Download API)

2-2. 테스트 목적

  • 피크 타임에 예상되는 최대 동시 사용자 부하 재현
  • 주요 API의 응답 시간, 처리량(TPS), 에러율 분석
  • 서버 병목 지점 및 스케일링 필요 여부 확인

3. 부하 조건 정의

항목 설정값
총 사용자 수 400명
테스트 지속 시간 30분
부하 증가 방식 점진적 증가 (Stepping Thread Group)
Ramp-up 단계 50명씩 10초 간격으로 증가
유지 시간 30분
주요 API 비율 동영상 70% / 학습자료 20% / 로그인 10%

부하 조건 정의

4. JMeter 시나리오 설계

4-1. Thread Group 구성

JMeter의 Stepping Thread Group 플러그인을 사용하면, 테스트 사용자를 일정 비율로 점진적으로 증가시키는 시뮬레이션이 가능합니다.

설정 예시는 아래와 같습니다.

Initial Users: 50
Add 50 users every 10 seconds
Hold load for: 1800 seconds
Total Users: 400

stepping thread group 설정

즉, 사용자를 한 번에 400명 넣는 것이 아니라, 50명씩 일정 간격으로 올리면서 실제 피크 유입과 유사한 형태를 만들어볼 수 있습니다.

4-2. HTTP Request 구성

샘플러 이름 API 엔드포인트 비율 설명
동영상 시청 /api/video/play?id=${video_id} 70% 가장 빈도가 높은 API
학습자료 다운로드 /api/resource/download?id=${file_id} 20% 대용량 파일 응답시간 검증
로그인 /api/auth/login 10% 세션 생성 및 인증 API

http request 구성

JMeter에서는 ${} 문법을 통해 변수 처리도 가능합니다.

예를 들어 ${video_id}, ${file_id}처럼 사용하면, 동적으로 다른 파라미터 값을 넣어 테스트할 수 있습니다.

변수 설정은 GUI 상단의 플라스크 모양 메뉴 등을 통해 전역 변수 형태로 관리할 수 있습니다.

전역 변수 설정

4-3. Weighted Controller 구성

다양한 API 호출 비율을 조정하기 위해 Throughput Controller를 사용하여 아래와 같이 설정합니다.

Controller Throughput (%)
Video API 70
Resource API 20
Login API 10

각 Controller 안에는 대응되는 HTTP Sampler를 배치하여, 비율에 맞는 트래픽을 자동으로 분배합니다.

throughput controller 구성

이런 식으로 가중치를 조절하면, 실제 사용자 패턴과 조금 더 유사한 테스트를 설계할 수 있습니다.

5. JMeter 시나리오 트리 구조 예시

아래와 같은 구조로 테스트 플랜을 구성할 수 있습니다.

Test Plan
├── Thread Group (Stepping Thread Group)
├── CSV Data Set Config (사용자 ID 목록)
├── Throughput Controller (70%) - [동영상 시청 API]
│   └── HTTP Request: /api/video/play
├── Throughput Controller (20%) - [학습자료 다운로드 API]
│   └── HTTP Request: /api/resource/download
├── Throughput Controller (10%) - [로그인 API]
│   └── HTTP Request: /api/auth/login
└── View Results Tree (테스트 중 비활성)
    ├── Summary Report
    └── Backend Listener (InfluxDB / Grafana 연동 시)

6. 실행 및 모니터링

6-1. CLI 모드 실행 

jmeter -n \
  -t scenario/internet_course_test.jmx \
  -l results/test_result.jtl \
  -e -o results/report

6-2. 실시간 모니터링 도구

  • Grafana + InfluxDB
    • TPS, 응답시간, 에러율 시각화
  • JMeter Dashboard Report
    • /results/report/index.html

GUI로만 테스트하면 부하가 커질수록 클라이언트 자원도 같이 많이 쓰기 때문에, 실제 실행은 CLI 모드로 돌리는 편이 일반적으로 더 적절합니다.

7. 분석 포인트

목표 설정 예시는 아래와 같이 둘 수 있습니다.

지표 목표 기준 해석 포인트
평균 응답시간 1초 이하 2초 이상이면 병목 가능성
에러율 1% 이하 API 예외 처리 / DB timeout 의심
TPS 일정하게 유지 급감 시 서버 과부하 가능성
CPU / Memory 80% 이하 지속 과부하 시 스케일링 고려

8. 테스트 결과 예시 (가정)

구간 사용자 수 평균 응답시간 TPS 에러율
초기 (50명) 0~3분 0.4s 85 0%
중간 (200명) 3~12분 0.8s 170 0.3%
피크 (400명) 12~30분 1.5s 220 1.2%

결론적으로, 피크 시점에서도 요청 처리량은 유지되지만 동영상 API 응답시간이 1.5초까지 상승했다면, CDN 캐싱 정책이나 스트리밍 경로 최적화 등을 검토해볼 수 있습니다.

9. 정리

항목 내용
테스트 목적 피크 부하 상황에서 서비스 안정성 검증
도구 Apache JMeter
주요 기능 로그인, 동영상 재생, 학습자료 다운로드
테스트 방식 Stepping Thread Group + Throughput Controller
결과 요약 TPS는 안정적이나 응답속도 개선 여지 있음

단순한 성능 테스트를 넘어, 실제 사용 패턴을 반영한 시나리오 기반 부하 테스트 설계를 진행해볼 수 있습니다.

즉, 서버가 죽는 것을 방지하는 데서 끝나는 것이 아니라, 성능 개선 포인트나 에러 발생 구간을 찾는 데에도 꽤 유용하게 활용할 수 있습니다.

10. 참고 링크

자세한 예시는 아래 저장소를 참고하시면 됩니다.

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