Mock Interview на позицию инженера по Нагрузочному Тестированию.

Коротко о видео

Это мок-интервью на позицию инженера по нагрузочному тестированию. Кандидат рассказывает, как принимает унаследованный проект: проверяет тесты и методику, поднимает мониторинг, актуализирует тестовые данные и делает артефакты единообразными. Основная часть посвящена диагностике производительности баз данных, мониторингу приложений, очередей и инфраструктуры, а в практической задаче разбирается сценарий асинхронной обработки зарплатного реестра с опросом статуса.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• При входе в старый НТ-проект сначала нужно проверить валидность существующих кейсов и бизнес-логику на реальном контуре, а затем постепенно унифицировать скрипты, инструкции и связанные артефакты.
• Методику тестирования следует актуализировать после сбора описания системы, инфраструктуры и недостающих сведений у команды; тестовые данные также нельзя считать пригодными без отдельной проверки.
• Для исследования деградации БД под нагрузкой полезно сравнивать прогон на копии production с расширенными данными, анализировать блокировки, занятые процессы, CPU, индексы и типичность нагрузки.
• Если запрос медленный только под нагрузкой, причина может быть не только в плане или индексе: нужно проверить ожидания блокировок, исчерпание соединений и очереди выполнения.
• Наблюдаемость стоит строить вокруг Prometheus, экспортёров, Grafana и метрик приложения: RPS, ошибки, процент успешности, нагрузка по сервисам и эндпоинтам, метрики БД и очередей.
• Для очередей важно отделять накопление сообщений из-за проблем самого брокера от отставания потребляющего сервиса; в RabbitMQ отдельно полезно смотреть время неподтверждённых сообщений.
• Асинхронный сценарий в нагрузочном скрипте можно реализовать как загрузку файла, циклический polling статуса до ожидаемого результата и финальный запрос на выполнение операции; отдельно стоит измерять длительность фоновой обработки.
• В автоматизации кандидат использует Jenkins, Git и Python: проверяет параметры JMeter-планов, запускает тесты на агентах и хранит вспомогательную логику вне веб-интерфейса Jenkins.