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Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) · Lektion

k6-Metriken interpretieren

Verstehen Sie die detaillierten k6-Metriken und benutzerdefinierten Tags und lernen Sie, diese zur Gewinnung von Erkenntnissen zu visualisieren.

k6-Metriken interpretieren ist eine kostenlose Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 3 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.

What are k6 Metrics?

When you run a k6 performance test, it generates various metrics. These are numerical values that describe your system's behavior under load.

Understanding these metrics is crucial for identifying performance bottlenecks, verifying service level agreements (SLAs), and ensuring your application can handle expected traffic.

Key Metric: Request Duration

One of the most important built-in k6 metrics is http_req_duration. This measures the total time it takes for an HTTP request to complete.

  • It starts when the request is sent.
  • It ends when the full response is received.
  • It directly reflects the response time users experience.

Key Metrics: VUs & Iterations

Other fundamental metrics help you understand the load:

  • vus (Virtual Users): Shows the number of virtual users currently active during the test.
  • iterations: Counts how many times your test script's default function has been executed.

These metrics help you see if your test is applying the intended load.

Key Metrics: Data Transfer

Understanding network usage is also vital. k6 provides metrics for data transfer:

  • data_sent: The total number of bytes sent by k6 during the test.
  • data_received: The total number of bytes received by k6.

These metrics help analyze bandwidth consumption and identify potentially large responses.

Understanding Metric Aggregations

k6 doesn't just give raw values; it aggregates them. Common aggregations include:

  • avg (average)
  • min (minimum)
  • max (maximum)
  • p(XX) (percentile, e.g., p(90), p(95))

Percentiles are especially important as they represent the experience of a certain percentage of your users, ignoring extreme outliers.

Beyond Built-in: Custom Metrics

While k6's built-in metrics are powerful, you might need to track specific application-level events or durations. This is where custom metrics come in.

You can create your own metrics to gain deeper insights into your system's unique behavior. Common types are Counter, Gauge, Rate, and Trend.

Adding a Custom Metric

Here's how to add a Trend custom metric to measure the duration of a specific operation within your script. This helps track performance beyond just HTTP requests.

import { Trend } from 'k6/metrics';
import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6';

const myCustomTrend = new Trend('custom_operation_duration');

export default function () {
  const startTime = Date.now();
  http.get('https://test.k6.io/contacts.php');
  const endTime = Date.now();
  myCustomTrend.add(endTime - startTime); // Add duration in milliseconds

  sleep(1);
}

Categorizing with k6 Tags

Tags are key-value pairs that provide metadata for your metrics. They allow you to categorize and filter your results for more granular analysis.

k6 automatically adds tags like url and status. You can also add custom tags to differentiate metrics for different parts of your application or specific user flows.

Applying Custom Tags

Custom tags are very useful for breaking down metrics. For example, you can tag requests based on the page or API endpoint they hit, allowing you to analyze performance per feature.

import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6';

export default function () {
  // Tagging requests to different pages
  http.get('https://test.k6.io/', {
    tags: { page_name: 'homepage' },
  });

  http.get('https://test.k6.io/news.php', {
    tags: { page_name: 'news_page' },
  });

  sleep(1);
}

Visualizing Your k6 Metrics

While k6's console output is useful, visualizing your metrics makes analysis much easier. Tools like Grafana (often paired with InfluxDB or Prometheus) are excellent for this.

k6 can export results directly to these systems, allowing you to create dashboards that show trends, spikes, and performance regressions over time.

Metric Interpretation Challenge

Consider the k6 output snippet below:

http_req_duration{status=200, scenario=default, my_tag=checkout}......: avg=350ms min=100ms med=300ms p(90)=550ms p(95)=600ms max=1200ms

What does p(95)=600ms primarily tell you about the checkout requests?

Recap: Interpreting k6 Metrics

You've learned how to interpret k6's powerful metrics!

  • Built-in metrics like http_req_duration, vus, and data_sent/received give foundational insights.
  • Aggregations, especially percentiles, provide a realistic view of user experience.
  • Custom metrics and tags allow for deep, granular analysis of specific application behaviors.
  • Visualization tools are essential for making sense of complex test results.

Mastering metric interpretation is key to successful performance testing!

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „k6-Metriken interpretieren“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „k6-Metriken interpretieren“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „k6-Metriken interpretieren“?

Verstehen Sie die detaillierten k6-Metriken und benutzerdefinierten Tags und lernen Sie, diese zur Gewinnung von Erkenntnissen zu visualisieren. Du übst Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 3 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „k6-Metriken interpretieren“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

  1. Werkzeuge zur serverseitigen Überwachung
  2. JMeter-Ergebnisse analysieren
  3. k6-Metriken interpretieren
  4. Metriken korrelieren, um Ursachen zu finden
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