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

k6에서의 데이터 매개변수화

k6 스크립트에 데이터 매개변수화를 구현하여 외부 데이터 소스를 테스트 입력에 활용합니다.

k6에서의 데이터 매개변수화은(는) CoddyKit의 무료 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

Dynamic Data in k6 Tests

When performance testing, you rarely want every virtual user (VU) to do exactly the same thing with the exact same data. Real users behave differently!

Data parameterization is the technique of using external data sources to feed dynamic inputs into your test scripts.

Why Parameterize Test Data?

Imagine testing a login page. If all VUs try to log in with "user1" and "pass1", you're not testing unique user scenarios. This can lead to:

  • Unrealistic load patterns
  • Caching issues
  • Errors from duplicate operations

Parameterization helps simulate diverse, realistic user behavior.

SharedArray for Efficient Data

In k6, the SharedArray is your go-to for loading external data efficiently. It's designed to load data once at the start of the test, and then share it across all virtual users (VUs).

  • Load Once: Prevents redundant file reads.
  • Immutable: Data cannot be changed by VUs.
  • Efficient: Reduces memory overhead.

Loading JSON with SharedArray

Let's start by loading a simple JSON array of user credentials. In a real test, you'd use open('./users.json') to read a local file. For this runnable example, we'll embed the JSON data directly.

import { SharedArray } from 'k6/data';
import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6/execution';

const users = new SharedArray('user_data', function () {
  // In a real test, you'd use open('./users.json')
  // For this runnable example, we'll use inline JSON data:
  const inlineJson = `[
    {"username": "user1", "password": "password1"},
    {"username": "user2", "password": "password2"}
  ]`;
  return JSON.parse(inlineJson);
});

export default function () {
  const user = users[Math.floor(Math.random() * users.length)]; // Pick a random user
  console.log(`VU ${__VU} using user: ${user.username}`);

  // Simulate a request
  http.get('https://test.k6.io');
  sleep(1);
}

Using Parameterized JSON

With the SharedArray loaded, each virtual user (VU) can pick a unique or random entry to use in its requests. This simulates different users logging in or performing actions.

Notice how we pick a user based on __VU % users.length to distribute users evenly. This user's data is then available for your HTTP requests.

import { SharedArray } from 'k6/data';
import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6/execution';

const users = new SharedArray('user_data', function () {
  const inlineJson = `[
    {"username": "alice", "password": "passA"},
    {"username": "bob", "password": "passB"},
    {"username": "charlie", "password": "passC"}
  ]`;
  return JSON.parse(inlineJson);
});

export default function () {
  const user = users[__VU % users.length]; // Distribute users evenly
  console.log(`VU ${__VU} logging in as: ${user.username}`);

  const payload = JSON.stringify({
    username: user.username,
    password: user.password,
  });

  const params = {
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
    },
  };

  // Simulate a login request
  http.post('https://test.k6.io/login', payload, params);
  sleep(1);
}

Loading CSV with SharedArray

CSV (Comma Separated Values) files are another common way to store test data. SharedArray can handle these too, but requires a small parsing step.

Imagine a products.csv file:

product_id,product_name,price
101,Laptop,1200
102,Mouse,25
103,Keyboard,75

You'll read this file and parse each line.

Parsing CSV in k6

To parse CSV data, you'll typically read the file line by line, split by comma, and then map it to an object. The k6/data module doesn't have a built-in CSV parser, so you'll do it manually or use a simple helper.

Here's how to load and parse a CSV string, making sure to skip the header row:

import { SharedArray } from 'k6/data';
import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6/execution';

const products = new SharedArray('product_data', function () {
  // For runnable example, use inline CSV content
  const csvData = `product_id,product_name,price\n101,Laptop,1200\n102,Mouse,25\n103,Keyboard,75`;

  const lines = csvData.split('\n');
  const headers = lines[0].split(','); // Get headers
  const data = [];

  for (let i = 1; i < lines.length; i++) { // Start from second line (skip header)
    const values = lines[i].split(',');
    const row = {};
    for (let j = 0; j < headers.length; j++) {
      row[headers[j]] = values[j];
    }
    data.push(row);
  }
  return data;
});

export default function () {
  const product = products[__VU % products.length]; // Distribute products
  console.log(`VU ${__VU} viewing product: ${product.product_name}`);

  // Simulate viewing a product page
  http.get(`https://test.k6.io/products/${product.product_id}`);
  sleep(1);
}

Using Parameterized CSV

Once your CSV data is loaded and parsed into an array of objects by SharedArray, you can access its properties just like with JSON data. This allows you to construct dynamic URLs, request bodies, or headers.

In the example, each VU accesses a product's product_id and product_name to simulate browsing different product pages, then adds it to a cart.

import { SharedArray } from 'k6/data';
import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6/execution';

const products = new SharedArray('product_data', function () {
  const csvData = `product_id,product_name,price\n101,Laptop,1200\n102,Mouse,25\n103,Keyboard,75`;

  const lines = csvData.split('\n');
  const headers = lines[0].split(',');
  const data = [];

  for (let i = 1; i < lines.length; i++) {
    const values = lines[i].split(',');
    const row = {};
    for (let j = 0; j < headers.length; j++) {
      row[headers[j]] = values[j];
    }
    data.push(row);
  }
  return data;
});

export default function () {
  const product = products[__VU % products.length]; // Distribute products
  console.log(`VU ${__VU} adding ${product.product_name} to cart`);

  const payload = JSON.stringify({
    productId: product.product_id,
    quantity: 1,
    price: product.price,
  });

  const params = {
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
    },
  };

  // Simulate adding a product to cart
  http.post('https://test.k6.io/cart/add', payload, params);
  sleep(1);
}

Distributing Data to VUs

How do VUs get their data? You've seen two common patterns:

  • Random: data[Math.floor(Math.random() * data.length)] - Each VU picks a random item. Good for a large pool of interchangeable data.
  • Even Distribution: data[__VU % data.length] - Each VU gets a unique item in a round-robin fashion. Useful when you have fewer data items than VUs and want to ensure each is used.

Choose the method that best simulates your real user behavior.

Check Your Understanding

Which of the following statements about k6's SharedArray for data parameterization are TRUE?

Recap: Dynamic Data in k6

You've learned how to bring your k6 tests to life with dynamic data! We covered:

  • The importance of data parameterization for realistic tests.
  • Using k6's SharedArray to efficiently load and share data.
  • Examples for loading and using both JSON and CSV data.
  • Strategies for distributing data to individual virtual users.

Next, explore how to extract dynamic values from server responses (correlation)!

자주 묻는 질문

“k6에서의 데이터 매개변수화” 강의는 무료인가요?

네 — “k6에서의 데이터 매개변수화” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“k6에서의 데이터 매개변수화”에서 뭘 배우나요?

k6 스크립트에 데이터 매개변수화를 구현하여 외부 데이터 소스를 테스트 입력에 활용합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6)은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.

“k6에서의 데이터 매개변수화” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Load Testing & Performance Benchmarking (JMeter & k6) 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. 가상 사용자 시나리오(VU)
  2. k6에서의 데이터 매개변수화
  3. k6를 활용한 클라우드 실행
  4. k6의 사용자 지정 메트릭 및 추세
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