Ответы на quiz selectel perfconf

Quiz прошел, ответы с разумными объяснениями ИИ (при наличии)

Что чаще всего становится узким местом при нагрузочном тестировании веб-приложения?

1) cpu

2) диск

3) сеть

4) зависит от архитектуры

—-

зависит от архитектуры
Cpu ответил grok, но по факту в статьях упоминаются и диск (БД) и сеть и правильный ответ: зависит от архитектуры

Какой показатель latency (задержки) в сети считается критически важным для высоконагруженных систем?

1. 95 и 99ый перцентиль
2. Среднее
3. Максимум
4. PPS

——-

Grok:
Правильный ответ — 95-й или 99-й перцентиль. В высоконагруженных системах (например, в облачных сервисах или веб-приложениях) среднее значение (avg) может маскировать проблемы с редкими, но критичными задержками, а максимум (max) часто бывает аномалией. Перцентили (p95/p99) показывают, что 95% или 99% запросов укладываются в определённое время, что важно для обеспечения стабильного пользовательского опыта. Количество пакетов в секунду — это скорее метрика пропускной способности, а не задержки.

Какой метод нагрузочного тестирования лучше подойдет для моделирования реальной пользовательской активности?

1. Stress testing
2. Soak (endurance) testing
3. Spike testing
4. Load testing

——-

Grok:

Правильный ответ — Load testing. Этот метод предназначен для имитации ожидаемой нагрузки от реальных пользователей, проверяя, как система справляется с типичными сценариями использования, в отличие от других типов, которые фокусируются на экстремальных условиях (стресс, спайк) или долгосрочной стабильности (soak).

Какой тип дисков обеспечивает наименьшие задержки при I/О?

1. HDD 7200 rpm
2. HDD 15k rpm
3. SATA SSD
4. NVMe SSD

——

Grok:
Правильный ответ — NVMe SSD. Это твердотельный накопитель с интерфейсом NVMe (Non-Volatile Memory Express), который использует шину PCIe и обеспечивает минимальные задержки (обычно 10–20 мкс или меньше) благодаря прямому доступу к памяти без механических частей и с высокой параллельностью. Для сравнения:
•  HDD 7200 rpm: механический диск с задержками ~4–5 мс из-за вращения пластин.
•  HDD 15k rpm: быстрее (задержки ~2–3 мс), но всё равно механика.
•  SATA SSD: твердотельный, задержки ~50–100 мкс, но ограничен интерфейсом SATA.

Что означает термин cold cache в нагрузочных тестах?

1. Тест без включённого кеша процессора
2. Первая выборка данных, когда кеш ещё пуст
3. Ошибка в конфигурации СУБД
4. Низкая температура в серверной

——

Grok:
Правильный ответ — Первая выборка данных, когда кэш ещё пуст. В контексте производительности “cold cache” описывает ситуацию, когда кэш (например, в БД, веб-сервере или приложении) пустой и не содержит предварительно загруженных данных, поэтому первый запрос требует полного извлечения из источника (диска, сети и т.д.), что приводит к повышенным задержкам. Это противопоставляется “warm cache”, где данные уже в кэше для быстрых последующих доступов. Остальные варианты — это либо отвлекающие (как ошибка конфигурации или температура), либо неверные интерпретации (кэш процессора не напрямую связан с этим термином в нагрузочных тестах).

Какая метрика чаще всего используется для оценки производительности СУБД под нагрузкой?

1. Queries per second (QPS)

2. Количество открытых соединений

3. Средняя температура CPU

4. Время запуска сервера

——

Chatgpt:
Правильный ответ: Queries per second (QPS).
Эта метрика чаще всего используется для оценки производительности СУБД под нагрузкой, так как она показывает, сколько запросов база данных способна обрабатывать в секунду.

1. Queries per second (QPS)🔹 Основная метрика производительности. Она показывает, сколько запросов к базе данных система может обработать за секунду. Чем выше значение — тем выше производительность. Эту метрику используют при нагрузочном тестировании и мониторинге.
2. Количество открытых соединений
🔹 Вспомогательная метрика.
Она важна для понимания текущей нагрузки на пул соединений и для диагностики проблем (например, утечек соединений). Но само по себе количество соединений не говорит о том, насколько быстро база обрабатывает запросы.
3. Средняя температура CPU
🔹 Системная метрика, не относящаяся напрямую к СУБД.
Она может сигнализировать о перегрузке сервера, но не отражает реальной производительности базы данных. Например, база может работать быстро, даже если температура процессора высокая, и наоборот.
4. Время запуска сервера
🔹 Практически не используется для оценки нагрузки.
Это скорее характеристика доступности и скорости развёртывания, а не производительности под нагрузкой.

Что из этого чаще всего помогает «снять» блокировку по CPU при нагрузочном тестировании?

1. Добавить ещё оперативной памяти
2. Перенести часть нагрузки на другой сервер
3. Установить SSD вместо HDD
4. Уменьшить сетевую задержку

——

Chatgpt:
Правильный ответ: Перенести часть нагрузки на другой сервер ✅
Разберём все варианты:
1. Добавить ещё оперативной памяти
🔹 Помогает при проблемах с RAM (кэш, буферы, свопинг), но если упираемся именно в CPU — дополнительная память не разгрузит процессор.
2. Перенести часть нагрузки на другой сервер
🔹 Это классический способ снять блокировку по CPU — горизонтальное масштабирование. Когда процессор перегружен, распределение запросов на несколько серверов снижает нагрузку на один узел.
3. Установить SSD вместо HDD
🔹 Улучшает скорость ввода-вывода (IOPS), что полезно при «узком месте» в дисковой подсистеме, но на CPU-нагрузку влияет мало.
4. Уменьшить сетевую задержку
🔹 Полезно для распределённых систем, но CPU-блокировку не снимает.
👉 Таким образом, если цель именно снизить нагрузку на CPU, то лучший вариант — распределить её между несколькими серверами.

Для чего при нагрузочном тестировании используют генераторы трафика на выделенных серверах?

1. Чтобы создать реалистичную нагрузку без искажений на клиентской стороне
2. Чтобы проверить только скорость сети
3. Чтобы майнить криптовалюту во время тестов
4. Чтобы экономить на аренде серверов

——

Chatgtp:
Правильный ответ: Чтобы создать реалистичную нагрузку без искажений на клиентской стороне ✅
Разбор вариантов:
1. Чтобы создать реалистичную нагрузку без искажений на клиентской стороне
🔹 Именно для этого используют выделенные генераторы. Если нагрузку генерировать с рабочих машин тестировщиков или с недостаточно мощных узлов, то клиентская сторона сама станет «бутылочным горлышком», и результаты теста будут искажены.
2. Чтобы проверить только скорость сети
🔹 Это задача других инструментов (например, iperf). Генераторы трафика проверяют не сеть, а поведение всей системы под нагрузкой.
3. Чтобы майнить криптовалюту во время тестов
🔹 Очевидно шуточный вариант.
4. Чтобы экономить на аренде серверов
🔹 Наоборот, использование выделенных генераторов стоит дороже, но это необходимо для корректных результатов.
👉 Поэтому правильный ответ — реалистичная нагрузка без искажений.

Что такое tail latency?

1. Среднее время ответа сервера
2. Доля запросов с наибольшей задержкой
3. Минимальная задержка при тесте
4. Падение производительности при «холодном старте»

——

Perplexity: Правильный ответ: Доля запросов с наибольшей задержкой.

Tail latency refers to the latency experienced by the slowest, or "tail," end of a system's response time distribution, typically measured as the 95th, 99th, or even higher percentiles of request completion times. Unlike average latency, which can mask significant delays for some users, tail latency provides a more accurate picture of the worst-case performance a small percentage of users might encounter. High tail latency can lead to poor user experience, reduced service resilience, and decreased revenue, making it a critical metric for evaluating system performance, especially at scale

Какой инструмент чаще всего используют для эмуляции тысяч параллельных пользователей?

1. bash-скрипт с curl
2. ab (Apache Benchmark)
3. JMeter / Gatling
4. ping в цикле

—-

Perplexity:
Чаще всего для эмуляции тысяч параллельных пользователей используют инструменты типа JMeter и Gatling. Эти инструменты специально разработаны для нагрузочного тестирования и способны эффективно моделировать большое количество виртуальных пользователей, посылающих параллельные запросы. JMeter лучше подходит для пользователей, которые предпочитают интерфейс GUI и менее ресурсоемкий старт, а Gatling выделяется своей производительностью и скриптовым подходом на базе Scala, что позволяет поддерживать высокую конкурентность с меньшими ресурсами. Другие варианты, такие как bash-скрипты с curl или ping в цикле, неэффективны для масштабного параллелизма, а ab (Apache Benchmark) больше подходит для базовых тестов, но менее масштабируем.