Trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm, đặc biệt là Performance Testing, không phải lúc nào chúng ta cũng nhắm đến kịch bản tải đỉnh (peak load) hay kiểm tra khả năng chịu đựng cực hạn (stress test). Một trong những phương pháp hiệu quả và thực tế nhất chính là Average Load Testing – mô phỏng mức tải trung bình để kiểm tra tính ổn định và hiệu quả hoạt động của hệ thống trong điều kiện bình thường.

Average Load là gì?

Hiểu đơn giản, Average Load Test là hình thức kiểm thử hiệu năng mô phỏng hành vi sử dụng thông thường của người dùng trong môi trường thực tế. Mục tiêu chính là xác minh xem hệ thống có đáp ứng yêu cầu hiệu suất trong điều kiện tải trung bình hay không – tức là vào một ngày bình thường với số lượng người dùng tương đối ổn định và các thao tác tiêu chuẩn.

Khi nào nên dùng Average Load Test?

Kỹ thuật này thường được áp dụng trong các trường hợp:

• Sau khi release một phiên bản mới (code/hạ tầng) để xác minh hệ thống vẫn ổn định.
• Khi cần theo dõi hiệu suất định kỳ.
• Trước khi triển khai hệ thống ra môi trường thực tế (staging → production).

Mục tiêu chính:

• Đảm bảo hiệu suất hệ thống dưới tải điển hình.
• Phát hiện sớm các dấu hiệu suy giảm hoặc điểm nghẽn tiềm ẩn.
• Xác minh hệ thống đáp ứng SLA trong môi trường sản xuất.

Cách thực hiện Average Load Test bằng JMeter

• Công cụ: Apache JMeter
• Plugin: Concurrency Thread Group (cài đặt từ Plugin Manager, hoặc download tại đây)
• Cấu hình đề xuất:
  • Target Concurrency: Tổng số lượng người dùng ảo ~ VU
  • Ramp-up Time: Thời gian khởi tạo để đạt số lượng VU
  • Ramp-up Steps: Count Số bước tăng tải
  • Hold Target Rate Time: Thời gian duy trì mức tải sau khi khởi tạo đủ VU

Lưu ý kinh nghiệm thực chiến:

• Kịch bản nên chạy ít nhất từ 01h – 04h.
• Thời gian ramp-up nên giới hạn trong ≤ 1/3 tổng thời gian test.
  • Ví dụ: Test 01h → Ramp-up: tối đa 20 phút, Hold time: 40 phút (Nếu hạ tầng test mạnh, bạn có thể rút ngắn ramp-up để tập trung phân tích giai đoạn ổn định).
• Thông tin config như sau:

Cách xác định mức tải trung bình

Cách 1: Dựa trên dữ liệu thực tế:

• Phân tích log, dashboard, các công cụ giám sát (Grafana, New Relic, Prometheus…)
• Tính toán lượt truy cập/thao tác trung bình theo ngày/tháng

Ví dụ: Nếu trung bình tháng là 120 CCUs → Đây là cơ sở để xây dựng Average Load

Cách 2: Dựa theo phần trăm Peak Load

• Xác định Peak Load qua các bài kiểm thử như Break-point Test
• Thiết lập mức tải trung bình ở các ngưỡng:
  • 50% Peak → Low Average
  • 60% Peak → Mid Average
  • 75% Peak → High Average

Ví dụ: Peak = 200 CCUs → Có thể test tại 100, 120, 150 CCUs

Phân tích & đánh giá kết quả

Những gì bạn nên kiểm tra kỹ:

• Tính ổn định: Hệ thống có giữ được hiệu suất ổn định hay dao động bất thường?
• Thời gian phản hồi: Có bị spike ở một số bước/người dùng không?
• Tỷ lệ lỗi: Có lỗi HTTP, lỗi logic nào phát sinh?
• Điểm nghẽn: Bottleneck nằm ở đâu? DB, API hay backend logic?
• Sử dụng tài nguyên: CPU, RAM, Disk có vượt ngưỡng cảnh báo không?

Gợi ý: Sử dụng JMeter Dashboard + kết hợp các công cụ như Grafana + Prometheus để trực quan hóa dữ liệu.

Kết luận

Average Load Test là một kỹ thuật thực tế – bền vững – không thể thiếu trong quá trình kiểm thử hiệu năng. Đây là phương pháp giúp bạn đánh giá hệ thống dưới điều kiện vận hành hàng ngày, từ đó phát hiện lỗi ẩn, nâng cao trải nghiệm người dùng, và đảm bảo chất lượng sản phẩm trước khi giao cho production.

👉 Bạn đã từng dùng Average Load Test trong dự án của mình chưa? Chia sẻ kinh nghiệm cùng cộng đồng để học hỏi lẫn nhau nhé!