Введение

Когда мы начинаем погружаться в нагрузочное тестирование, первая мысль обычно такая: «Сейчас я напишу сценарий, запущу кучу виртуальных пользователей — и вот она, настоящая нагрузка!». Но очень быстро приходит понимание: без подготовленных данных результаты будут далеки от реальности.

Здесь на сцену выходит сидинг (от англ. seeding). Это понятие часто вызывает вопросы у начинающих инженеров по тестированию производительности: «Что это за зверь такой и зачем он нужен?». На самом деле, сидинг — один из тех невидимых, но критически важных этапов подготовки, от которого напрямую зависит качество и честность ваших нагрузочных тестов.

В этой статье мы разберёмся:

что такое сидинг и почему без него нагрузочное тестирование часто "врет";
какие бывают подходы к подготовке данных;
почему правильный выбор метода сидинга может сэкономить вам часы (а иногда и дни) отладки;
и что делать, чтобы ваши сценарии выглядели как реальная работа пользователей, а не как набор искусственных действий.

Что такое сидинг?

Если объяснять максимально просто, сидинг — это подготовка данных в системе заранее, ещё до того, как вы нажмёте кнопку «Запустить нагрузочный тест».

Зачем это нужно? Представьте: вам нужно проверить, как система работает под нагрузкой, когда в ней уже есть 500 пользователей. Причём не просто «пустых» аккаунтов, а настоящих, похожих на боевых: с открытыми счетами, историей операций и сохранёнными чеками. Если таких данных нет — ваш тест превратится в искусственный эксперимент, который мало что скажет о реальной производительности.

Два пути подготовки данных

Есть два базовых подхода к тому, как эти данные создать.

Подход №1: Генерация данных "на лету"

В этом случае все данные создаются прямо во время выполнения нагрузочного сценария. Например, при запуске виртуальный пользователь сначала регистрируется, открывает счёт, а потом начинает совершать покупки и переводы.

Плюсы:

Подходит для тестирования сценариев новых пользователей.
Всё в одном месте: сценарий сразу создаёт данные и работает с ними.

Минусы:

Долгий «разгон»: пока каждый пользователь зарегистрируется и всё настроит, нагрузка ещё толком не началась.
Дополнительная нагрузка на систему, которая искажает результаты.
Управлять данными и масштабом становится сложнее.

Подход №2: Предварительный сидинг данных

Альтернатива — подготовить всё заранее. Зарегистрировать нужное количество пользователей, открыть им счета, добавить историю операций и сохранить это состояние. Потом тесты берут эти данные и сразу начинают бизнес-операции.

Плюсы:

Нагрузка стартует быстро, пользователи уже готовы к работе.
Нет лишних действий по инициализации, которые мешают «чистоте» тестов.
Легко моделировать разные состояния пользователей: с ошибками, с большими счетами, активных и неактивных.

Минусы:

Нужен дополнительный этап подготовки данных.
Важно следить, чтобы сидированные данные были консистентны (особенно в распределённых системах).

Что выбрать?

Оба подхода полезны — всё зависит от целей:

Хотите проверить, как система справляется с регистрацией новых пользователей? Генерируйте данные на лету.
Нужно протестировать работу уже существующей клиентской базы? Предварительный сидинг обязателен.

Именно поэтому сидинг — это не «приятная мелочь», а один из важных элементов архитектуры тестового стенда. Без него вы рискуете получить искажённые метрики или просто потратить ресурсы на действия, которые не отражают реального поведения пользователей.

Масштабный сидинг: приближаем тесты к реальности

Нагрузочное тестирование редко проводится «в вакууме». Настоящие пользователи приходят не в пустую систему — там уже есть миллионы аккаунтов, документы, счета и транзакции. И это важно учитывать.

Представьте: в продакшене у вас 10 миллионов пользователей. А в тестовой среде — 10 тысяч. Кажется, что разницы нет, но это не так. Система с миллионами записей ведёт себя иначе: медленнее работают запросы к базе, сильнее нагружается кэш, иначе распределяется трафик. Если же вы тестируете на «чистом» стенде, результаты могут сильно отличаться от реальности — и в проде вас ждёт сюрприз.

Но сидировать каждый раз всё продакшен-подобное окружение — это же ужас?

Конечно, сидировать перед каждым тестом всю продакшен-подобную базу — задача из разряда «кошмарных снов». Это долго, ресурсоёмко и, по правде говоря, просто бессмысленно.

Куда разумнее сделать так: один раз провести масштабный сидинг — например, ночью или на выходных, когда система свободнее. Причём подготовить данных лучше с запасом, примерно столько же, сколько в продакшене, а то и чуть больше — с прицелом на рост.

И ещё один момент, который часто забывают: такое заполнение нужно согласовать с DevOps-командой. Им важно знать, что база внезапно начнёт активно расти, чтобы вовремя скорректировать мониторинг и выделить нужные ресурсы.

Чем это отличается от обычного сидинга?

Технически — почти ничем. Логика та же: создаём пользователей, счета, транзакции и всё, что нужно для сценариев. Разница только в масштабе и цели:

маленький сидинг делается «под конкретный сценарий»;
масштабный сидинг делает стенд похожим на боевой и позволяет тестировать систему так, как она ведёт себя в реальности.

Главное преимущество

После того как вы один раз насытили базу данными, вы можете запускать нагрузочные тесты снова и снова — без долгих подготовительных этапов. Причём с течением времени данные будут естественным образом «стареть» и дополняться — почти как в настоящем продакшене. Это особенно ценно, если вы планируете нагрузочные тесты регулярно и хотите учитывать рост системы в будущем.

Как правильно делать сидинг: база данных против API

Когда мы уже поняли, что без сидинга нагрузочное тестирование будет «кривым», возникает следующий закономерный вопрос: а как именно его делать?

На практике есть два популярных подхода:

Напрямую в базу данных.
Через API (публичное или служебное).

Первый вариант кажется очень заманчивым: «Ну что там, сделать INSERT и готово!». Но это ощущение обманчиво. На деле такой способ быстро приводит к головной боли. Давайте разберём, почему API-сидинг почти всегда лучше.

Причина 1. Обход бизнес-логики и риск неконсистентных данных

Когда данные вставляют напрямую в базу, они минуют все те механизмы, которые система обычно включает автоматически: проверку формата email, проверку уникальности имени, хэширование пароля, генерацию идентификаторов и токенов, работу триггеров и фоновых процессов.

Итог часто печальный: в базе появляются «пустышки» — вроде бы пользователь есть, но без пароля, с непривязанным счётом и неотработавшими фоновыми задачами. Иногда это оборачивается странными багами, а иногда — прямым падением сервиса под нагрузкой.

При сидинге через API такого не происходит: каждый запрос проходит весь путь бизнес-логики. Если API вернуло 200 OK, значит данные созданы правильно и находятся в том состоянии, которое система ожидает видеть.

Причина 2. Дублирование логики и высокая стоимость поддержки

При сидинге напрямую в базу вы фактически становитесь «мини-разработчиком» бизнес-логики: нужно вручную генерировать пароли и токены, правильно выстраивать связи «пользователь → счёт → операция → чек», прогревать кэши и очереди, вычислять значения полей, которые обычно считает сам сервис.

В итоге сидер превращается в монстра, который сложно поддерживать: малейшее изменение в API или бизнес-логике ломает ваш код. Вместо того чтобы заниматься тестами, вы тратите время на бесконечную отладку.

При сидинге через API всё гораздо проще. Логика уже есть внутри сервиса, а ваша задача сводится к тому, чтобы отправить корректные запросы. Если что-то меняется, сервис сам заботится о совместимости — и вам не нужно переделывать половину сидера.

Причина 3. Нарушение правил системы (инвариантов)

В любой сложной системе есть правила, которые должны выполняться всегда: активный счёт нельзя открыть без подтверждённого паспорта, транзакцию нельзя провести без привязанного счёта, а пользователя с остатком на балансе удалить не получится.

Если вставлять данные напрямую в базу, эти правила легко обойти. В результате появляются странные состояния: интерфейсы ведут себя непредсказуемо, обработчики событий падают, а логи заполняются ошибками.

API такого не допустит. Оно встроено в полноценный pipeline и проверяет все условия перед созданием или изменением данных, защищая систему от некорректных сценариев.

Причина 4. Ломается при изменении структуры БД

Представьте: вы написали сидер, который вставляет пользователей прямо в базу. Всё работает — радость! Но через месяц разработчики меняют структуру: вместо одного поля address теперь три — city, street, house. Ваш сидер внезапно перестаёт работать. Причём чаще всего не сразу, а в самый неудобный момент — например, ночью на CI или прямо перед запуском теста.

С API такой проблемы почти нет: оно обычно сохраняет обратную совместимость и скрывает внутренние изменения базы. Даже если что-то поменяется, вы либо этого не заметите, либо получите обновлённую версию с нормальным версионированием.

Причина 5. Нет логов и трассировки

При прямой работе с базой вы теряете все привычные «следы» системы: кто и когда создал пользователя, какие события ушли в Kafka, какие метрики зафиксированы и какие алерты сработали. Даже полноценного audit trail в таком случае нет.

Итог очевиден: вы не знаете, что именно произошло и почему система повела себя странно.

При использовании API всё это работает как задумано: действия логируются, события отправляются в очереди, а при необходимости система может даже отправить приветственное уведомление пользователю. Для отладки и анализа это огромный плюс — вы видите не только, что данные появились, но и как они туда попали.

Причина 6. Управление кучей зависимостей

Как только вы решаете сидировать напрямую в базу, на вас сваливается куча лишней работы. Нужно подключаться к разным базам данных (каждая со своим микросервисом), вручную загружать документы в MinIO или S3, наполнять Redis токенами и кэшами, прокидывать события в Kafka.

Фактически вы воссоздаёте кусок серверной инфраструктуры прямо в коде нагрузочного теста. Он растёт, усложняется и со временем превращается в неуправляемый ком.

При сидинге через API всё значительно проще: вы просто вызываете готовые методы, а сервисы сами выполняют всю внутреннюю работу. Ваш сидер остаётся компактным и понятным, а данные попадают в систему корректно и предсказуемо.

Причина 7. Плохая масштабируемость

На небольшом тестовом стенде сидинг через базу действительно может показаться простым: создали пользователя, открыли счёт, загрузили документ — и всё готово. Но в реальной системе всё работает куда сложнее.

Например, открытие одного кредитного счёта может требовать согласования сразу в нескольких сервисах. А создание пользователя — параллельного добавления записей в CRM, платёжную систему, документооборот, хранилище профилей и отправки событий в очереди.

На тестовом окружении вы справитесь тремя-пятью SQL-запросами, а вот на боевой инфраструктуре это выльется в десятки, а то и сотни связанных операций.

Итог часто один из двух: либо вы пишете громоздкий и хрупкий «монолит-сидер», который ломается от любого чиха, либо вообще отказываетесь от части сценариев, потому что вручную их просто не реализовать.

При сидинге через API таких проблем нет: бизнес-логика уже распределена между сервисами, а ваш код остаётся компактным, прозрачным и легко масштабируемым.

Причина 8. Скрытые ошибки и ложные метрики

Очень частый сценарий: вы написали сидер, напрямую загрузили данные в базу, проверили — всё вроде на месте. Запускаете нагрузочный тест и вдруг видите, что часть запросов начинает падать.

Причина проста — какие-то внешние сервисы остались пустыми. Например, вы забыли загрузить документы в MinIO, не передали данные о пользователе в Kafka или не зафиксировали профиль во внешней antifraud-системе.

Иногда такие ошибки видны сразу — прилетают 400 или 500. Но чаще они «тихие»: микросервисы игнорируют сбой, переходят в аварийный режим, тест работает на неполноценных данных, а время отклика выглядит подозрительно хорошим, просто потому что половина логики не сработала.

Итог печален: метрики оказываются ложными, а тест проверяет совсем не то, как система работает в реальности.

При использовании API такого риска нет — все данные проходят полный путь, затрагивают все необходимые компоненты и создаются в корректном, согласованном состоянии.

А есть ли вообще выгода от сидинга через базу данных?

На первый взгляд кажется, что это отличная идея: «Зачем возиться с авторизацией и вызовами API, если можно просто сделать INSERT и готово?». Технически всё выглядит проще и быстрее: не нужно поднимать API-клиента, логиниться, хранить токены и делать сетевые вызовы. Кажется, что вы экономите кучу времени

Но это впечатление обманчиво. Выгода оказывается иллюзией, особенно на длинной дистанции.

Во-первых, вы платите этой «экономией» при разработке: нужно вручную разбираться в структуре базы, продумывать связи, вычислять поля и поддерживать всё это при любом изменении схемы.
Во-вторых, вы рискуете получить кривые данные, которые приведут к ложным результатам тестирования и часам отладки.
В-третьих, при серьёзных объёмах и сложных бизнес-процессах сидинг через базу перестаёт быть быстрее — он просто становится более хрупким и дорогим в поддержке.

Именно поэтому, когда смотришь глубже, реальной выгоды почти нет.

Моментальная «выгода» — иллюзия

На первый взгляд вставка данных напрямую в базу выглядит как идеальный быстрый путь: написал INSERT INTO users (...) VALUES (...) — и готово. Но эта «экономия» исчезает почти сразу.

Проблемы начинаются ещё на этапе написания сидера. Нужно разбираться, какие поля обязательны, какие опциональны, следить за ограничениями и зависимостями, вручную поддерживать корректные значения.

Фактически вы дублируете бизнес-логику, которую разработчики уже реализовали в сервисах. Изменилась логика — переписываете и вы.

Попытка облегчить жизнь с помощью ORM даёт обратный эффект: появляется дополнительный слой абстракций, выполнение замедляется (особенно если ORM не оптимизирована под bulk-вставки), а контроль над оптимизацией запросов уменьшается. При этом сами разработчики сервисов используют оптимизированные алгоритмы вставки, «сырые» SQL-запросы и проверенные подходы к генерации данных.

В итоге даже в плане производительности сидинг через базу вовсе не гарантирует выигрыш. Наоборот, при больших объёмах и сложной структуре данных он часто оказывается медленнее и заметно менее надёжным.

А когда всё-таки можно использовать сидинг через базу данных?

Несмотря на все минусы, бывают ситуации, когда сидинг напрямую в базу допустим или даже удобен. Это скорее исключения, чем правило, но они есть:

1. Минимальный «стартовый» сидинг

Если речь идёт о паре записей для запуска системы — например, создать административного пользователя или добавить базовые справочники (валюты, страны, статусы) — смело используйте прямую вставку. Такие данные редко меняются и почти не влияют на бизнес-логику.

2. Нет API или нужного бизнес-процесса

Иногда нужный сценарий просто не реализован или недоступен извне, а данные нужны срочно. В этом случае лучше заранее обсудить ситуацию с разработчиками или попросить их сделать специальные тестовые эндпоинты (например, POST /debug/generate-user). Такие методы не должны попадать в продакшен, но на тестовом стенде они экономят массу времени и делают сидинг управляемым.

3. Изолированное тестирование «мастер»-сервиса

Если сервис работает автономно, без зависимости от других микросервисов, использует одну локальную базу и не требует сложных внешних вызовов (документы, Kafka, Redis и т.п.), сидинг через базу может быть вполне уместен. Например, при нагрузочном тестировании только сервиса пользователей прямой SQL действительно может сэкономить время.

А как тогда правильно готовить данные?

Мы уже разобрались: прямой сидинг через базу — это рискованный и дорогой путь, особенно в сложных распределённых системах. Логично возникает вопрос: как тогда надо?

Целевая модель — сидинг через API

Самый надёжный и воспроизводимый способ подготовки данных — делать это через API, которое повторяет полный бизнес-процесс. Такой подход важен, потому что данные проходят все проверки и валидации, учитываются бизнес-правила и ограничения, а также запускаются фоновые задачи и обновляются кэши — как в реальной системе.

В зависимости от архитектуры это может быть:

HTTP (REST/JSON) — классический выбор, особенно если у вас уже есть внешний API;
gRPC — отличный вариант для внутренних сервисов: работает быстрее, надёжнее и обеспечивает строгую типизацию «из коробки».

Результат прост: данные создаются именно так, как это происходит в боевой системе, без риска «кривых» записей и без дублирования бизнес-логики внутри нагрузочных тестов.

А если API нет?

Такое случается: нужного метода просто нет, или, например, открыть счёт без участия нескольких внешних компонентов невозможно.

Решение одно — не лезть напрямую в базу, а поговорить с командой разработки. Чаще всего можно добавить специальные тестовые эндпоинты (например, POST /debug/generate-user) и ограничить их использование только тестовыми стендами — через отдельный префикс, флаг авторизации или настройки окружения.

Такой подход даёт контроль, предсказуемость и безопасность при подготовке данных и избавляет от «костылей», которые ломаются в самый неподходящий момент.

Почему API — это безопасно и стабильно

Когда данные создаются через API, система сама выполняет всё, что нужно: проверяет корректность номера телефона и уникальность email, генерирует документы, отправляет события, обновляет индексы и применяет бизнес-правила — от проверок ролей и лимитов до фоновых процессов.

Результат очевиден: тесты работают с корректными, согласованными данными и дают достоверные метрики производительности.

Да, иногда сидинг через API может быть чуть медленнее, чем прямая вставка в базу. Но это компенсируется качеством данных и предсказуемостью результата. К тому же процесс легко ускорить: использовать асинхронные вызовы, разбивать данные на батчи или запускать отдельные worker-очереди.

Хорошо подготовленный сидер через API — это инвестиция, которая экономит часы (а порой и дни) отладки и разборов «почему всё сломалось».

Заключение

Хорошее нагрузочное тестирование начинается с правильных данных. Подготовка этих данных должна выполняться так же, как это делает сама система: через существующие бизнес-процессы и API или, если их нет, через специально созданные тестовые эндпоинты, согласованные с разработчиками.

Все остальные варианты — прямой доступ к базе, обходные скрипты и «быстрые хаки» — могут казаться быстрым решением, но на практике чаще всего приводят к скрытым ошибкам, нестабильной работе тестового стенда и искажённым метрикам, из-за которых результаты тестов теряют смысл.

Сидинг через API — это не просто «правильный» подход. Это залог того, что ваши тесты честно отражают работу реальной системы и дают результаты, на которые можно смело опираться при принятии решений.

Помните: сидинг — это не опция, а обязательный шаг при подготовке нагрузочных тестов. Делайте его через API и бизнес-процессы, а если таких методов нет — договаривайтесь с разработчиками и просите добавить специальные эндпоинты для тестовых окружений.

Так вы получите не только честные результаты, но и сэкономите часы, а порой и дни, на отладке и исправлении «кривых» данных. В конечном счёте, успешное нагрузочное тестирование — это не только про нагрузку, но и про качественную подготовку, и сидинг — важная часть этой подготовки.

Сидинг тестовых данных: как готовить окружение перед нагрузочным тестированием