Testes de Carga

Este guia descreve como executar testes de carga para validar a performance e escalabilidade do sistema.

Visão Geral

Os testes de carga simulam o comportamento real dos usuários do sistema, permitindo identificar gargalos e validar a capacidade de atendimento em diferentes cenários.

Tipos de Usuário Simulados

Tipo	Peso	Descrição
Empreendedor	5	Usuário principal, acessa planos de negócio, relatórios e linhas de crédito
Agente Estruturador	2	Mentores que acessam quadro de planos e revisões
Instituição Financeira	1	Gestores de linhas de crédito
Gestor (Manager)	1	Administradores que gerenciam aprovações

Pré-requisitos

Docker e Docker Compose instalados
Backend rodando em http://localhost:8080
Banco de dados populado com dados de teste

Instalação

Opção 1: Docker (Recomendado)

Os arquivos de teste de carga estão na pasta load-tests/ na raiz do projeto.

cd load-tests

Opção 2: Python Local

cd load-tests
python -m venv venv
venv\Scripts\activate  # Windows
pip install -r requirements.txt

Preparação dos Dados

Antes de executar os testes, é necessário popular o banco com usuários de teste.

Via Django Shell

cd backend
python manage.py shell < ../load-tests/data/generate_test_data.py

Usuários Criados

Tipo	Quantidade	Emails	Senha
Gestor	1	`manager@test.com`	`Test@1234`
Empreendedores	50	`entrepreneur1@test.com` até `entrepreneur50@test.com`	`Test@1234`
Agentes	10	`agent1@test.com` até `agent10@test.com`	`Test@1234`
Instituições	5	`financial1@test.com` até `financial5@test.com`	`Test@1234`

Também são criadas 20 linhas de crédito de teste.

Executando os Testes

Scripts Pré-configurados

Windows:

run-test.bat smoke       # Teste rápido (10 users, 2min)
run-test.bat moderate    # Carga normal (100 users, 10min)
run-test.bat peak        # Pico de carga (500 users, 15min)
run-test.bat stress      # Teste de stress (1000 users, 20min)
run-test.bat soak        # Teste de estabilidade (200 users, 2h)

Linux/Mac:

chmod +x run-test.sh
./run-test.sh smoke
./run-test.sh moderate
./run-test.sh peak
./run-test.sh stress
./run-test.sh soak

Interface Web (Modo Interativo)

docker-compose up

Acesse: http://localhost:8089

Configure:

Host: http://host.docker.internal:8080 (Windows/Mac) ou http://172.17.0.1:8080 (Linux)
Users: Quantidade de usuários simultâneos
Spawn rate: Usuários criados por segundo

Cenários de Teste

Smoke Test

Validação básica do sistema com carga mínima.

Parâmetro	Valor
Usuários	10
Duração	2 minutos
Objetivo	Verificar funcionamento básico

Carga Moderada

Simula uso normal durante horário comercial.

Parâmetro	Valor
Usuários	100
Duração	10 minutos
Objetivo	Validar comportamento com carga esperada

Peak Test (Carga Alta)

Simula picos de acesso (ex: final de prazo para submissão).

Parâmetro	Valor
Usuários	500
Duração	15 minutos
Objetivo	Validar capacidade em momentos de pico

Stress Test

Identifica os limites do sistema.

Parâmetro	Valor
Usuários	1000
Duração	20 minutos
Objetivo	Encontrar ponto de falha

Soak Test (Endurance)

Valida estabilidade sob carga contínua prolongada.

Parâmetro	Valor
Usuários	200
Duração	2 horas
Objetivo	Detectar vazamentos de memória e degradação

Endpoints Testados

Empreendedor

POST /api/auth/login/ - Login
GET /api/auth/me/ - Perfil
GET /api/business-plans/ - Listar planos de negócio
GET /api/reports/ - Relatórios
GET /api/credit-lines/ - Linhas de crédito

Agente Estruturador

POST /api/auth/login/ - Login
GET /api/auth/me/ - Perfil
GET /api/structuring-agents/business-plans/board/ - Quadro de planos
GET /api/structuring-agents/business-plans/review/ - Revisões
GET /api/reports/ - Relatórios

Instituição Financeira

POST /api/auth/login/ - Login
GET /api/auth/me/ - Perfil
GET /api/financial-institutions/credit-lines/ - Linhas de crédito
GET /api/reports/ - Relatórios

Gestor

POST /api/auth/login/ - Login
GET /api/auth/me/ - Perfil
GET /api/managers/approval-requests/ - Solicitações de aprovação
GET /api/managers/business-plans/ - Todos os planos
GET /api/managers/financial-institutions/approval-requests/ - Aprovações de IFs
GET /api/reports/ - Relatórios

Interpretação dos Resultados

Métricas Principais

Métrica	Meta	Descrição
Tempo médio	< 1000ms	Tempo médio de resposta
P95	< 2000ms	95% das requisições
P99	< 3000ms	99% das requisições
Taxa de erro	< 1%	Em condições normais
Throughput	> 100 RPS	Requisições por segundo

Recursos do Sistema

Recurso	Limite Recomendado
CPU	< 80% em carga normal
Memória	Crescimento linear e estável
Conexões DB	< limite configurado

Monitoramento Durante Testes

CPU e Memória

docker stats modulo-empreendedorismo-backend-1

Conexões do Banco

docker exec -it modulo-empreendedorismo-db-1 psql -U postgres -d empreendedorismo \
  -c "SELECT count(*) FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active';"

Logs

docker logs -f modulo-empreendedorismo-backend-1

Troubleshooting

Problema	Solução
"Connection refused"	Backend não está rodando
Erro 401 em massa	Refazer geração de dados de teste
"Account not approved"	Verificar `is_approved=True` no banco
Timeout nas requisições	Reduzir usuários ou aumentar recursos
Linux: host não resolve	Usar `http://172.17.0.1:8080`

Estrutura de Arquivos

load-tests/
├── run-test.bat/sh          # Scripts para execução rápida
├── docker-compose.yml       # Orquestração (master + workers)
├── locustfile.py            # Cenários de teste
├── .env.*                   # Configurações por cenário
├── data/
│   └── generate_test_data.py # Geração de dados de teste
└── reports/
    ├── TEMPLATE-RELATORIO.md  # Template para documentar
    └── *.html                 # Relatórios gerados

Variáveis de Ambiente

Arquivo .env.example:

TARGET_HOST=http://host.docker.internal:8080
AUTOSTART=true              # Iniciar automaticamente
USERS=100                   # Usuários simultâneos
SPAWN_RATE=10              # Usuários/segundo
RUN_TIME=10m               # Duração do teste
WORKERS=4                  # Número de workers

Boas Práticas

Importante

Nunca execute testes de carga em produção sem aprovação prévia e em horários de baixo uso.

Execute os testes em ambiente de staging/homologação
Monitore o sistema durante toda a execução
Tenha um plano de rollback
Documente todos os resultados
Compare resultados entre execuções para identificar regressões

Próximos Passos

Após executar os testes:

✅ Verificar taxa de erro < 1%
✅ Conferir tempo médio < 1s
✅ Analisar gargalos identificados
📝 Documentar no template reports/TEMPLATE-RELATORIO.md
🔧 Aplicar otimizações necessárias
🔄 Re-executar para validar melhorias

Visão Geral​

Tipos de Usuário Simulados​

Pré-requisitos​

Instalação​

Opção 1: Docker (Recomendado)​

Opção 2: Python Local​

Preparação dos Dados​

Via Django Shell​

Usuários Criados​

Executando os Testes​

Scripts Pré-configurados​

Interface Web (Modo Interativo)​

Cenários de Teste​

Smoke Test​

Carga Moderada​

Peak Test (Carga Alta)​

Stress Test​

Soak Test (Endurance)​

Endpoints Testados​

Empreendedor​

Agente Estruturador​

Instituição Financeira​

Gestor​

Interpretação dos Resultados​

Métricas Principais​

Recursos do Sistema​

Monitoramento Durante Testes​

CPU e Memória​

Conexões do Banco​

Logs​

Troubleshooting​

Estrutura de Arquivos​

Variáveis de Ambiente​

Boas Práticas​

Próximos Passos​