Мой вариант :(
Есть CRM, которая активно пилится. В сути своей компонентная (не микросервисная) архитектура. АПИ (на уровне json body) может меняться с каждым коммитом. Все собирается в единый flow (на базе camunda bpm) из неск десятков шагов. Json body может запросто вываливаться в неск тысяч строк, которые приходится парсить jsonpath jmeter, чтобы собрать несколько значений и передать на след.шаг.
Атомарно протестить из-за связанности шагов не получится.

Требуют в идеале встроится в ci/cd

А как, если после очередного патча приходится 2ое суток вычищать глазами весь маршрут и обновлять json body?

Кто-то сталкивался с подобным? Может есть какие-то идеи?

Может как-то можно dto явовские собирать и конвертить в json для jmeter?
Или свои семплеры писать. С блекджеком.

Взять гатлинг и использовать жмес

А вообще лучше таки жсоны не жсонпасом собирать а обычным поиском

есть такой фреймворк Карате - он больше для АПИ тестинга - но обещают интеграцию с нагрузкой (сам не проверял как работает) Он эти проблемы решает довольно просто - валидируеться не весь Json а только нужные поля

Спасибо, погуглю.

попробуйте slurper библиотеку
парсить ответ в объект, а затем работать с ним обычно удобнее

ООО, клёво. Спасибо за идею

ну и мониторить heap жетера надо, лики и вообще высокое потребление

Всем привет, кто нибудь знает, в artillery.io можно прокинуть переменные описанные в yml конфиге в вызываемую функцию?

  flow:
      - function: "exampleFunc"

В обратном порядке (из функции в переменную) это работает, типа:

context.vars['query'] = 'foo';

Но вот интересует имеено метод передачи из конфика в функцию

Нашел, всем спасибо))

Коллеги, какие метрики посоветуете снимать с JVM, если используется Kafka? Ищу максимум, приложение падает. Почему падает - хз. Локализовать не получается.
В метриках java не очень силен.

Сорян. Не уточнил.
Какие метрики из jmx рекомендуете смотреть, если есть Prometheus, куда сливаются данные для мониторинга.
Приложение падает, локализовать причину не получается.
Метрики много, читать полезно, Но долго. На что рекомендуете смотреть, если используется Kafka?