Dans l'e-commerce, la performance n'est pas un luxe, c'est une condition de survie. Un site Sylius lent lors d'un pic de trafic (soldes, Black Friday) est synonyme de perte directe de chiffre d'affaires. k6 est l'outil moderne pour anticiper ces crises.

Pourquoi choisir k6 pour Symfony & Sylius ?

Contrairement aux outils anciens, k6 utilise le JavaScript, ce qui permet aux développeurs web de créer des scénarios de test complexes sans apprendre un nouveau langage. Son approche "Performance as Code" s'intègre parfaitement dans vos repositories Git.

Les bénéfices concrets pour votre projet

• Garantie de montée en charge : Simulez des montées en charge progressives (ramping) pour voir à quel moment précis votre serveur Symfony sature.
• Détection des fuites mémoire : En maintenant une charge constante sur une heure, identifiez les services Symfony qui consomment de la RAM de manière anormale.
• Optimisation de la base de données : Repérez les requêtes Doctrine trop lentes qui ne se révèlent qu'en cas de forte concurrence.

Guide de mise en œuvre rapide

1. Installation

k6 est un binaire léger. Sur macOS/Linux :

brew install k6

2. Création du scénario (test.js)

Voici un script type simulant une montée à 100 utilisateurs virtuels :

import http from 'k6/http';
import { sleep, check } from 'k6';

export let options = {
    stages: [
        { duration: '30s', target: 50 }, // Montée
        { duration: '1m', target: 100 }, // Plateau
        { duration: '30s', target: 0 },   // Descente
    ],
    thresholds: {
        http_req_duration: ['p(95)<500'], // 95% des requêtes doivent être < 500ms
    },
};

export default function () {
    let res = http.get('https://votre-boutique-sylius.com/');
    check(res, { 'status is 200': (r) => r.status === 200 });
    sleep(1);
}

3. Analyse et CI/CD

Exécutez le test avec k6 run test.js. Si les Seuils (Thresholds) ne sont pas respectés, k6 renvoie un code d'erreur, ce qui permet de stopper automatiquement un déploiement instable dans votre pipeline CI/CD.

En résumé, k6 transforme la performance d'une supposition en une certitude statistique. Pour un projet Sylius robuste, c'est l'investissement le plus rentable pour assurer la satisfaction utilisateur sur le long terme.