wrk性能测试(详解)
一、简介
wrk 是一款针对 Http 协议的基准测试工具,它能够在单机多核 CPU 的条件下,使用系统自带的高性能 I/O 机制,如 epoll,kqueue 等,通过多线程和事件模式,对目标机器产生大量的负载。
wrk是开源的, 代码在 github 上:https://github.com/wg/wrk
安装:https://www.cnblogs.com/savorboard/p/wrk.html
优势:
- 轻量级性能测试工具
- 安装简单
- 学习曲线基本为0,几分钟就学会使用了
- 基于系统自带的高性能I/O机制,如epoll,kqueue,利用异步的事件驱动框架,通过很少的线程就可以压出很大的并发量,例如几万、几十万,这是很多性能测试工具无法做到的。
劣势:
- wrk 目前仅支持单机压测,后续也不太可能支持多机器对目标机压测,因为它本身的定位,并不是用来取代 JMeter, LoadRunner 等专业的测试工具。
二、格式及用法
Usage: wrk <options> <url> Options:
-c, --connections <N> Connections to keep open
-d, --duration <T> Duration of test
-t, --threads <N> Number of threads to use -s, --script <S> Load Lua script file
-H, --header <H> Add header to request
--latency Print latency statistics
--timeout <T> Socket/request timeout
-v, --version Print version details Numeric arguments may include a SI unit (1k, 1M, 1G)
Time arguments may include a time unit (2s, 2m, 2h)
翻译成中文:
使用方法: wrk <选项> <被测HTTP服务的URL> Options:
-c, --connections <N> 跟服务器建立并保持的TCP连接数量
-d, --duration <T> 压测时间
-t, --threads <N> 使用多少个线程进行压测,压测时,是有一个主线程来控制我们设置的n个子线程间调度 -s, --script <S> 指定Lua脚本路径
-H, --header <H> 为每一个HTTP请求添加HTTP头
--latency 在压测结束后,打印延迟统计信息
--timeout <T> 超时时间
-v, --version 打印正在使用的wrk的详细版本信 <N>代表数字参数,支持国际单位 (1k, 1M, 1G)
<T>代表时间参数,支持时间单位 (2s, 2m, 2h)
三、简单压测及结果分析
做一个简单的压测,分析下结果:
wrk -t8 -c200 -d30s --latency http://www.bing.com
输出:
Running 30s test @ http://www.bing.com threads and connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency .67ms .38ms .67s 95.59%
Req/Sec .91k .15k .26k 70.77%
Latency Distribution
% .93ms
% .78ms
% .73ms
% .35s
requests in .01s, .08MB read
Requests/sec: 59658.29
Transfer/sec: .79MB
以上是使用8个线程200个连接,对bing首页进行了30秒的压测,并要求在压测结果中输出响应延迟信息。
以下是解释压测结果:
Running 30s test @ http://www.bing.com (压测时间30s) threads and connections (共8个测试线程,200个连接) Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
(平均值) (标准差)(最大值)(正负一个标准差所占比例)
Latency .67ms .38ms .67s 95.59%
(延迟)
Req/Sec .91k .15k .26k 70.77%
(处理中的请求数) Latency Distribution (延迟分布)
% .93ms
% .78ms
% .73ms
% .35s (99分位的延迟:%99的请求在1.35s以内)
requests in .01s, .08MB read (.01秒内共处理完成了1790465个请求,读取了684.08MB数据)
Requests/sec: 59658.29 (平均每秒处理完成59658.29个请求)
Transfer/sec: .79MB (平均每秒读取数据22.79MB)
四、使用lua脚本进行压测
lua脚本是一种轻量小巧的脚本语言,用标准c语言编写,并以源代码形式开放,其设计目的是为了嵌入应用程序中,从而为程序提供灵活的扩展和定制功能。wrk工具嵌入了lua脚本语言,因此,在自定义压测场景时,可在wrk目录下使用lua定制压测场景。
1、lua声明周期
共有三个阶段,启动阶段,运行阶段,结束阶段。wrk支持在这三个阶段对压测进行个性化。
启动阶段
function setup(thread)
在脚本文件中实现setup方法,wrk就会在测试线程已经初始化但还没有启动的时候调用该方法。wrk会为每一个测试线程调用一次setup方法,并传入代表测试线程的对象thread作为参数。setup方法中可操作该thread对象,获取信息、存储信息、甚至关闭该线程。
thread.addr - get or set the thread's server address
thread:get(name) - get the value of a global in the thread's env
thread:set(name, value) - set the value of a global in the thread's env
thread:stop() - stop the thread
运行阶段
function init(args) --由测试线程调用,只会在进入运行阶段时,调用一次。支持从启动wrk的命令中,获取命令行参数;
function delay() --在每次发送request之前调用,如果需要delay,那么delay相应时间;
function request() --用来生成请求;每一次请求都会调用该方法,所以注意不要在该方法中做耗时的操作;
function response(status, headers, body) --在每次收到一个响应时调用;为提升性能,如果没有定义该方法,那么wrk不会解析headers和body;
结束阶段
function done(summary, latency, requests) --在整个测试过程中只会调用一次,可从参数给定的对象中,获取压测结果,生成定制化的测试报告。
2、自定义脚本中可访问的变量和方法:
变量:wrk
wrk = {
scheme = "http",
host = "localhost",
port = nil,
method = "GET",
path = "/",
headers = {},
body = nil,
thread = <userdata>,
}
方法:wrk.fomat wrk.lookup wrk.connect
function wrk.format(method, path, headers, body) --根据参数和全局变量wrk,生成一个HTTP rquest string。
function wrk.lookup(host, service) --给定host和service(port/well known service name),返回所有可用的服务器地址信息。
function wrk.connect(addr) --测试与给定的服务器地址信息是否可以成功创建连接
3、lua脚本压测实例
压测命令:wrk -t8 -c200 -d30s --latency -s test.lua http://www.bing.com
test.lua是用lua写的压测脚本,如下是压测脚本的实例:
使用post方法压测
wrk.method = "POST"
wrk.headers["S-COOKIE2"]="a=2&b=Input&c=10.0&d=20191114***"
wrk.body = "recent_seven=20191127_32;20191128_111"
wrk.headers["Host"]="api.shouji.**.com"
function response(status,headers,body)
if status ~= then --将服务器返回状态码不是200的请求结果打印出来
print(body)
-- wrk.thread:stop()
end
end
发送json
request = function()
local headers = { }
headers['Content-Type'] = "application/json"
body = {
mobile={""},
params={code=math.random(,)}
}
local cjson = require("cjson")
body_str = cjson.encode(body)
return wrk.format('POST', nil, headers, body_str)
end
wrk读取文件,实现随机header-cookie
idArr = {}
falg =
wrk.method = "POST"
wrk.body = "a=1"
function init(args)
for line in io.lines("integral/cookies.txt") do
print(line)
idArr[falg] = line
falg = falg+
end
falg =
end --wrk.method = "POST"
--wrk.body = "a=1"
--wrk.path = "/v1/points/reading" request = function()
parms = idArr[math.random(,)] --随机传递文件中的参数
--parms = idArr[falg%(table.getn(idArr)+1)] 循环传递文件中的参数
wrk.headers["S-COOKIE2"] = parms
falg = falg+
return wrk.format()
end
wrk创建数组并初始化,拼接随机参数
idArr = {};
function init(args)
idArr[] = "";
idArr[] = "";
idArr[] = "";
idArr[] = "";
end request = function()
parms = idArr[math.random(,)]
path = "/v1/points/reading?id="..parms
return wrk.format("GET",path)
end
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