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基准测试工具 ​

benchmark工具有哪些呢？链接

sysbench ​

介绍 ​

Sysbench是一款开源的多用途性能基准测试工具，广泛用于测试系统性能，特别是在数据库、CPU、内存、磁盘I/O等领域。以下是对Sysbench的详细介绍：

一、Sysbench的主要特点

  1. 多线程支持：Sysbench支持多线程操作，能够模拟复杂的工作负载场景，从而更准确地评估系统在高并发情况下的性能。
  2. 多领域测试：Sysbench可以用于评估CPU的计算性能、内存的读取和写入性能、磁盘I/O性能以及数据库在不同负载下的性能。
  3. 丰富的测试脚本：Sysbench提供了多种数据库性能测试脚本，如oltp_read_only.lua、oltp_read_write.lua等，方便用户进行针对性的测试。
  4. 低开销：即使有数千个并发线程，Sysbench的开销也很低，能够确保测试结果的准确性。
  5. 易于扩展：用户可以通过在用户提供的Lua脚本中实现预定义的钩子，轻松创建新的基准测试。

二、Sysbench的安装方法

Sysbench可以通过源码编译安装，也可以通过包管理器安装。以下是两种常见的安装方法：

  1. 通过包管理器安装（以CentOS为例）：
    • 执行yum install -y automake libtool等命令安装必要的依赖。
    • 下载Sysbench的源码包并解压。
    • 执行./configure、make和make install命令进行编译和安装。
    • 将Sysbench加入环境变量。
  2. 通过源码编译安装：
    • 安装必要的依赖，如mysql-community-devel。
    • 下载Sysbench的源码包并解压。
    • 执行./autogen.sh、./configure、make -j和make install命令进行编译和安装。

三、Sysbench的使用方法

Sysbench的命令语法如下：sysbench [options]... [testname] [command]。其中，testname是测试项名称，command是Sysbench要执行的命令（如prepare、run、cleanup、help），options是配置项。

以下是一些常用的配置项和命令：

  1. 配置项：
    • --num-threads=N：指定需要使用的线程总数。
    • --max-requests=N：指定请求总数的上限值。
    • --max-time=N：指定总执行时间的上限值，以秒为单位。
    • --report-interval=N：指定定期报告中间统计数据的时间间隔，单位为秒。
  2. 命令：
    • prepare：为测试执行准备操作，如创建必要的文件或填充测试数据库。
    • run：运行指定的测试。
    • cleanup：在测试运行后删除临时数据。
    • help：显示测试的使用信息和可用命令。

四、Sysbench的测试示例

  1. CPU性能测试：
    • 使用sysbench cpu --cpu-max-prime=20000 run命令测试CPU的性能。该命令通过寻找最大素数的方式来评估CPU的计算能力。
  2. 内存性能测试：
    • 使用sysbench memory --memory-block-size=8K --memory-total-size=10G run命令测试内存的读取和写入性能。该命令可以评估内存的带宽和延迟。
  3. 磁盘I/O性能测试：
    • 使用sysbench fileio --file-total-size=10G --file-test-mode=rndrw prepare和sysbench fileio --file-total-size=10G --file-test-mode=rndrw run命令测试磁盘I/O的性能。该命令可以评估磁盘的吞吐量、延迟和响应能力。
  4. 数据库性能测试：
    • 使用sysbench --db-driver=mysql --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=test --table-size=1000000 --threads=4 oltp_read_write prepare和sysbench --db-driver=mysql --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=test --table-size=1000000 --threads=4 oltp_read_write run命令测试数据库在不同负载下的性能。该命令可以评估数据库的读写性能和事务吞吐能力。

五、Sysbench的结果分析

Sysbench测试完成后，会生成详细的测试结果报告。用户可以根据报告中的各项性能指标（如总时间、事件总数、每事件执行时间、每请求响应时间等）来评估系统的性能。同时，Sysbench还提供了大量关于速率和延迟的统计数据，包括延迟百分比和直方图，有助于用户更深入地了解系统的性能表现。

综上所述，Sysbench是一款功能强大、易于使用的性能基准测试工具，能够帮助用户全面评估系统的性能表现。无论是对于数据库、CPU、内存还是磁盘I/O等领域的性能测试，Sysbench都能够提供准确、可靠的测试结果。

centOS8安装 ​

https://medium.com/@chachia.mohamed/stress-testing-in-centos-using-sysbench-and-stress-commands-2c4530122c45

先安装epel-release仓库

bash
yum install epel-release -y

再安装sysbench

bash
yum install sysbench -y

ubuntu安装 ​

bash
sudo apt-get update
sudo apt install sysbench

基本用法 ​

https://www.howtoforge.com/how-to-benchmark-your-system-cpu-file-io-mysql-with-sysbench

显示cpu子命令帮助信息

bash
sysbench cpu help

显示fileio子命令帮助信息

bash
sysbench fileio help

数据库测试 ​

参考链接

创建数据库 sbtest

mysql
create database if not exists sbtest character set utf8mb4 collate utf8mb4_general_ci;

准备测试数据

bash
sysbench --db-driver=mysql --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-host=192.168.1.190 --mysql-port=3306 --table-size=1500000 --threads=64 --report-interval=2 oltp_read_write prepare

运行测试

bash
sysbench --db-driver=mysql --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-host=192.168.1.190 --mysql-port=3306 --table-size=1500000 --threads=64 --report-interval=2 --time=30 oltp_read_write run

删除测试数据

mysql
drop database sbtest;

fio ​

提示：推荐使用fio工具做I/O基准测试 链接

centOS8安装fio

bash
yum install fio -y

查看fio版本

bash
fio -version

stress ​

提示：推荐使用stress产生内存负载和分析

centOS8安装stress

bash
yum install stress -y

iperf ​

用于网络性能测试

centOS8安装iperf3

bash
yum install iperf3 -y

wrk ​

https://github.com/wg/wrk

提醒：

  • 官方没有提供二进制 wrk，需要自己在 centOS8 上编译。
  • 使用很少的 CPU 资源即可产生很高的压力

介绍 ​

wrk是一款针对HTTP协议的基准测试开源工具，以下是对wrk压力测试的详细介绍：

一、安装wrk

  1. 在Linux上安装
    • Ubuntu/Debian：
      1. 执行命令sudo apt-get install build-essential libssl-dev git -y。
      2. 执行命令git clone https://github.com/wg/wrk.git下载wrk。
      3. 解压并进入wrk目录，执行make命令进行编译。
      4. 编译成功后，将可执行文件移动到/usr/local/bin位置，或者设置一个软连接。
    • CentOS/RedHat/Fedora：
      1. 执行命令sudo yum groupinstall 'Development Tools'。
      2. 执行命令sudo yum install -y openssl-devel git。
      3. 执行命令git clone https://github.com/wg/wrk.git下载wrk。
      4. 解压并进入wrk目录，执行make命令进行编译。
      5. 编译成功后，将可执行文件移动到/usr/local/bin位置，或者设置一个软连接。
  2. 在MacOS上安装
    • 推荐使用brew的方式安装。首先安装Homebrew，然后执行命令brew install wrk进行安装。
  3. 在Windows上安装
    • wrk只能被安装在类Unix系统上，因此Windows用户需要开启自带的Ubuntu子系统，或者在Docker中运行wrk镜像。

二、使用wrk进行压力测试

  1. 基本使用方法

    • 使用命令wrk <选项> <被测HTTP服务的URL>进行测试。
    • 常用选项包括：
      • -c, --connections <N>：跟服务器建立并保持的TCP连接数量（并发数）。
      • -d, --duration <T>：压测时间。
      • -t, --threads <N>：使用多少个线程进行压测。
      • -s, --script <S>：指定Lua脚本路径，用于自定义测试行为。
      • -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的详细版本信息。

  2. 示例

    • 使用10个线程，200个连接，对百度进行30秒的压测，并打印延迟统计信息：
    bash
    wrk -t 10 -c 200 -d 30s --latency http://www.baidu.com

    • 使用Lua脚本进行POST请求测试：

      1. 编写Lua脚本，例如test-postapi.lua，内容如下：
      lua
      wrk.method = "POST"
wrk.headers["Content-Type"] = "application/json"
wrk.body = '{"key":"value"}'
      1. 执行命令进行测试：
      bash
      wrk -t 5 -c 10 -d 1s -s test-postapi.lua http://example.com/api

三、测试结果分析

  1. 延迟：包括平均响应时间、最大响应时间、P95延迟（平均100%的请求中95%已经响应的时间）、P99延迟等。
  2. 吞吐量：即每秒处理的请求数量（QPS）或每秒处理的事务数（TPS）。
  3. 错误统计：包括连接错误、读错误、写错误、超时等。

四、注意事项

  1. 在进行压力测试之前，需要确保被测系统已经准备好，并且网络连通性正常。
  2. 根据被测系统的实际情况，合理设置线程数、连接数、压测时间等参数。
  3. 使用Lua脚本可以自定义测试行为，例如设置POST请求的参数、添加自定义的HTTP头等。
  4. 在分析测试结果时，需要综合考虑延迟、吞吐量、错误统计等多个指标，以全面评估被测系统的性能。

总之，wrk是一款功能强大且易于使用的HTTP基准测试工具，可以帮助开发人员和测试人员有效地评估和优化Web应用的性能。

安装 ​

CentOS8 ​

https://www.cnblogs.com/quanxiaoha/p/10661650.html

编译

bash
sudo yum groupinstall 'Development Tools'
sudo yum install -y openssl-devel git 
git clone https://github.com/wg/wrk.git
cd wrk
make
# 将可执行文件移动到 /usr/local/bin 位置
sudo cp wrk /usr/local/bin

内核参数调优

  • 调优文件描述符限制：链接

Ubuntu ​

参考链接

安装 make 工具

bash
sudo apt install make

安装 gcc 编译环境

bash
sudo apt install build-essential

克隆 wrk 源代码

bash
git clone https://github.com/wg/wrk.git

编译

bash
cd wrk && make

配置 wrk 程序

bash
cp wrk /usr/local/bin/wrk && chmod +x /usr/local/bin/wrk

基础使用 ​

参考 链接 部署基准测试辅助目标

基本用法

bash
wrk -t8 -c512 -d120s --timeout 30 http://192.168.1.185/
  • -t8 表示并发线程数为 8
  • -c512 表示保持打开的连接数为 512
  • -d120s 表示持续测试 120 秒
  • --timeout 30 表示 socket 连接

测试结果打印请求响应延迟的分布

bash
wrk -t8 -c512 -d120s --latency --timeout 30 http://192.168.1.185/
  • --latency 表示打印请求响应延迟的分布

Lua 脚本编程 ​

官方 Lua 脚本编程示例参考

官方 Lua 脚本 API 参考

参考链接

POST 请求 ​

scripts.lua 脚本内容如下：

lua
request = function()
  wrk.headers["Connection"] = "Keep-Alive"
  path = "/api/v1/purchaseProduct?userId=1&productId=1&amount=1"
  return wrk.format("POST", path)
end

运行脚本

bash
wrk -t8 -c512 -d120s --latency --timeout 30 -s scripts.lua http://192.168.1.185/

定时打印报告 ​

提醒：经过研究不提供此特性或者此特性的实现方式。

todo ​

  • 不是一个线程一个连接吗？
  • 为何 wrk 高性能呢？

wrk2 ​

提醒：暂时没有需求使用它。

参考链接

介绍 ​

wrk2 和 wrk 的核心区别在于吞吐量控制与延迟统计的准确性，具体如下：

  1. 吞吐量控制
  • wrk：
    • 不支持恒定吞吐量控制，线程根据系统负载动态调整请求速率。
    • 适用于需要最大化压测负载的场景，但无法精确控制每秒请求数（RPS）。
  • wrk2：
    • 引入 --rate 参数（或 -R），可强制保持恒定的吞吐量（RPS）。
    • 例如：wrk2 -t4 -c100 -d30s -R1000 http://example.com 表示每秒发送 1000 个请求。
    • 适用于需要精确模拟生产环境负载的场景。
  1. 延迟统计
  • wrk：
    • 使用传统延迟统计模型，基于请求发送到响应完成的时间差。
    • 存在 “协调性遗漏”（Coordinated Omission） 问题：当请求响应时间过长时，可能遗漏部分延迟数据，导致统计结果偏低。
  • wrk2：
    • 修正了延迟统计模型，避免协调性遗漏。
    • 通过记录 “理论发送时间” 与 “实际响应时间” 的差值，确保高延迟请求被正确统计。
    • 提供更精确的延迟分布（如 99.99% 分位延迟）。
  1. 应用场景
  • wrk：
    • 适合快速测试服务器的最大吞吐量或极限性能。
    • 例如：测试服务器在高并发下的崩溃点。
  • wrk2：
    • 适合需要精确模拟生产负载的场景。
    • 例如：测试服务器在固定 RPS 下的响应时间和延迟分布。
  1. 其他差异
  • 参数支持：
    • wrk2 继承了 wrk 的所有参数（如线程数、连接数、持续时间等），并新增了 --rate 和 --latency（更详细的延迟统计）等参数。
  • 复杂性：
    • wrk 更简单易用，适合快速压测。
    • wrk2 需要配置吞吐量参数，适合更精细的性能分析。

总结对比表

特性wrkwrk2
吞吐量控制无支持恒定 RPS（--rate）
延迟统计存在协调性遗漏修正延迟统计模型
应用场景极限性能测试生产负载模拟
参数扩展无新增 --rate 和延迟选项
使用复杂度低中

推荐选择

  • 如果需要 快速测试极限性能，选择 wrk。
  • 如果需要 精确模拟生产负载 或 分析延迟分布，选择 wrk2。

CentOS8 编译 ​

参考链接

编译

bash
sudo yum groupinstall 'Development Tools'
sudo yum install -y openssl-devel git 
git clone https://github.com/giltene/wrk2.git
cd wrk2
make
# 将可执行文件移动到 /usr/local/bin 位置
sudo cp wrk /usr/local/bin/wrk2

内核参数调优

调优文件描述符限制：链接

JMeter ​

JMeter 通过分布式部署能够模拟大规模压力。

wrk 和 JMeter 性能对比 ​

结论：wrk 单机很轻松就能够产生 15w/s 的 QPS，但使用 JMeter 分布式部署在 3 台 4核 4G 的 slave 中并单机使用 128 线程才能够产生 15w/s 的 QPS。

ab ​

注意：不能充分利用压力机的多核，使用 wrk 工具替代。

介绍 ​

ab（Apache Bench）是一个强大的HTTP服务器性能测试工具，它通过模拟多个用户同时访问某一URL地址来测试服务器的负载压力。以下是ab压力测试工具的具体用法：

一、安装ab工具

  1. 如果已经安装了Apache服务器，那么ab工具通常已经包含在Apache的安装包中，可以在Apache的安装目录下的bin目录中找到ab.exe文件。
  2. 如果没有安装Apache服务器，但想单独使用ab工具，可以安装Apache的工具包httpd-tools。例如，在Linux系统中，可以使用包管理工具（如yum）来安装httpd-tools，安装命令为yum install httpd-tools。安装完成后，就可以直接使用ab命令了。

二、ab命令的基本用法

ab命令的基本语法为：ab [options] [http://]hostname[:port]/path。其中，options是ab命令的选项，用于指定测试的参数；[http://]hostname[:port]/path是要测试的URL地址。

三、常用选项及参数说明

  1. -n：指定要执行的请求数。默认时，仅执行一个请求。
  2. -c：设置单次发出的并发请求数。默认是一次一个。
  3. -t：设置测试的最大秒数。其内部隐含值是-n 50000，它可以使对服务器的测试限制在一个固定的总时间以内。默认时，没有时间限制。
  4. -p：包含要POST的数据的文件路径。使用该选项时，还需设置-T来指定内容类型。
  5. -T：为POST/PUT数据指定内容类型头，例如'application/x-www-form-urlencoded'。默认情况下，内容类型为'text/plain'。
  6. -v：控制显示的详细程度。值越大，显示的调试信息越多，包括头信息、响应代码和警告等。
  7. -w：以HTML表格格式输出测试结果。默认情况下，结果以简洁的两列表格形式呈现。
  8. -i：执行HEAD请求，而不是GET。
  9. -C：对请求附加一个Cookie行，例如'Apache=1234'。此参数可重复。
  10. -H：在所有标准头信息行之后附加额外的头信息行，例如'Accept-Encoding: gzip'。
  11. -A：对服务器提供BASIC认证信任，其中用户名和密码由一个:隔开，并以base64编码形式发送。无论服务器是否需要（即，是否发送了401认证需求代码），此字符串都会被发送。
  12. -X：指定代理服务器及其端口号。
  13. -V：显示版本号并退出。
  14. -k：启用HTTP KeepAlive功能，以在一个HTTP会话中执行多个请求。
  15. -d：不显示“percentage served within XX [ms] table”的消息，此选项为旧版本提供支持。
  16. -S：不显示中值和标准背离值，且在均值和中值为标准背离值的1到2倍时，不显示警告或出错信息。默认情况下，会显示最小值/均值/最大值等数值。
  17. -q：在处理超过150个请求时，不显示进度信息。ab在处理大量请求时，会在stderr中每处理大约10%或100个请求时输出一个进度计数。使用-q选项可以抑制这些进度信息。

四、使用示例

假设要测试一个Web服务器的性能，可以使用以下命令：

bash
ab -n 10000 -c 100 http://example.com/

这个命令表示：并发100个用户，总共请求10000次，测试的目标URL是http://example.com/。

五、测试结果分析

ab命令执行完成后，会输出详细的测试结果，包括：

  1. Document Length：HTTP响应数据的正文长度。
  2. Time taken for tests：所有请求处理完成所花费的时间。
  3. Complete requests：完成请求数。
  4. Failed requests：失败请求数。
  5. Total transferred：网络总传输量。
  6. HTML transferred：HTML内容传输量。
  7. Requests per second：吞吐量，即每秒请求数。
  8. Time per request：服务器收到请求，响应页面要花费的时间。
  9. Transfer rate：平均每秒网络上的流量，可以帮助排除是否存在网络流量过大导致响应时间延长的问题。

此外，ab命令还会输出连接时间、处理时间、等待时间等详细的性能指标，供用户进行进一步的分析和优化。

总的来说，ab压力测试工具是一个简单而强大的工具，可以帮助开发人员和测试人员有效地评估和优化Web应用的性能。

为何只使用一个 cpu 呢？ ​

ApacheBench（ab）工具默认只使用单个CPU核心的原因主要与它的设计目标和实现方式有关：

  1. 单线程模型 ab 采用单线程同步请求模型，即所有请求按顺序串行发送。这种设计简化了实现逻辑，但无法充分利用多核CPU的并行计算能力。每个请求必须等待前一个响应完成后才能发送，形成天然的串行瓶颈。

  2. 设计哲学 ab 的设计初衷是提供轻量级的基准测试能力，而非模拟真实高并发场景。它通过控制请求速率（-R参数）来测量服务器在不同负载下的表现，而非追求极致的压测吞吐量。

  3. 资源控制考量 单线程模式更容易控制测试负载的稳定性，避免多线程带来的资源竞争和不确定性。这在需要精确测量特定并发量下的服务器响应时尤为重要。

  4. 替代方案建议 如果需要更高性能的压测工具，可以考虑：

    • wrk：支持多线程和Lua脚本，能更好利用多核CPU
    • Locust：基于Python的分布式压测工具
    • Gatling：支持异步IO和复杂场景模拟
    • k6：开发者友好的现代化压测工具

  5. 特殊场景优化 即使使用ab，也可通过以下方式提升利用率：

    bash
    # 使用并发连接数（-c）和管道数（-k）参数
ab -n 10000 -c 100 -k http://example.com/

    通过增加并发连接数（-c），可以在一定程度上提升CPU利用率，但受限于单线程模型，提升幅度有限。

建议根据具体测试需求选择工具：若需要简单快速的基准测试，ab足够；若需模拟真实高并发场景，建议使用更现代的压测工具。

采用单线程同步请求模型，设置并发连接数还有什么意义呢？ ​

您提出的疑问非常关键，这涉及到对 AB 工具并发模型的深入理解。让我们分三个层面解析这个问题：

1. 单线程≠完全串行（连接级并行） 虽然 AB 是单线程处理请求逻辑，但通过 -c 参数设置的并发连接数（Concurrency Level）实际上创造了「连接级并行」。每个连接是一个独立的 HTTP 通道，AB 会：

  • 同时保持 N 个连接打开（N 由 -c 定义）
  • 在每个连接上依次发送请求（保持长连接）
  • 不同连接的请求处理在服务器侧是并行的

2. 吞吐量提升的数学模型 假设：

  • 服务器响应时间为 T（含网络延迟）
  • 并发连接数为 C
  • 单次请求耗时为 S = T + 请求处理时间

理论最大请求速率 ≈ C / S

当 C=1 时，每秒请求数 ≈ 1/S 当 C=100 时，每秒请求数 ≈ 100/S（提升 100 倍）

3. 实际应用中的意义

  • 服务器压力模拟：通过高并发连接数（如 -c 1000），可以测试服务器处理大量并发连接的能力

  • 连接池效应：保持长连接减少 TLS 握手和 TCP 建连开销，更贴近真实浏览器行为

  • 资源利用率观察

    ：在服务器端可以通过监控工具（如 htop, netstat）观察：

    • CPU 多核使用情况（虽然 AB 是单线程，但被测服务可能是多线程）
    • 网络带宽饱和度
    • 文件描述符使用量

优化建议：

bash
# 典型压测命令结构
ab -n 10000 -c 100 -k -g output.data http://example.com/
# 参数解读：
# -n 总请求数
# -c 并发连接数（建议设置为预估线上并发的 1.5-2 倍）
# -k 启用 HTTP KeepAlive
# -g 生成 gnuplot 兼容性数据文件

进阶替代方案： 若需要更真实的并发模拟，可考虑：

  1. wrk：支持多线程和 Lua 脚本
  2. weighttp：支持异步 IO 和权重压力测试
  3. 分布式压测：使用 JMeter 集群或 Locust 分布式模式

理解 AB 的这种「连接级并行」设计，可以帮助我们更准确地用它进行基础性能测试，同时为选择更合适的工具提供判断依据。

安装 ​

CentOS8 ​

bash
yum install httpd-tools -y

Ubuntu ​

bash
sudo apt install apache2-utils -y

使用 ​

参考 链接 部署基准测试辅助目标

基本用法

bash
ab -t 60 -n 99999999 -c 64 -k http://192.168.1.185/
  • -t 60 表示持续测试 60 秒
  • -n 99999999 表示测试中总共请求次数为 99999999
  • -c 64 表示 64 个并发连接
  • -k 表示启用 HTTP KeepAlive

Gatling ​

介绍 ​

Gatling 压力测试工具是一款基于 Scala 开发的高性能开源负载测试工具，专为模拟高并发场景设计，广泛用于测试 Web 应用、API、微服务及其他分布式系统的性能和稳定性。

核心功能与特点

  1. 高性能与高并发支持
    • 基于 Akka 框架和 Netty 网络库，支持每秒数万次请求的模拟，适用于高并发场景。
    • 异步非阻塞 I/O 模型，资源消耗低，适合长时间运行的压力测试。
  2. 灵活的脚本编写
    • 使用 DSL（领域特定语言）编写测试脚本，语法简洁且功能强大。
    • 支持参数化测试、动态数据驱动（如 CSV 文件）、条件逻辑和复杂场景编排。
  3. 实时监控与报告
    • 提供基于 HTML 的动态报告，实时展示请求响应时间、吞吐量、错误率等关键指标。
    • 支持历史数据对比和趋势分析，便于定位性能瓶颈。
  4. 分布式测试
    • 支持多节点分布式部署，可模拟更大规模的并发用户。
    • 通过主从模式协调测试任务，扩展性强。
  5. 协议支持
    • 默认支持 HTTP/HTTPS 协议，适用于 Web 应用和 RESTful API 测试。
    • 提供插件机制，可扩展支持其他协议（如 WebSocket、gRPC、Kafka 等）。
  6. 集成与自动化
    • 支持与 Jenkins、GitLab CI/CD 等持续集成工具集成，实现自动化测试。
    • 可与 Selenium 等工具结合，进行端到端性能测试。

使用场景

  • Web 应用性能测试：模拟高并发用户访问，测试系统在高负载下的响应时间和稳定性。
  • API 性能测试：验证 RESTful API 的吞吐量和错误率，确保接口在高并发场景下的可靠性。
  • 微服务架构测试：测试微服务之间的调用链性能，定位服务间的性能瓶颈。
  • 限时活动压力测试：模拟秒杀、抢购等高并发场景，确保系统能够承受极端流量。

安装与配置

  1. 下载与安装

    • 从 Gatling 官方网站 下载最新版本。
    • 解压后配置 JAVA_HOME 环境变量（Gatling 基于 Java 运行）。

  2. 编写测试脚本

    • 使用 Scala 编写测试脚本，定义用户行为、请求逻辑和测试场景。

    • 示例脚本：

      scala
      import io.gatling.core.Predef._
import io.gatling.http.Predef._
import scala.concurrent.duration._
 
class MySimulation extends Simulation {
  val httpProtocol = http
    .baseUrl("https://example.com")
    .acceptHeader("application/json")
 
  val scn = scenario("Test Scenario")
    .exec(http("Request_1")
      .get("/api/resource"))
    .pause(1)
 
  setUp(
    scn.inject(atOnceUsers(100)) // 模拟 100 个并发用户
  ).protocols(httpProtocol)
}

  3. 运行测试

    • 将脚本放置在 user-files/simulations 目录下。
    • 执行 gatling.sh（Linux/Mac）或 gatling.bat（Windows）运行测试。

  4. 查看报告

    • 测试完成后，生成 HTML 格式的报告，存储在 results 目录下。

优势与适用性

  • 优势：
    • 性能卓越，适合大规模并发测试。
    • 脚本灵活，易于编写和维护。
    • 报告直观，便于分析测试结果。
  • 适用性：
    • 适合需要高并发测试的场景，如电商大促、API 性能验证等。
    • 对于需要长时间运行的压力测试（如 7×24 小时稳定性测试），Gatling 的资源消耗较低，表现出色。

与其他工具对比

  • 与 JMeter 对比：
    • Gatling 基于代码编写脚本，灵活性更高；JMeter 使用 GUI 界面，适合不熟悉编程的用户。
    • Gatling 性能更强，适合高并发场景；JMeter 在低并发场景下更易用。
  • 与 Locust 对比：
    • Gatling 使用 Scala 编写，Locust 使用 Python 编写，选择取决于团队技术栈。
    • Gatling 的报告功能更强大，Locust 的分布式支持更简单。

总结

Gatling 是一款功能强大、性能卓越的负载测试工具，特别适合高并发场景下的性能测试。其基于代码的脚本编写方式、实时监控和分布式测试能力，使其成为现代性能测试的首选工具之一。无论是 Web 应用、API 还是微服务，Gatling 都能提供可靠的测试支持。

k6 ​

注意：使用单机 wrk 和 k6 对比，发现 wrk 能够产生 18w QPS（CPU 未用满），k6 只能够产生 8w QPS（CPU 已经用满），所以暂时不使用 k6。

官方参考文档

介绍 ​

K6 是一款现代化的开源性能测试工具，主要用于负载测试和性能评估，帮助开发者和测试人员验证系统在高并发场景下的稳定性、可靠性和性能表现。以下是对 K6 测试工具的详细介绍：

1. 主要特点

  • 开源免费：基于 Apache 2.0 许可证，用户可自由使用和修改。
  • 支持多协议：
    • HTTP/1.1、HTTP/2
    • WebSocket
    • gRPC（通过插件或扩展支持）
  • 脚本语言：使用 JavaScript/ES6 编写测试脚本，语法简洁，易于上手。
  • 高并发性能：基于 Go 语言 开发，单实例可模拟数千个虚拟用户（VUs）。
  • 实时监控与报告：
    • 提供实时性能指标（如响应时间、吞吐量、错误率等）。
    • 支持生成 HTML、JSON 等格式的详细报告。
  • 分布式测试：支持在多台机器上分布式运行测试，模拟更大规模的负载。
  • 扩展性强：提供丰富的插件和扩展机制，支持自定义指标、数据源和报告格式。

2. 使用场景

  • 负载测试：模拟高并发用户访问，测试系统的承载能力。
  • 性能基准测试：对比不同版本或配置下的性能差异。
  • 稳定性测试：长时间运行测试，检查系统在高负载下的稳定性。
  • API 测试：验证 API 的响应时间、吞吐量和正确性。
  • 微服务测试：测试微服务架构中的服务间调用性能。

3. 核心功能

  • 虚拟用户（VUs）：
    • 模拟并发用户行为，支持动态调整 VUs 数量。
    • 支持阶段式负载（stages），例如逐步增加并发用户数。
  • 请求类型：
    • 支持 GET、POST、PUT、DELETE 等 HTTP 方法。
    • 支持 WebSocket 连接和消息发送。
  • 断言（Assertions）：
    • 可设置请求响应时间、状态码等断言条件。
    • 支持自定义断言逻辑。
  • 指标收集：
    • 内置多种性能指标，如请求响应时间、吞吐量、错误率等。
    • 支持自定义指标收集。
  • 报告生成：
    • 生成详细的测试报告，包括图表和数据表格。
    • 支持将报告导出为 HTML、JSON 等格式。

4. 安装与使用

  • 安装：

    • 可通过包管理器安装（如 Homebrew、Chocolatey）或直接下载二进制文件。
    • 支持在 macOS、Windows、Linux 等操作系统上运行。

  • 编写测试脚本：

    • 使用 JavaScript 编写测试逻辑，定义虚拟用户的行为。

    • 示例脚本：

      javascript
      import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6';
 
export default function () {
  http.get('https://test.k6.io');
  sleep(1); // 模拟用户思考时间
}

  • 运行测试：

    • 使用命令行运行测试脚本：

      bash
      k6 run script.js

    • 可指定并发用户数、持续时间等参数：

      bash
      k6 run --vus 10 --duration 30s script.js

5. 优势与局限性

  • 优势：
    • 简单易用：JavaScript 脚本语法，开发人员上手快。
    • 高性能：单实例可模拟高并发，适合大规模负载测试。
    • 灵活扩展：支持插件和自定义指标，满足不同测试需求。
    • 开源社区：活跃的社区支持，持续更新和改进。
  • 局限性：
    • 需要编写脚本，对新手有一定学习成本。
    • 原生不支持某些协议（如 gRPC），需要依赖插件或扩展。
    • 不支持图形化界面，所有操作需通过命令行完成。

6. 适用场景

  • Web 应用：测试网站在高并发下的响应速度和稳定性。
  • API 服务：验证 API 的性能和可靠性。
  • 微服务架构：测试服务间的调用性能和容错能力。
  • CI/CD 集成：与持续集成/持续部署工具集成，实现自动化性能测试。

7. 相关资源

总结

K6 是一款功能强大、灵活且易用的性能测试工具，特别适合需要模拟高并发场景的测试需求。其基于 JavaScript 的脚本语言和丰富的插件生态，使其能够适应各种复杂的测试场景。如果你需要一款高效的性能测试工具，K6 是一个值得考虑的选择。

安装 ​

CentOS8 ​

参考 链接

bash
sudo dnf install https://dl.k6.io/rpm/repo.rpm
sudo dnf install k6

编写测试 链接

javascript
import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6';
export const options = {
  vus: 2048,
  duration: '15s',
};
export default function () {
  http.get('http://192.168.1.185');
}

运行测试 链接

bash
k6 run test.js