被面试官经常问到之前开发的系统接口 QPS 能达到多少,经常给不出一个数值,支支吾吾,导致整体面试效果降低?
原因基本是一些公司中,做完功能测试就完了,压根不会有性能测试这一步,或者说并发量较少,没有必要进行性能测试,亦或者,交给测试人员后,只要整体问题不大,测试报告一般也是不会再给后端人员看的,这就导致我们在面试的时候,场面一度尴尬 !!!
其实,不单单是针对面试,作为一名后端开发者,我们在完成一个接口开发后,在交给测试工程师之前,经常也会想知道,自己写的这个接口的性能如何呢?吞吐量能达到多少?QPS(Query per second 每秒处理完的请求数) 能达到多少呢?
我们今天主要说一说轻量级性能测试工具 wrk。
一、什么是 wrk
摘自官方 GitHub 上的英文介绍:
翻译一下:
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。
PS: 其实,wrk 是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架,准确来说 ae 事件驱动框架并不是 redis 发明的, 它来至于 Tcl 的解释器 jim, 这个小巧高效的框架, 因为被 redis 采用而被大家所熟知。
二、 wrk 的优势&劣势
2.1 优势
在说 wrk 的优势之前,瞅一下 wrk 的 GitHub Star 数,也能侧面反映下它的可靠性:
Wow ! 截止笔者截图为止, Star 数已经达到了 19742 !!!
再来说说 wrk 的优势:
·轻量级性能测试工具;
· 安装简单(相对 Apache ab 来说);
· 学习曲线基本为零,几分钟就能学会咋用了;
· 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;
2.2 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,wrk 提供的功能,对我们后端开发人员来说,应付日常接口性能验证还是比较友好的。
三、wrk 安装
3.1 Linux 安装
3.1.1 Ubuntu/Debian
依次执行如下命令:
sudo apt-get install build-essential libssl-dev git -y
git clone https://github.com/wg/wrk.git wrk
cd wrk
make
# 将可执行文件移动到 /usr/local/bin 位置
sudo cp wrk /usr/local/bin
3.2.2 CentOS / RedHat / Fedora
依次执行如下命令:
sudo yum groupinstall 'Development Tools'
sudo yum install -y openssl-devel git
git clone https://github.com/wg/wrk.git wrk
cd wrk
make
# 将可执行文件移动到 /usr/local/bin 位置
sudo cp wrk /usr/local/bin
3.2 MacOS 安装
Mac 系统也可以通过先编译的方式来安装,但是更推荐使用 brew 的方式来安装, 步骤如下:
1. 安装 Homebrew,安装方式参考官网 https://brew.sh (也就一行命令的事);
2. 安装 wrk: brew install wrk;
3.3 Window 10 安装
Windown 10 需要在 Windows 功能 里勾选 适用于 Linux 的 Windows 子系统, 然后通过 bash 命令切换到 Ubuntu 子系统。接下来,参考 3.1.1 Ubuntu 的操作系通中,安装 wrk 的步骤。
3.4 验证一下,是否安装成功
命令行中输入命令:
wrk -v
输出如上信息,说明安装成功了!
四、如何使用
安装成功了,要如何使用呢?
4.1 简单使用
wrk -t12 -c400 -d30s http://www.baidu.com
这条命令表示,利用 wrk 对 www.baidu.com 发起压力测试,线程数为 12,模拟 400 个并发请求,持续 30 秒。
4.2 wrk 子命令参数说明
除了上面简单示例中使用到的子命令参数,wrk 还有其他更丰富的功能,命令行中输入 wrk --help, 可以看到支持以下子命令:
[root@VM_0_5_centos ~]# wrk --help
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)
翻译一下:
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
-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的详细版本信息
<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)
PS: 关于线程数,并不是设置的越大,压测效果越好,线程设置过大,反而会导致线程切换过于频繁,效果降低,一般来说,推荐设置成压测机器 CPU 核心数的 2 倍到 4 倍就行了。
4.3 测试报告
执行压测命令:
wrk -t12 -c400 -d30s --latency http://www.baidu.com
执行上面的压测命令,30 秒压测过后,生成如下压测报告:
Running 30s test @ http://www.baidu.com
12 threads and 400 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 386.32ms 380.75ms 2.00s 86.66%
Req/Sec 17.06 13.91 252.00 87.89%
Latency Distribution
50% 218.31ms
75% 520.60ms
90% 955.08ms
99% 1.93s
4922 requests in 30.06s, 73.86MB read
Socket errors: connect 0, read 0, write 0, timeout 311
Requests/sec: 163.76
Transfer/sec: 2.46MB
我们来具体说一说,报告中各项指标都代表什么意思:
Running 30s test @ http://www.baidu.com (压测时间30s)
12 threads and 400 connections (共12个测试线程,400个连接)
(平均值) (标准差) (最大值)(正负一个标准差所占比例)
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
(延迟)
Latency 386.32ms 380.75ms 2.00s 86.66%
(每秒请求数)
Req/Sec 17.06 13.91 252.00 87.89%
Latency Distribution (延迟分布)
50% 218.31ms
75% 520.60ms
90% 955.08ms
99% 1.93s
4922 requests in 30.06s, 73.86MB read (30.06s内处理了4922个请求,耗费流量73.86MB)
Socket errors: connect 0, read 0, write 0, timeout 311 (发生错误数)
Requests/sec: 163.76 (QPS 163.76,即平均每秒处理请求数为163.76)
Transfer/sec: 2.46MB (平均每秒流量2.46MB)
可以看到,压测报告还是非常直观的!
标准差啥意思?标准差如果太大说明样本本身离散程度比较高,有可能系统性能波动较大。
4.4 使用 Lua 脚本进行复杂测试
您可能有疑问了,你这种进行 GET 请求还凑合,我想进行 POST 请求咋办?而且我想每次的请求参数都不一样,用来模拟用户使用的实际场景,又要怎么弄呢?
对于这种需求,我们可以通过编写 Lua 脚本的方式,在运行压测命令时,通过参数 --script 来指定 Lua 脚本,来满足个性化需求。
4.4.1 wrk 对 Lua 脚本的支持
wrk 支持在三个阶段对压测进行个性化,分别是启动阶段、运行阶段和结束阶段。每个测试线程,都拥有独立的Lua 运行环境。
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)
function delay()
function request()
function response(status, headers, body)
·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;
· delay(): 在每次发送请求之前调用,如果需要定制延迟时间,可以在这个方法中设置;
· 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;
· response(status, headers, body): 在每次收到一个响应时被调用,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)
done() 方法在整个测试过程中只会被调用一次,我们可以从给定的参数中,获取压测结果,生成定制化的测试报告。
自定义 Lua 脚本中可访问的变量以及方法:
变量:wrk
wrk = {
scheme = "http",
host = "localhost",
port = 8080,
method = "GET",
path = "/",
headers = {},
body = nil,
thread = <userdata>,
}
以上定义了一个 table 类型的全局变量,修改该 wrk 变量,会影响所有请求。
方法:
·wrk.fomat
· wrk.lookup
· wrk.connect
上面三个方法解释如下:
function wrk.format(method, path, headers, body)
wrk.format returns a HTTP request string containing the passed parameters
merged with values from the wrk table.
# 根据参数和全局变量 wrk,生成一个 HTTP rquest 字符串。
function wrk.lookup(host, service)
wrk.lookup returns a table containing all known addresses for the host
and service pair. This corresponds to the POSIX getaddrinfo() function.
# 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)
wrk.connect returns true if the address can be connected to, otherwise
it returns false. The address must be one returned from wrk.lookup().
# 测试给定的服务器地址信息是否可以成功创建连接
4.4.1 通过 Lua 脚本压测示例
调用 POST 接口:
wrk.method = "POST"
wrk.body = "foo=bar&baz=quux"
wrk.headers["Content-Type"] = "application/x-www-form-urlencoded"
注意: wrk 是个全局变量,这里对其做了修改,使得所有请求都使用 POST 的方式,并指定了 body 和 Content-Type头。
自定义每次请求的参数:
request = function()
uid = math.random(1, 10000000)
path = "/test?uid=" .. uid
return wrk.format(nil, path)
end
在 request 方法中,随机生成 1~10000000 之间的 uid,并动态生成请求 URL.
每次请求前,延迟 10ms:
function delay()
return 10
end
请求的接口需要先进行认证,获取 token 后,才能发起请求,咋办?
token = nil
path = "/auth"
request = function()
return wrk.format("GET", path)
end
response = function(status, headers, body)
if not token and status == 200 then
token = headers["X-Token"]
path = "/test"
wrk.headers["X-Token"] = token
end
end
上面的脚本表示,在 token 为空的情况下,先请求 /auth 接口来认证,获取 token, 拿到 token 以后,将 token 放置到请求头中,再请求真正需要压测的 /test 接口。
压测支持 HTTP pipeline 的服务:
init = function(args)
local r = {}
r[1] = wrk.format(nil, "/?foo")
r[2] = wrk.format(nil, "/?bar")
r[3] = wrk.format(nil, "/?baz")
req = table.concat(r)
end
request = function()
return req
end
通过在 init 方法中将三个 HTTP请求拼接在一起,实现每次发送三个请求,以使用 HTTP pipeline。
五、总结
本文中,我们学习了轻量级性能测试工具 wrk, 如何安装,以及具体的使用方法,包括通过 Lua 脚本来个性化定制请求等。希望读完本文,能对您有所帮助哦!
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