使用 Apache AB 对服务器进行压力测试

发表于:2019-10-09 11:13  作者:四沟一   来源:简书

字体: | 上一篇 | 下一篇 |我要投稿 | 推荐标签: 软件测试技术 压力测试

  ab
  ab(Apache Bench)是apache自带的压力测试工具。ab非常实用,它不仅可以对apache服务器进行网站访问压力测试,也可以对或其它类型的服务器进行压力测试。比如nginx、tomcat、IIS等。
  安装
  我使用的环境为Ubuntu-14.04,输入命令:
 apt-get install apache2-utils
  安装成功后就可以开始进行测试。
  测试
  测试命令的格式为:
 ab [options] [http://]hostname[:port]/path
  options为参数,有以下几种:
  -A auth-username:password
  对服务器提供BASIC认证信任。 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。
  -c concurrency
  一次产生的请求个数。默认是一次一个。
  -C cookie-name=value
  对请求附加一个Cookie:行。 其典型形式是name=value的一个参数对。 此参数可以重复。
  -d
  不显示"percentage served within XX [ms] table"的消息(为以前的版本提供支持)。
  -e csv-file
  产生一个以逗号分隔的(CSV)文件, 其中包含了处理每个相应百分比的请求所需要(从1%到100%)的相应百分比的(以微妙为单位)时间。 由于这种格式已经“二进制化”,所以比'gnuplot'格式更有用。
  -g gnuplot-file
  把所有测试结果写入一个'gnuplot'或者TSV (以Tab分隔的)文件。 此文件可以方便地导入到Gnuplot, IDL, Mathematica, Igor甚至Excel中。 其中的第一行为标题。
  -h 显示使用方法。
  -H custom-header 对请求附加额外的头信息。
  此参数的典型形式是一个有效的头信息行,其中包含了以冒号分隔的字段和值的对 (如, "Accept-Encoding: zip/zop;8bit").
  -i 执行HEAD请求,而不是GET。
  -k 启用HTTP KeepAlive功能
  在一个HTTP会话中执行多个请求。 默认时,不启用KeepAlive功能. -n requests 在测试会话中所执行的请求个数。 默认时,仅执行一个请求,但通常其结果不具有代表意义。
  -p POST-file包含了需要POST的数据的文件.
  -P proxy-auth-username:password
  对一个中转代理提供BASIC认证信任。 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。
  -q 如果处理的请求数大于150, ab每处理大约10%或者100个请求时,会在stderr输出一个进度计数。 此-q标记可以抑制这些信息。
  -s 用于编译中(ab -h会显示相关信息)使用了SSL的受保护的https, 而不是http协议的时候。此功能是实验性的,也是很简陋的。最好不要用。
  -S 不显示中值和标准背离值。而且在均值和中值为标准背离值的1到2倍时,也不显示警告或出错信息。 默认时,会显示 最小值/均值/最大值等数值。(为以前的版本提供支持).
  -t timelimit 测试所进行的最大秒数。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。
  -T content-type POST数据所使用的Content-type头信息。
  -v verbosity 设置显示信息的详细程度
  4或更大值会显示头信息, 3或更大值可以显示响应代码(404, 200等), 2或更大值可以显示警告和其他信息。
  -V 显示版本号并退出。
  -w 以HTML表的格式输出结果。默认时,它是白色背景的两列宽度的一张表。
  -x <table>-attributes 设置<table>属性的字符串。 此属性被填入<table 这里 >.
  -X proxy[:port] 对请求使用代理服务器。
  -y <tr>-attributes 设置<tr>属性的字符串.
  -z <td>-attributes 设置<td>属性的字符串
  参数很多,但我们通常使用到的是 -n 和 -c,即总的请求数 和同时并发数。
  在命令行输入:
  ab -n 100 -c 20 http://www.test.com/
  即对此域名的服务器进行并发数20,总的请求为100的压力测试。
  实例
  首先,在我本机运行一个tornado的http服务器的demo,然后输入测试命令:
  ab -n 2000 -c 100 http://localhost:9998/
  然后可以看到输出的测试结果:
   Server Software:        TornadoServer/4.4.1
  Server Hostname:        localhost
  Server Port:            9998
  //这段是服务器信息,可以看到使用的是Tornado,地址为本地,端口为9998
  Document Path:          /
  Document Length:        790 bytes
  //测试的页面和页面大小
  Concurrency Level:      100
  //测试的并发数
  Time taken for tests:   4.746 seconds
  //测试持续时长
  Complete requests:      2000
  //测试的请求数
  Failed requests:        0
  //失败的请求数
  Total transferred:      1972000 bytes
  //整个过程中数据量
  HTML transferred:       1580000 bytes
  //整个过程中HTML数据量
  Requests per second:    421.43 [#/sec] (mean)
  //平均每秒处理请求数
  Time per request:       237.288 [ms] (mean)
  //平均每个请求处理时长(并发数为一个整体,即100个并发同时请求)
  Time per request:       2.373 [ms] (mean, across all concurrent requests)
  //平均每个请求处理时长(对于并发请求,cpu实际上并不是同时处理的,而是按照每个请求获得的时间片逐个轮转处理的,所以基本上第一个Time per request时间约等于第二个Time per request时间乘以并发请求数)
  Transfer rate:          405.79 [Kbytes/sec] received
  //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
  Connection Times (ms)
  min  mean[+/-sd] median   max
  Connect:        0   17  75.6      0     443
  Processing:     6  209 350.2     98    1720
  Waiting:        6  208 349.5     98    1716
  Total:          6  226 420.4     98    2156
  //网络上消耗的时间的分解
  Percentage of the requests served within a certain time (ms)
  50%     98
  66%    108
  75%    114
  80%    121
  90%    507
  95%    534
  98%   2058
  99%   2093
  100%   2156 (longest request)
  //整个场景中所有请求的响应情况。在场景中每个请求都有一个响应时间,其中50%的用户响应时间小于98毫秒,最大的响应时间小于2156毫秒。
  几个重要指标
  吞吐率(Requests per second)
  概念:服务器并发处理能力的量化描述,单位是reqs/s,指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数,称之为最大吞吐率。
  计算公式:总请求数 / 处理完成这些请求数所花费的时间,即
  Request per second = Complete requests / Time taken for tests
  并发连接数(The number of concurrent connections)
  概念:某个时刻服务器所接受的请求数目,简单的讲,就是一个会话。
  并发用户数(The number of concurrent users,Concurrency Level)
  概念:要注意区分这个概念和并发连接数之间的区别,一个用户可能同时会产生多个会话,也即连接数。
  用户平均请求等待时间(Time per request)
  计算公式:处理完成所有请求数所花费的时间/ (总请求数 / 并发用户数),即
  Time per request = Time taken for tests /( Complete requests / Concurrency Level)
  服务器平均请求等待时间(Time per request: across all concurrent requests)
  计算公式:处理完成所有请求数所花费的时间 / 总请求数,即
  Time taken for / testsComplete requests
  可以看到,它是吞吐率的倒数。
  同时,它也=用户平均请求等待时间/并发用户数,即
  Time per request / Concurrency Level

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