http壓力測試工具wrk

wrk是一款簡單的HTTP壓測工具,托管在Github上 -> https://github.com/wg/wrk.

wrk 的一個很好的特性就是能用很少的線程壓出很大的並發量. 原因是它使用了一些操作系統特定的高性能 io 機制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其實它是復用了 redis 的 ae 異步事件驅動框架. 確切的說 ae 事件驅動框架並不是 redis 發明的, 它來至於 Tcl的解釋器 jim, 這個小巧高效的框架, 因為被 redis 采用而更多的被大家所熟知.

安裝：

git clone https://github.com/wg/wrk.git  
cd wrk  
make

如果編譯過程中出錯：

src/wrk.h:11:25: fatal error: openssl/ssl.h: No such file or directory  
 #include <openssl/ssl.h>

則需要安裝openssl,使用sudo apt-get install libssl-dev或 sudo yum install openssl-devel安裝即可,最后編輯etc/profile配置環境變量。

 

測試：

wrk -t12 -c100 -d30s http://www.baidu.com

這段腳本的輸出是:

[root@jerrik /]# wrk -t12 -c100 -d30s http://www.baidu.com  
Running 30s test @ http://www.baidu.com
  12 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   211.76ms  304.92ms   1.97s    88.17%
    Req/Sec    72.93     68.72   797.00     90.97%
  23725 requests in 30.05s, 347.47MB read
  Socket errors: connect 0, read 48, write 0, timeout 50
Requests/sec:    789.57
Transfer/sec:     11.56MB
[root@jerrik /]# 

一般線程數不宜過多. 核數的2到4倍足夠了. 多了反而因為線程切換過多造成效率降低. 因為 wrk 不是使用每個連接一個線程的模型, 而是通過異步網絡 io 提升並發量. 所以網絡通信不會阻塞線程執行. 這也是 wrk 可以用很少的線程模擬大量網路連接的原因. 而現在很多性能工具並沒有采用這種方式, 而是采用提高線程數來實現高並發. 所以並發量一旦設的很高, 測試機自身壓力就很大. 測試效果反而下降.

參數解釋:

• 12 threads and 100 connections:
  總共是12個線程,100個連接(不是一個線程對應一個連接)
• latency和Req/Sec:
  代表單個線程的統計數據,latency代表延遲時間,Req/Sec代表單個線程每秒完成的請求數，他們都具有平均值, 標准偏差, 最大值, 正負一個標准差占比。一般我們來說我們主要關注平均值和最大值. 標准差如果太大說明樣本本身離散程度比較高. 有可能系統性能波動很大.
• 23725 requests in 30.05s, 347.47MB read
  在30秒之內總共有23725個請求,總共讀取347.47MB的數據
• Socket errors: connect 0, read 48, write 0, timeout 50
  總共有48個讀錯誤,50個超時.
• Requests/sec和Transfer/sec
  所有線程平均每秒鍾完成了789.57個請求,每秒鍾讀取11.56MB數據量

如果想看看響應時間的分布,可以增加--latency:

wrk -t12 -c100 -d30s --latency http://www.baidu.com

結果為:

[root@jerrik ~]# wrk -t12 -c100 -d30s --latency http://www.baidu.com 
Running 30s test @ http://www.baidu.com
  12 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   204.30ms  287.90ms   1.97s    88.61%
    Req/Sec    71.43     67.59   810.00     89.77%
  Latency Distribution
     50%   14.76ms
     75%  296.79ms
     90%  545.03ms
     99%    1.40s 
  23676 requests in 30.03s, 346.84MB read
  Socket errors: connect 0, read 42, write 0, timeout 46
Requests/sec:    788.29
Transfer/sec:     11.55MB

說明有50%的請求在14.76ms之內,90%在545.03ms之內。

高級用法：

wrk可以結合lua來做,通過wrk提供的幾個lua函數來對請求進行修改,結果輸出、設置延遲等操作。下面來看看wrk提供的幾個lua函數:

• setup 函數
  這個函數在目標 IP 地址已經解析完, 並且所有 thread 已經生成, 但是還沒有開始時被調用. 每個線程執行一次這個函數.
  可以通過thread:get(name), thread:set(name, value)設置線程級別的變量.

• init 函數
  每次請求發送之前被調用.
  可以接受 wrk 命令行的額外參數. 通過 -- 指定.

• delay函數
  這個函數返回一個數值, 在這次請求執行完以后延遲多長時間執行下一個請求. 可以對應 thinking time 的場景.

• request函數
  通過這個函數可以每次請求之前修改本次請求的屬性. 返回一個字符串. 這個函數要慎用, 會影響測試端性能.

• response函數
  每次請求返回以后被調用. 可以根據響應內容做特殊處理, 比如遇到特殊響應停止執行測試, 或輸出到控制台等等.

function response(status, headers, body)  
   if status ~= 200 then  
      print(body)  
      wrk.thread:stop()  
   end  
end  

• done函數
  在所有請求執行完以后調用, 一般用於自定義統計結果.

done = function(summary, latency, requests)  
   io.write("------------------------------\n")  
   for _, p in pairs({ 50, 90, 99, 99.999 }) do  
      n = latency:percentile(p)  
      io.write(string.format("%g%%,%d\n", p, n))  
   end  
end 

wrk官網提供的setup.lua實例:

-- example script that demonstrates use of setup() to pass
-- data to and from the threads

local counter = 1
local threads = {}

function setup(thread)
   thread:set("id", counter)
   table.insert(threads, thread)
   counter = counter + 1
end

function init(args)
   requests  = 0
   responses = 0

   local msg = "thread %d created"
   print(msg:format(id))
end

function request()
   requests = requests + 1
   return wrk.request()
end

function response(status, headers, body)
   responses = responses + 1
end

function done(summary, latency, requests)
   for index, thread in ipairs(threads) do
      local id        = thread:get("id")
      local requests  = thread:get("requests")
      local responses = thread:get("responses")
      local msg = "thread %d made %d requests and got %d responses"
      print(msg:format(id, requests, responses))
   end
end

使用setup.lua:

[root@jerrik wrk]# wrk -t 4 -c 100 -d 20s --latency -s scripts/setup.lua https://www.baidu.com
thread 1 created
thread 2 created
thread 3 created
thread 4 created
Running 20s test @ https://www.baidu.com
  4 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   251.75ms  336.19ms   2.00s    86.89%
    Req/Sec   138.51     69.90   690.00     71.23%
  Latency Distribution
     50%  215.74ms
     75%  401.87ms
     90%  664.84ms
     99%    1.54s 
  11021 requests in 20.02s, 162.82MB read
  Socket errors: connect 0, read 3, write 0, timeout 50
Requests/sec:    550.62
Transfer/sec:      8.13MB
thread 1 made 2945 requests and got 2919 responses
thread 2 made 2831 requests and got 2807 responses
thread 3 made 2772 requests and got 2747 responses
thread 4 made 2573 requests and got 2548 responses
[root@jerrik wrk]# 

將每個線程的請求數和響應數輸出來了。其它更多使用可以參考github script目錄下的lua腳本。

總結：

wrk作為http壓測還是非常簡便的,但是要想應對更多復雜場景,就需要多熟悉lua的使用,深入了解wrk提供的那幾個函數。其它http壓測工具,jmeter,apache ab,siege也可以了解一下。

 

轉載：https://www.jianshu.com/p/ac185e01cc30