性能测试工具 wrk 使用教程

文章首发自个人微信公众号：小哈学Java
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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？

这个时候，我们就需要借助一些常用的性能测试工具，如 Apache ab, Apache JMeter (互联网公司用的较多)，LoadRunner 等。

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

wrk 只能被安装在类 Unix 系统上，所以我们需要一个 Linux 或者 MacOS 环境。Windows 10 安装需要开启自带的 Ubuntu 子系统。

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 -ygit clone /wg/wrk.git wrkcd wrkmake# 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 /wg/wrk.git wrkcd wrkmake# 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：

安装 Homebrew，安装方式参考官网 https://brew.sh （也就一行命令的事）;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3.1.1Ubuntu 的操作系通中，安装 wrk 的步骤。

由于笔者使用的是 MacOS, Windows 上的安装步骤，并没有实际操作过，具体安装步骤，您可以参考官方 Windows 10 的安装教程：/wg/wrk/wiki/Installing-wrk-on-Windows-10 ，或者用您喜欢的搜索引擎来搜索 Windows 10 如何启用 Ubuntu 子系统后，再安装 wrk，亦或者通过安装 Linux 虚拟机的方式来使用 wrk。

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

这条命令表示，利用 wrk 对发起压力测试，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 --helpUsage: 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--latencyPrint latency statistics --timeout<T> Socket/request timeout-v, --versionPrint version detailsNumeric 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

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 @ 12 threads and 400 connectionsThread Stats AvgStdevMax +/- StdevLatency 386.32ms 380.75ms 2.00s 86.66%Req/Sec 17.0613.91 252.0087.89%Latency Distribution50% 218.31ms75% 520.60ms90% 955.08ms99% 1.93s 4922 requests in 30.06s, 73.86MB readSocket errors: connect 0, read 0, write 0, timeout 311Requests/sec: 163.76Transfer/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 @ （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 AvgStdevMax +/- Stdev（延迟）Latency 386.32ms 380.75ms 2.00s 86.66%(每秒请求数)Req/Sec 17.0613.91 252.0087.89%Latency Distribution （延迟分布）50% 218.31ms75% 520.60ms90% 955.08ms99% 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 addressthread:get(name) - get the value of a global in the thread's envthread:set(name, value) - set the value of a global in the thread's envthread: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.fomatwrk.lookupwrk.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 parametersmerged 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 hostand 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, otherwiseit 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=" .. uidreturn 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 10end

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 = nilpath = "/auth"request = function()return wrk.format("GET", path)endresponse = function(status, headers, body)if not token and status == 200 thentoken = headers["X-Token"]path = "/test"wrk.headers["X-Token"] = tokenendend

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)endrequest = function()return reqend

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。