介绍分为四部分

  1.wrk简述

  2.wrk安装

  3.wrk运行参数

  4.wrk高级用法

1.wrk简述

当使用ab做压测的时候发现,ab的客户端消耗很大,而且测试时性能较差,测试redis,spring boot时性能都与官方介绍相差太多,由此引入wrk.

wrk是一款简单的HTTP压测工具,托管在Github上, https://github.com/wg/wrk.
wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量. 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 io 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架. 确切的说 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 采用而更多的被大家所熟知.

wrk源码涉及到很多系统内核的调用,指望另有大神阅读并出示解释,引用一篇:https://blog.csdn.net/codingwithme/article/details/52251451

2.wrk安装

在mac上可以使用brew安装:

brew install wrk

也可以使用源码安装:

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

3.wrk运行参数

wrk常规操作:

wrk -t15 -c300 -d10 --latency -s generateIDCode.lua http://localhost:14077/test

-t : thread 开启线程数

-c : connection 服务端连接数

-d : during 测试时间

—latency : 显示时延分布

结果如下:

Running 10s test @ http://10.1.4.55:14077/test
15 threads and 300 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 5.89ms 12.65ms 244.40ms 98.05%
Req/Sec 4.40k 0.86k 6.15k 82.42%
Latency Distribution
50% 3.88ms
75% 5.59ms
90% 8.28ms
99% 31.96ms
657863 requests in 10.10s, 53.33MB read
Requests/sec: 65137.56
Transfer/sec: 5.28MB

这里面比较复杂的是lua脚本的编写,正常http,post访问需要提供一份lua脚本:

wrk.method = "POST"
wrk.headers["Content-Type"] = "application/json"
wrk.body = '{"header": {"requestTime": "2018100910320000","requestSeq": "e379853d-d93e-4249-b9be-8a272b","appId": "bc1f4a2a995b47db9018031801984857"},"content": {"duration": "300","idCard": "350123199502150000sfsdafwjdhsjofwofnsdfnjdwfnew1561651dsfsdnklndsjfn1165165165fdsfhweufwehfjdsnfiefenf350123199502150000sfsdafwjdhsjofwofnsdfnjdwfnew1561651dsfsdnklndsjfn1165165165fdsfhweufwehfjdsnfiefenf350123199502150000","expressParam": "expressParamexpressParaexpres","name": "name","isPic": "0","availableTimes": "5"}}'

到这里就满足大多数情况的压测使用了.只不过我们习惯性拓展一下:

这里要记录wrk用这种方式提供了哪些可自定义的东西

变量值:

wrk = {
scheme = "http",
host = "localhost",
port = nil,
method = "GET",
path = "/",
headers = {},
body = nil,
thread = <userdata>,
}

方法:

-- 生成整个request的string,例如:返回
-- GET / HTTP/1.1
-- Host: tool.lu
function wrk.format(method, path, headers, body) -- 获取域名的IP和端口,返回table,例如:返回 `{127.0.0.1:80}`
function wrk.lookup(host, service) -- 判断addr是否能连接,例如:`127.0.0.1:80`,返回 true 或 false
function wrk.connect(addr) function setup(thread) -- thread提供了1个属性,3个方法
-- thread.addr 设置请求需要打到的ip
-- thread:get(name) 获取线程全局变量
-- thread:set(name, value) 设置线程全局变量
-- thread:stop() 终止线程 function init(args)
-- 每个线程仅调用1次,args 用于获取命令行中传入的参数, 例如 --env=pre function delay()
-- 每个线程调用多次,发送下一个请求之前的延迟, 单位为ms function request()
-- 每个线程调用多次,返回http请求 function response(status, headers, body)
-- 每个线程调用多次,返回http响应 function done(summary, latency, requests) latency.min -- minimum value seen
latency.max -- maximum value seen
latency.mean -- average value seen
latency.stdev -- standard deviation
latency:percentile(99.0) -- 99th percentile value
latency(i) -- raw value and count summary = {
duration = N, -- run duration in microseconds
requests = N, -- total completed requests
bytes = N, -- total bytes received
errors = {
connect = N, -- total socket connection errors
read = N, -- total socket read errors
write = N, -- total socket write errors
status = N, -- total HTTP status codes > 399
timeout = N -- total request timeouts
}
}

4.wrk高级用法

两个例子:例子是网上找的,但是这两个功能是最实用的,其他方法变量用到的场景都比较少:

1.请求时,打印response内容:

function response(status, headers, body)
print(body)
end

2.请求时,构造变动的随机id:

request = function()
counter = counter + 1
local task_id = string.format("%d-%s", os.time()*10000+math.random(1, 10000), randomString(10)) local data = [[{
"task_timeout": 30,
"task_id": "%s",
"task_body": {
"url_list": [
{
"subtask_id": "1000000022511092",
"url": "http://zhihu.com/upic/2017/08/24/15/kk.webp",
"force": true
},
{
"subtask_id": "1000000022511093",
"url": "http://zhihu.com/upic/2017/08/24/15/zz.jpg",
"force": true
}
]
},
"ip_list": [],
"ip_list_flag": false,
"task_type": "refresh",
"retry_failed": false,
"working_layer": "polymerization"
}]] wrk.method = "POST"
wrk.body = string.format(data, tostring(task_id))
wrk.headers["Content-Type"] = "application/json"
-- return wrk.format("POST", "/v1/engine/task")
return wrk.format() end

以及:

local queries = {
"language=php",
"language=java",
"language=lua"
}
local i =
request = function()
local body = wrk.format(nil, nil, nil, queries[i % #queries + ])
i = i +
return body
end

 

 

wrk压测工具使用的更多相关文章

  1. Http压测工具wrk使用指南

    用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持 ...

  2. Http压测工具wrk使用指南【转】

    用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持 ...

  3. Http 压测工具 wrk 基本使用

    Http 压测工具 wrk 基本使用 Intro wrk 是一款现代HTTP基准测试工具,能够在单个多核CPU上运行时产生显着负载.它将多线程设计与可扩展事件通知系统(如epoll和kqueue)结合 ...

  4. 压测工具siege和wrk

    siege压测工具 安装: wget http://download.joedog.org/siege/siege-3.0.8.tar.gz cd siege-3.0.8 ./configure ma ...

  5. 4. 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识wrk、wrk2

    目录 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 入门篇 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识yml 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 ...

  6. 常用的HTTP服务压测工具介绍

    常用的HTTP服务压测工具介绍 在项目正式上线之前,我们通常需要通过压测来评估当前系统能够支撑的请求量.排查可能存在的隐藏bug,同时了解了程序的实际处理能力能够帮我们更好的匹配项目的实际需求,节约资 ...

  7. 精准容量、秒级弹性,压测工具 + SAE 方案如何完美突破传统大促难关?

    作者 | 代序 阿里云云原生技术团队 本文整理自<Serverless 技术公开课>,"Serverless"公众号后台回复"入门",即可获取系列文 ...

  8. 1. 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 入门篇

    目录 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 入门篇 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识yml 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 ...

  9. 2. 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识yml

    目录 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 入门篇 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识yml 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 ...

随机推荐

  1. 玩转SpringCloud(F版本) 三.断路器(Hystrix)RestTemplate+Ribbon和Feign两种方式

    此文章基于: 玩转SpringCloud 一.服务的注册与发现(Eureka) 玩转SpringCloud 二.服务消费者(1)ribbon+restTemplate 转SpringCloud 二.服 ...

  2. 两类传输协议:TCP,UDP

    1) TCP是Transfer Control Protocol的简称,是一种面向连接的保证可靠传输的协议.通过TCP协议传输,得到的是一个顺序的无差错的数据流.发送方和接收方的成对的两个socket ...

  3. JSONObject基本内容(一)

    参考资料:http://swiftlet.net/archives/category/json,十分感谢~ 平时做项目,难免有遇到使用json对象的时候,这个东西不难,但是一不使用久了,就会忘记,所以 ...

  4. POJ.3145.Common Substrings(后缀数组 倍增 单调栈)

    题目链接 \(Description\) 求两个字符串长度不小于k的公共子串对数. \(Solution\) 求出ht[]后先减去k,这样对于两个后缀A',B',它们之间的贡献为min{ht(A)}( ...

  5. HDU.3032.Nim or not Nim?(博弈论 Lasker's Nim)

    题目链接 \(Description\) 有多堆石子, 每次可以将任意一堆拿走任意个或者将这一堆分成非空的两堆, 拿走最后一颗石子的人胜利.问谁会获得胜利. \(Solution\) Lasker's ...

  6. javaweb中为mysql的curd多个值的语句

    更新语句 String sql = "update student set num=?,name=?,birthday=?,score=?,password=? where id=?&quo ...

  7. iptables为什么需要增加loopback回环的规则

    先说loopback回环的大致个人理解: 1.lo的主要作用是基于本地访问本地的数据包会经过lo这张网卡. 2.比如ping 127.0.0.1时,你在eth0抓不到,只能在lo这张网卡捕获. 再来看 ...

  8. webbench进行压力测试

    参考原文:http://www.vpser.net/opt/webserver-test.html webbench是Linux下的一个网站压力测试工具,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力 ...

  9. zookeeper leader选举机制

    最近看了下zookeeper的源码,先整理下leader选举机制 先看几个关键数据结构和函数 服务可能处于的状态,从名字应该很好理解 public enum ServerState { LOOKING ...

  10. AnguarJS中链式的一种更合理写法

    假设有这样的一个场景: 我们知道一个用户某次航班,抽象成一个departure,大致是: {userID : user.email,flightID : "UA_343223",d ...