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 - 认识bombardier
- 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 进阶篇 - 认识wrk、wrk2
- 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 接口以及场景压测
- 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 实战篇 - 收集诊断跟踪信息与如何分析瓶颈
- 堪比JMeter的.Net压测工具 - Crank 总结篇 - crank带来了什么
1. 前言
上一篇文章我们了解了bombardier,并知道了bombardier.yml与开源项目bombardier的关系,接下来的文章我们了解一下wrk、wrk2,并对比一下它们与bombardier的关系
2. 认识wrk
wrk是一种现代 HTTP 基准测试工具,能够在单个多核 CPU 上运行时产生大量负载。它结合了多线程设计和可扩展的事件通知系统,例如 epoll 和 kqueue。
其支持参数:
-c, --connections: total number of HTTP connections to keep open with
each thread handling N = connections/threads
-d, --duration: duration of the test, e.g. 2s, 2m, 2h
-t, --threads: total number of threads to use
-s, --script: LuaJIT script, see SCRIPTING
-H, --header: HTTP header to add to request, e.g. "User-Agent: wrk"
--latency: print detailed latency statistics
--timeout: record a timeout if a response is not received within
this amount of time.
基础用法:
运行了30秒的基准测试, 使用2个线程、100个http连接:
wrk -t2 -c100 -d30s http://127.0.0.1:8080/index.html
进阶用法:
每次发送三个http请求:
wrk -t2 -c100 -d30s --script ./pipeline.lua http://127.0.0.1:8080
新建pipeline.lua
-- example script demonstrating HTTP pipelining
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
3. 认识wrk2
wrk2是一个主要基于 wrk 的 HTTP 基准测试工具。是一个被 wrk 修改以产生恒定的吞吐量负载,并将延迟细节精确到高 9s(即当运行足够长的时间时可以产生准确的 99.9999%'ile)。除了 wrk 的参数之外,wrk2 通过 --rate 或 -R 参数(默认为 1000)采用吞吐量参数(每秒总请求数)
除支持wrk的参数之外,还支持参数:
-R, --rate: 采用吞吐量参数(每秒总请求数),默认为1000
基础用法:
运行了30秒的基准测试, 使用2个线程、100个http连接、并保持每秒2000个请求的恒定吞吐量:
wrk -t2 -c100 -d30s -R2000 http://127.0.0.1:8080/index.html
高级用法与wrk一致,此处忽略不写
我们使用wrk2测试一下百度的压测情况
安装:
sudo apt install wget
sudo wget https://aspnetbenchmarks.blob.core.windows.net/tools/wrk2
运行:
./wrk2 -d 3s -c 200 -t 200 -R 10 -L https://www.baidu.com
输出了本次请求每秒请求次数、吞吐量以及详细情况:
- Requests/sec: 每秒请求次数
- Transfer/sec: 每秒吞吐量
4. 了解Microsoft.Crank.Jobs.Wrk
在Microsoft.Crank.Jobs.Wrk项目中Program.cs
- 检查平台是否是64位的Linux系统、并检查参数是否满足要求
- 通过HttpClient发送请求,并记录第一次发送请求所消耗的时间
- 下载wrk,并设置wrk是可执行的
- 通过yml传递过来的参数构建完整的wrk命令
- 将输出的结果使用追加到stringBuilder上,再赋值给output,
- 通过正则匹配结果,最后通过BenchmarksEventSource存储并输出到控制台或数据库、csv、json中
其中:
- connections: 每个线程处理时保持打开的 HTTP 连接总数 N = 连接数/线程数
- serverUri: 自定义url,如果此参数存在,则请求地址为: {serverUri}:
- serverPort: 服务端口
- serverScheme: 服务的Scheme,默认http、支持http、https两种
- serverAddress: 服务地址、不包含http、例如: www.baidu.com,如果serverUri存在,此配置无效,如果不存在,请求格式为: {serverScheme}😕/{serverAddress}:
- path: 服务接口地址,不包含域,例如: /api/check/healthy
- warmup: 预热时间,默认15s,与执行duration类似,而并非压测次数
- 当warmup > 0时,会先预热warmup秒后再执行一次压测,第二次的压测才是最后返回的结果
- 当warmup = 0时,不进行预热,直接开始压测
- duration: 测试时长,默认15s
- threads: 线程数、默认:32
- customHeaders: 自定义headers,如果预设headers中没有需要的header,则通过重写customHeaders,以完成自定义header的目的
- pipeline: 管道数量,默认为1,当大于1时,支持同时发送多个请求
- script: 如果pipeline不大于1时,支持自定义lua脚本以及lua参数
5. 总结
优势:
- 支持lua脚本,支持动态参数或者更改请求等复杂操作
- 使用C语言开发、性能高
劣势:
- lua脚本存在学习成本
wrk.yml的存在是为Microsoft.Crank.Jobs.Wrk提供配置参数,Microsoft.Crank.Jobs.Wrk通过调用开源项目wrk实现压测,并将压测结果通过BenchmarksEventSource存储并输出到控制台或数据库、csv、json中
wrk2是基于wrk二次开发,拥有所有wrk的配置,并且支持吞吐量限制,bombardier、wrk、wrk2都是http基准测试工具,丰富了crank对于Http的基准测试能力,三者之间并无优劣之分,根据三者之间的优劣势自行选择适合自己的即可
源码地址:https://github.com/doddgu/crank/tree/sample
开源地址
MASA.BuildingBlocks:https://github.com/masastack/MASA.BuildingBlocks
MASA.Contrib:https://github.com/masastack/MASA.Contrib
MASA.Utils:https://github.com/masastack/MASA.Utils
MASA.EShop:https://github.com/masalabs/MASA.EShop
MASA.Blazor:https://github.com/BlazorComponent/MASA.Blazor
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