背景

小A：小B，最近调你的接口老是超时呀，8秒都还没返回结果，是不是有性能问题呀！小B ：我看看~~

类似这样的对话，在现实中是时有发生的，不是特别严重的话，往往大家也不会去重视这个事。

尤其是在一些测试资源并不完备的，开发人员对性能测试没有接触过的一些公司，遇到这些会显得更加力不从心。

本着对自己写出来的东西负责，上线之前，我们都应该对自己的接口进行一个简单的压力测试。

其实做这一步也是为了让我们心里有个度，有个底，不至于说连能承受多少量都不知道。如果什么都不知道，那很容易陷入一个无底深渊，这是一件很可怕的事情。

老黄平时用的比较多的是Apache Bench，当然，jmeter、wrk和vegeta也都是非常不错的。

说说用这个的原因吧，免安装，绿色版，开箱(解压)即用，说白了，老黄其实就是懒鬼~~

jmeter要装jdk，懒得弄。

wrk/wrk2 要自己编译，mac上面可以直接安装，但是我的mac配置不高，不折腾。

vegeta用起来感觉不是很顺手，后面再慢慢挖掘。

Apache Bench 介绍

Apache Bench 是Apache服务器自带的一个web压力测试工具，简称ab。

ab是一个命令行工具，对发起负载的本机要求很低，根据ab命令可以创建很多的并发访问线程，模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问，因此可以用来测试目标服务器的负载压力。总的来说ab工具小巧简单，上手学习较快，可以提供需要的基本性能指标，但是没有图形化结果，不能监控。

ab进行的测试的本质是基于HTTP协议，可以理解为对web服务器软件的黑盒性能测试，获得的一切数据和计算结果，都是可以通过HTTP来解释的。

Apache Bench 简单使用

下面的示例都是在CentOS上面的。

通过下面的命令安装，

yum -y install httpd-tools

装好之后，运行一下ab -V就可以看到版本信息。

ab -VThis is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1430300 $>Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd,  to The Apache Software Foundation, 

运行一下ab -h就可以看到帮助信息。

帮助信息有很多，也比较详细，老黄把一些常用的参数都添加了注释，方便大家查看。

其中最常用的两个参数是 -c 和 -n，当然如果是POST/PUT请求的话，还离不开 -T 和 -p。

说了不少废话，来看看怎么使用才是重点。

下面准备了两个简单的接口来进行演示

[ApiController][Route("test")]public class TestController : ControllerBase{    [HttpGet]    public string Get() => "GET";    [HttpPost]    public string Post([FromBody]string value) => value;}

这个接口是跑在docker里面的(一台2c4g的活动云服务器)，下面的图可以看到具体的信息，还有两个接口的访问详情。

先来压一下GET请求的接口， 200并发，5000个请求。

POST请求有点不一样，要先准备一下body的参数，这里在/tmp目录创建了一个post.json文件，里面就一个字符串。

cat /tmp/post.json"Post"

在压测命令里面，指定Content-Type为application/json， 参数的数据文件路径是/tmp/post.json

同样也是200并发，5000个请求。

ab -c 200 -n 5000 -T "application/json" -p /tmp/post.json localhost:9000/test

到这里，大家对怎么压测，应该都不会太陌生了，比较陌生的应该是压测的结果要怎么看。

下面拿其中一个结果示例来说明各项指标的含义：

Server Software:        Kestrel  # 服务器软件名称Server Hostname:        localhost  # 服务器主机名Server Port:            9000  # 服务器端口Document Path:          /test  # 测试的URL路径Document Length:        3 bytes  # 文档大小Concurrency Level:      200  # 并发数Time taken for tests:   2.386 seconds  # 消耗的总时间Complete requests:      5000  # 总次数Failed requests:        0  # 失败的请求数Write errors:           0  # 网络连接写入错误数Total transferred:      680000 bytes  # 传输的总数据量HTML transferred:       15000 bytes  # HTML文档的总数据量Requests per second:    2095.43 [#/sec] (mean)  # (平均每秒的请求数) 这个是非常重要的参数数值，服务器的吞吐量Time per request:       95.446 [ms] (mean)  # (所有并发用户都请求一次的平均时间)Time per request:       0.477 [ms] (mean, across all concurrent requests)  # (单个用户请求一次的平均时间)Transfer rate:          278.30 [Kbytes/sec] received   # 每秒获取的数据长度 (传输速率，单位：KB/s)# 网络上消耗的时间的分解Connection Times (ms)              min  mean[+/-sd] median   maxConnect:        0    3   3.7      2      20Processing:    12   68 120.0     53    1057Waiting:        1   67 120.1     52    1050Total:         15   71 119.8     55    1058# 整个场景中所有请求的响应情况Percentage of the requests served within a certain time (ms)  50%     55  66%     63  75%     68  80%     71  90%     77  95%     88  98%    105  99%   1012 100%   1058 (longest request)

这么多的指标，我们可以重点关注下面几个

Requests per secondFailed requests90%，95%和98%的响应时间

第一个是吞吐量，这个上不去，其实是挺尴尬的。

第二个是失败的请求数，这个数要尽可能的低，最好是0，没有失败的。设想一下，100个请求，80个都是失败的，这个结果还能有意义不。

第三个是响应时间，这个可以看到大部分请求的速度如何。

进行压测时的一些小建议：

压测尽可能让并发数从低往高慢慢递增，避免一开始就设的太大，一个比较好的参考依据是现在阶段线上环境的并发数压测的持续时间可以持续久一点，这样可以看到更多可能出现的情况，可以考虑5分钟，8分钟，15分钟等有条件的，压测和被压测的机器要独立，因为压测的时候也会有资源占用，可能会影响被压测的接口不要只看压测的结果数据，还要留意被压测机的cpu，内存等指标在压测时是否正常内网压测的效果达到预期后，再考虑外网的，网络因素，可控性不强