Введение в часто используемые инструменты стресс-тестирования HTTP-сервисов.
Прежде чем проект будет официально запущен, нам обычно необходимо использовать стресс-тестирование, чтобы оценить объем запросов, которые может поддерживать текущая система, и устранить возможные скрытые ошибки. В то же время понимание реальных возможностей обработки программы может помочь нам лучше соответствовать требованиям. фактические потребности проекта и экономия затрат на ресурсы.
Инструмент стресс-тестирования HTTP-сервиса
Прежде чем проект будет официально запущен, нам обычно необходимо использовать стресс-тестирование, чтобы оценить объем запросов, которые может поддерживать текущая система, и устранить возможные скрытые ошибки. В то же время понимание реальных возможностей обработки программы может помочь нам лучше соответствовать требованиям. фактические потребности проекта и экономия затрат на ресурсы.
Термины, связанные со стресс-тестированием
- Время ответа (RT): относится к времени, которое требуется системе для ответа на запрос.
- Пропускная способность: относится к количеству запросов, обрабатываемых системой в единицу времени.
- Частота запросов QPS в секунду (Query Per Second) ：“Скорость запросов в секунду”,Количество запросов, на которые сервер Служить может ответить в секунду.,Это мера того, какой объем трафика обрабатывает конкретный сервер запросов в течение определенного периода времени.
- TPS (TransactionPerSecond): количество транзакций или транзакций, которые система может обрабатывать в секунду.
- Количество одновременных подключений：некоторое время Служитьпринимается устройством Всего запросов
Инструменты стресс-тестирования
ab
Полное название ab — Apache Bench, собственный инструмент тестирования производительности Apache. Используя этот инструмент, вам нужно всего лишь указать количество одновременных подключений, количество запросов и URL-адрес для проверки производительности веб-сайта или веб-программы.
Отправляя запрос через ab для имитации одновременного доступа нескольких посетителей к определенному URL-адресу, вы можете получить статистические данные, такие как количество передаваемых байтов в секунду, количество обрабатываемых запросов в секунду и время обработки каждого запроса. .
Формат команды:
ab [options] [http://]hostname[:port]/pathОбычно используемые параметры следующие:
-n requests Всего запросов
-c concurrency Количество запросов, генерируемых одновременно, можно понимать как количество параллелизма.
-t timelimit Максимальное количество секунд, которое занимает тест, Может использоваться как таймаут запроса.
-p postfile Файл, содержащий данные для отправки POST.
-T content-type Информация заголовка типа контента, используемая данными POST.Пожалуйста, посмотрите больше параметровОфициальная документация。
Например, протестируйте интерфейс запроса GET:
ab -n 10000 -c 100 -t 10 "http://127.0.0.1:8080/api/v1/posts?size=10"Проверьте интерфейс запроса POST:
ab -n 10000 -c 100 -t 10 -p post.json -T "application/json" "http://127.0.0.1:8080/api/v1/post"wrk
wrkЭто открытый исходный кодHTTPпроизводительностьтестинструмент,Это то же самое, что упоминалось вышеabпринадлежат к одному и тому жеHTTPпроизводительностьтестинструмент,это лучше, чемabБолее мощный,Более сложные сценарии тестирования можно поддерживать путем написания сценариев Lua.
Установка под Mac:
brew install wrkОбщие параметры команды:
-c --conections: количество поддерживаемых соединений.
-d --duration: продолжительность стресс-теста (сек)
-t --threads: общее количество используемых потоков
-s --script: загрузить lua-скрипт
-H --header: добавить некоторые параметры в заголовок запроса
--latency Печать подробной статистики задержки
--timeout Максимальный таймаут для запросов (с)Пример использования:
wrk -t8 -c100 -d30s --latency http://127.0.0.1:8080/api/v1/posts?size=10Результат вывода:
Running 30s test @ http://127.0.0.1:8080/api/v1/posts?size=10
8 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 14.55ms 2.02ms 31.59ms 76.70%
Req/Sec 828.16 85.69 0.97k 60.46%
Latency Distribution
50% 14.44ms
75% 15.76ms
90% 16.63ms
99% 21.07ms
198091 requests in 30.05s, 29.66MB read
Requests/sec: 6592.29
Transfer/sec: 0.99MBgo-wrk
go-wrkдаGoязыковая версияwrk,Студенты Windows могут использовать его для тестирования,Используйте следующую команду для установкиgo-wrk：
go get github.com/adeven/go-wrkСпособ использования такой же, как иwrkпохожий,Основной формат следующий:
go-wrk [flags] urlЧасто используемые параметры:
-H="User-Agent: go-wrk 0.1 bechmark\nContent-Type: text/html;": Заголовки запросов, разделенные '\n'
-c=100: Максимальное количество используемых соединений
-k=true: Отключить ли проверку активности
-i=false: if TLS security checks are disabled
-m="GET": Метод HTTP-запроса
-n=1000: Всего запросов
-t=1: Количество используемых потоков
-b="" Тело HTTP-запроса
-s="" Если указано, будет подсчитано, как часто ответ содержит искомую строку s.Выполните тест:
go-wrk -t=8 -c=100 -n=10000 "http://127.0.0.1:8080/api/v1/posts?size=10"Результат вывода:
==========================BENCHMARK==========================
URL: http://127.0.0.1:8080/api/v1/posts?size=10
Used Connections: 100
Used Threads: 8
Total number of calls: 10000
===========================TIMINGS===========================
Total time passed: 2.74s
Avg time per request: 27.11ms
Requests per second: 3644.53
Median time per request: 26.88ms
99th percentile time: 39.16ms
Slowest time for request: 45.00ms
=============================DATA=============================
Total response body sizes: 340000
Avg response body per request: 34.00 Byte
Transfer rate per second: 123914.11 Byte/s (0.12 MByte/s)
==========================RESPONSES==========================
20X Responses: 10000 (100.00%)
30X Responses: 0 (0.00%)
40X Responses: 0 (0.00%)
50X Responses: 0 (0.00%)
Errors: 0 (0.00%)
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
Cloud Native｜Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
Центр конфигурации————Накос
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
