wrk(1) command
wrk(1) command

1. Введение

wrk был разработан Уиллом Глозером и впервые выпущен в 2012 году.

wrk — это современный инструмент стресс-тестирования HTTP, который использует современную технологию многопоточности и эффективную обработку сетевого ввода-вывода для генерации большого количества одновременных запросов для проверки производительности HTTP-серверов.

Он разработан как более современный инструмент стресс-тестирования, предназначенный для замены старых инструментов, таких как инструмент сравнительного анализа HTTP-сервера Apache (ab).

wrk может предоставить точные и подробные результаты тестирования производительности, включая пропускную способность, задержку и частоту ошибок, сохраняя при этом высокий уровень параллелизма.

wrk идеально подходит для высоконагрузочного тестирования и анализа производительности.

2.Особенности

wrk разработан с учетом простоты использования, эффективности и гибкости. Он предоставляет мощные функции через простой интерфейс командной строки и поддерживает сценарии LuaJIT, позволяя пользователям писать собственные тестовые сценарии для моделирования сложных сценариев запросов.

wrk имеет следующие особенности:

  • легкийпроизводительностьинструменты тестирование, простота установки.
  • Стоимость обучения низкая.
  • На основе асинхронной управляемой событиями инфраструктуры одна машина поддерживает высокий уровень параллелизма.
  • Автономный инструмент для испытаний под давлением без возможности приложения распределенного давления.
  • Поддерживается только протокол HTTP.
  • Он не имеет визуального интерфейса, не поддерживает оркестрацию процессов, утверждения и другие возможности и не может удовлетворить сложные требования стресс-тестирования.

3.Формат

Основной формат команд wrk следующий:

Язык кода:javascript
копировать
wrk [OPTIONS] URL

Необходимо указать URL-адрес, указав URL-адрес службы HTTP, которую вы хотите протестировать.

4. Опции

wrk предоставляет множество возможностей для настройки различных аспектов стресс-тестирования:

Язык кода:javascript
копировать
-c, --connections N
	Общее количество открытых соединений.
-d, --duration T
	Продолжительность испытания, напр. 2s, 2m, 2h。
-t,--threads	N
	использоватьизнитьчисло。
-s, --script FILE
	обозначение Lua Скрипт для настройки просить.
-H, --header H
	добавить дополнительный HTTP Перейдите к запросу.
--latency
	Распечатайте подробную статистику задержки.
--timeout T
	Настройте розетку и HTTP Чтение тайм-аута.
-v, --version
	Информация о версии для печати

Числовые параметры могут содержать единицы СИ (1k, 1M, 1G). Параметры времени могут содержать единицы времени (2 с, 2 м, 2 ч).

Что касается количества потоков, это не означает, что чем больше значение, тем лучше эффект стресс-тестирования. Если значение потока слишком велико, это приведет к слишком частому переключению потоков и эффект будет снижен. рекомендуется установить его в 2 раза больше, чем количество ядер ЦП машины для стресс-тестирования. Достаточно 4 раз.

5.Пример

(1) GET-запрос.

100 запросов разбиваются на 10 потоков по 10 секунд.

Язык кода:javascript
копировать
wrk -c100 -t10 -d10s --latency http://localhost:5000/test_get

Вывод консоли:

Язык кода:javascript
копировать
Running 10s test @ http://localhost:5000/test_get
  10 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   201.71ms   58.06ms 451.62ms   79.16%
    Req/Sec    27.94     10.18    70.00     73.70%
  Latency Distribution
     50%  196.82ms
     75%  228.07ms
     90%  261.79ms
     99%  394.08ms
  2817 requests in 10.10s, 473.18KB read
Requests/sec:    278.94
Transfer/sec:     46.86KB

(2) POST-запрос.

Используйте скрипт test_post.lua.

Язык кода:javascript
копировать
wrk -c100 -t10 -d10s -s test_post.lua --latency http://localhost:5000/test_post

Lua-скрипт:

Язык кода:javascript
копировать
wrk.method = "POST"
wrk.headers["Content-Type"] = "application/json"
wrk.body = '{"k1":1,"k2":2}'

Вывод консоли:

Язык кода:javascript
копировать
Running 10s test @ http://localhost:5000/test_post
  10 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   188.49ms   60.76ms 352.02ms   67.50%
    Req/Sec    38.35     23.71   101.00     67.22%
  Latency Distribution
     50%  182.22ms
     75%  230.92ms
     90%  272.66ms
     99%  325.02ms
  3665 requests in 10.10s, 604.87KB read
Requests/sec:    362.77
Transfer/sec:     59.87KB

Примечание. Запросы GET также могут использовать сценарии Lua.


Ссылки

wg/wrk: Modern HTTP benchmarking tool Сравнение различных инструментов стресс-тестирования производительности_Тестирование производительности (PTS) - Документация по облаку Alibaba Инструмент тестирования производительности Руководство по использованию- собака собака wrk Подробное объяснение инструментов тестирования производительности. - наггетсы

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
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).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
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
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose