visual-wrk是一款基于wrk开源项目二次开发的Linux下可视化压测软件。 git地址（
朋友，如果你需要一款Linux下安装简便、易于使用的压测工具；或是需要超高并发却苦于没有服务器集群；或是需要将压力测试集成至Jenkins并得到一份丰富的可视化报表；又或是需要随机、按比例混合测试案例的压测工具，那么visual-wrk将是你的不二之选！！！
1. 为什么基于wrk做二次开发？
在公司的测试环境中，考虑该压测软件将与Linux上的Jenkins持续集成工具联动使用；另外考虑到公司的技术栈以C/C++为主，因此我们需要一款Linux下安装方便操作简单、高并发、高扩展性、使用C/C++编写的开源命令行压测工具。
以下是对部分压测软件的功能比较：
| 压测软件 | 并发量 | https | POST | 报告完善度 | 可扩展性 | 并发架构 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| http_load | 中 | Y | N | 中 | 中 | select |
| webbench | 高 | Y | N | 中 | 中 | fork |
| ab | 高 | Y | Y | 中 | 中 | epoll |
| siege | 低 | Y | Y | 中 | 中 | multi thread |
| wrk | 高 | Y | Y | 中 | 高 | epoll + multi thread |
| Jmeter | 低 | Y | Y | 高 | 高 | multi thread |
| LoadRunner | 高 | Y | Y | 高 | 高 | multi thread |
Jmeter：并发架构是多线程模拟用户请求，并发量受多线程切换的影响，在并发上百后达到瓶颈，不太适合高并发请求场景。
LoadRunner：利用Controller控制Generator负载生成器产生负载(每台最高大约提供几百的并发请求)，并发架构为多线程，如果模拟高并发情形则需要多台Generator，不适宜简单的内部使用。
ab：操作简便易用，报表丰富；基于epoll的并发架构，并发量非常高；但是可扩展性低，不适合并发请求不同的url；启动后为单线程，cpu利用不够充分。
siege：并发架构为多线程，并发量过大时，线程间切换会影响并发性能。
其他：很多极简软件，https协议或post请求都不支持的就不提及了。
wrk：基于epoll的并发架构，并发量非常高；可支持多线程，充分利用了CPU；支持lua的脚本扩展（可以衍生出多种测试方案）；唯一的不足是提供的测试结果不是很丰富。
综合比较来看，wrk压力测试工具具备高并发、高扩展等特点，最终我们选定了它作为我们二次开发的原型软件，并将开发重点偏向于压测方案的改进以及性能的可视化展示。
2. visual-wrk的改进点
- 降低多线程加载测试配置导致的误差延时。
- 支持批量URL的随机压测。
- 支持不同权重比的URL文件混合压测。
- 丰富测试结果，生成可视化报表，并支持在Jenkins HTML report浏览。
- 支持在测试报告中展示被测机器的性能变化（需安在被测机器上安装性能采集模块）。
3. 下载与安装
git clone git@github.com:NavInfo2/visual-wrk.gitcd visual-wrk/makemake install
4. 命令行参数
Usage: wrkOptions: -c, --connections Connections to keep open //并发个数 -d, --duration Duration of test //测试时长 -i, --interval Request sampling interval//RPS的采样间隔 -t, --threads Number of threads to use //开启线程数，默认每增加500个并发，增加1个线程，直到线程数与机器核数一致 -s, --script Load Lua script file //指定lua脚本，当软件不满足用户使用条件，用户可以自定义lua脚本做些特殊处理（默认不使用） -j, --jsonLoad json data for script//包含http(PATH,METHOD,BODY等类型)的json数据，由lua脚本加载处理后提供给visual-wrk压测主程序使用 -H, --headerAdd header to request //为request url增加特殊的header --latency Print latency statistics //统计事物时延 -v, --version Print version details //打印软件版本 Numeric arguments may include a SI unit (1k, 1M, 1G) Time arguments may include a time unit (2s, 2m, 2h)
5. 使用方法
支持的测试方法包括单一url压测、单文件随机压测以及多文件权重压测。 支持的HTTP方法为GET或POST。 支持的测试数据格式为字符串或base64。
-
对 单一url进行压测 单一url压测：
wrk -t4 -c400 -d30s http://127.0.0.1:8080/index.html --latency -
对data.json中的全部url进行批量的随机压测 单文件随机压测：
wrk -t4 -c400 -d30s -j data.json --latency -
对mixed_test.json中多个文件以按权重比比例随机压测 多文件权重压测：
wrk -t4 -c400 -d30s -j data/mixed_test.json --latency
测试完毕后，测试报告位于测试目录下的report/log.html中
注:
-
单文件随机压测的文件格式
{ "request": [ { "path": "url path", "method": "GET or POST" "bodyType": "base64" "body": "body content" } ] } path字段：填充url的path method字段：填充POST或GET，其他方法暂未支持 body字段：method字段填充POST时，该字段为POST的内容；当填充GET时，不需要该字段 bodyType字段：当body内容为base64格式的数据时，需要增加该字段，并填充base64 -
多文件权重压测的文件格式
{ "mixed_test": [ { "label":"get", "file": "data/method_get.json", "weight": "1" } ] } label字段：自定义唯一标签名 file字段：测试文件路径（以data的上一级目录为基准） weight字段：每个文件的测试权重比 当json文件为混合压测文件时，请以“mixed_”开头重命名文件具体格式内容案例可参见以下文件
GET请求的文件：data/method_get.json POST请求的文件：data/method_post_base64.json 基于Base64的POST请求的文件：data/method_post.json 混合压测的文件：data/mixed_test.json
6. 压测报告介绍
报告分为三个模块：测试参数、测试结果、服务信息。
1) 测试参数模块
上图内容：
- 测试文件为route100_500km.json，用户可以点击进入查看该测试文件
- URL的地址为https://navicore.mapbar.com，使用了https协议，主机为navicore.mapbar.com，path存在json文件中
- 此次压测并发量为60，持续测试5分钟
2) 测试结果模块
上图内容：
- 在5分钟内发起了7508次请求，接收了858.80MB的数据
- 在传输层发生了一次连接错误，4次read错误(read错误可能是在读取数据时超时导致的)
- 完成了7058次请求
- 非2xx或3xx的请求响应个数为5个
- 平均RPS为每秒25.03个
- 平均数据传输速率为每秒2.86MB
- 发现了5次404的HTTP请求错误码
上图内容：
- 完成HTTP事务时延分布：50%在2.31秒以内，100%的请求在3.59秒以内
上图绘制了测试期间，每秒完成的请求个数与response code为200的个数
上图绘制了时延分布的柱状图
上表是对测试结果整理，stdev为标准差，+/-stdev为包含一个正负标准差的分布比例
3) 服务器信息模块（需在服务器安装信息采集模块）
该模块收集了被测服务器的硬件信息
信息采集模块安装及使用方法，可参见()
上图展示了被测端的服务器系统信息、CPU硬件信息及硬盘使用率
上图展示了被测端的各个CPU使用率折线图
上图展示了被测端的内存使用率折线图
上图展示了被测端的IO读写次数以及IO读写大小的折线图