[每周一更]-(第27期):HTTP压测工具之wrk

[补充完善往期内容]
- wrk是一款简单的HTTP压测工具,托管在Github上,https://github.com/wg/wrk
- wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量. 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 io 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架. 确切的说 ae 事件驱动框架并不是 redis 发明的, 它来至于 Tcl的解释器 jim, 这个小巧高效的框架, 因为被 redis 采用而更多的被大家所熟知.
安装
git clone https://github.com/wg/wrk.git
cd wrk
make
错误
如果编译过程中出错:
src/wrk.h:11:25: fatal error: openssl/ssl.h: No such file or directory
#include <openssl/ssl.h>
则需要安装openssl,使用sudo apt-get install libssl-dev或 sudo yum install openssl-devel安装即可,最后编辑etc/profile配置环境变量。由于笔者使用的是阿里云centos7,相关依赖都已经存在了,所以可以直接使用。
开始测试一下
wrk -t12 -c100 -d30s http://www.baidu.com
****
这段脚本的输出是:
[root@iZwz9flnbsu8mylcqnd3l4Z wrk]# ./wrk -t12 -c100 -d30s http://www.baidu.com
Running 30s test @ http://www.baidu.com
12 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 173.62ms 238.25ms 1.95s 88.40%
Req/Sec 71.88 51.90 790.00 91.05%
25560 requests in 30.02s, 380.38MB read
Socket errors: connect 0, read 53, write 0, timeout 24
Requests/sec: 851.37
Transfer/sec: 12.67MB
一般线程数不宜过多. 核数的2到4倍足够了. 多了反而因为线程切换过多造成效率降低. 因为 wrk 不是使用每个连接一个线程的模型, 而是通过异步网络 io 提升并发量. 所以网络通信不会阻塞线程执行. 这也是 wrk 可以用很少的线程模拟大量网路连接的原因. 而现在很多性能工具并没有采用这种方式, 而是采用提高线程数来实现高并发. 所以并发量一旦设的很高, 测试机自身压力就很大. 测试效果反而下降.
参数解释:
12 threads and 100 connections:
总共是12个线程,100个连接(不是一个线程对应一个连接)
latency和Req/Sec:
代表单个线程的统计数据,latency代表延迟时间,Req/Sec代表单个线程每秒完成的请求数,他们都具有平均值, 标准偏差, 最大值, 正负一个标准差占比。一般我们来说我们主要关注平均值和最大值. 标准差如果太大说明样本本身离散程度比较高. 有可能系统性能波动很大.
23725 requests in 30.05s, 347.47MB read
在30秒之内总共有23725个请求,总共读取347.47MB的数据
Socket errors: connect 0, read 48, write 0, timeout 50
总共有48个读错误,50个超时.
Requests/sec和Transfer/sec
所有线程平均每秒钟完成了789.57个请求,每秒钟读取11.56MB数据量
- 如果想看看响应时间的分布,可以增加–latency:
wrk -t12 -c100 -d30s --latency http://www.baidu.com./wrk -t12 -c100 -d30s --latency http://www.baidu.com
Running 30s test @ http://www.baidu.com
12 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 172.75ms 238.61ms 1.79s 88.46%
Req/Sec 71.70 50.91 838.00 87.32%
Latency Distribution
50% 61.90ms
75% 248.02ms
90% 455.07ms
99% 1.26s
25560 requests in 30.03s, 380.36MB read
Socket errors: connect 0, read 71, write 0, timeout 36
Requests/sec: 851.25
Transfer/sec: 12.67MB
常用压测方式
wrk -t12 -c400 -d30s http://127.0.0.1:8080/index.html
使用12个线程运行30秒, 400个http并发
- 命令行选项
-c, --connections: 总的http并发数
-d, --duration: 持续压测时间, 比如: 2s, 2m, 2h
-t, --threads: 总线程数
-s, --script: luajit脚本,使用方法往下看
-H, --header: 添加http header, 比如. "User-Agent: wrk"--latency: 在控制台打印出延迟统计情况--timeout: http超时时间
wrk --timeout 10s www.baidu.com
其他压测工具
ab、locust、Jmeter、go实现的压测工具、云压测
文档:https://segmentfault.com/a/1190000020211494
相关文章:
[每周一更]-(第27期):HTTP压测工具之wrk
[补充完善往期内容] wrk是一款简单的HTTP压测工具,托管在Github上,https://github.com/wg/wrkwrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量. 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 io 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事…...
【FunASR】Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-onnx
模型亮点 模型文件: damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorchParaformer-large长音频模型集成VAD、ASR、标点与时间戳功能,可直接对时长为数小时音频进行识别,并输出带标点文字与时间戳: ASR模型…...
C语言中的柔性数组
uint8_t data[0];代码的含义老虎开始对这个数组不太了解,查阅后得知这是个柔性数组。 C语言中的柔性数组(Flexible Array Member)是一种特殊的数组,它被定义在结构体的最后一个元素中,其大小未知,也就是所…...
ca-certificates.crt解析加载到nssdb中
openssl crl2pkcs7 -nocrl -certfile /etc/ssl/certs/ca-certificates.crt | openssl pkcs7 -print_certs -noout -text ca-certificates.crt为操作系统根证书列表。 获取证书以后使用PK11_ImportDERCert将证书导入到nssdb中 base::FilePath cert_path base::FilePath("…...
聊聊Java中的常用类String
String、StringBuffer、StringBuilder 的区别 从可变性分析 String不可变。StringBuffer、StringBuilder都继承自AbstractStringBuilder ,两者的底层的数组value并没有使用private和final修饰,所以是可变的。 AbstractStringBuilder 源码如下所示 ab…...
R语言piecewiseSEM结构方程模型在生态环境领域实践技术
结构方程模型(Sructural Equation Modeling,SEM)可分析系统内变量间的相互关系,并通过图形化方式清晰展示系统中多变量因果关系网,具有强大的数据分析功能和广泛的适用性,是近年来生态、进化、环境、地学、…...
IDEA设置查看JDK源码
问题 我们在查看JDK源码时,可能会遇到这种情况,步入底层查看JDK源码时,出现一堆var变量,可读性非常之差,例如笔者最近想看到nio包下的SocketChannelImpl的write方法,结果看到这样一番景象: pu…...
SSM—Mybatis
目录 和其它持久化层技术对比 搭建MyBatis 开发环境 创建maven工程 创建MyBatis的核心配置文件 创建mapper接口 创建MyBatis的映射文件 通过junit测试功能 加入log4j日志功能 核心配置文件详解 MyBatis的增删改查 新增 删除 修改 查询一个实体类对象 查询list集…...
MYSQL在不删除数据的情况下,重置主键自增id
MYSQL在不删除数据的情况下,重置主键自增id 方法一: SET num : 0; UPDATE table_name SET id num : (num1); ALTER TABLE table_name AUTO_INCREMENT 1; 方法二: 背景(mysql 数据在进行多次删除新增之后id变得很大,但是并没…...
SpringMVC-servlet交互
servlet交互 1.1 引入servlet依赖 <dependency><groupId>javax.servlet</groupId><artifactId>javax.servlet-api</artifactId><version>4.0.1</version><scope>provided</scope></dependency>1.2 创建testservl…...
DICOM 文件中,VR,VL,SQ,图像二进制的几个注意点
DICOM 文件的结构,在网上有很多的学习资料,这里只介绍些容易混淆的概念,作为回看笔记。 1. 传输语法 每个传输语法,起都是表达的三个概念:大小端、显隐式、压缩算法 DICOM Implicit VR Little Endian: 1.2.840.1000…...
git 的使用
git reset详解-CSDN博客 git reset 命令详解 git revert命令详解。-CSDN博客 关于Git分支中HEAD和Master的理解 - 知乎 (zhihu.com) 一文带你精通 Git(Git 安装与使用、Git 命令精讲、项目的推送与克隆)-CSDN博客 Git 常用操作(5ÿ…...
详解—【C++】lambda表达式
目录 前言 一、lambda表达式 二、lambda表达式语法 2.1. lambda表达式各部分说明 2.2. 捕获列表说明 三、函数对象与lambda表达式 前言 在C98中,如果想要对一个数据集合中的元素进行排序,可以使用std::sort方法。 #include <algorithm> #i…...
Qt Desktop Widgets 控件绘图原理逐步分析拆解
Qt 是目前C语言首选的框架库。之所以称为框架库而不单单是GUI库,是因为Qt提供了远远超过GUI的功能封装,即使不使用GUI的后台服务,也可以用Qt大大提高跨平台的能力。 仅就界面来说,Qt 保持各个平台绘图等效果的统一,并…...
什么是rocketmq❓
在大规模分布式系统中,各个服务之间的通信是至关重要的,而RocketMQ作为一款分布式消息中间件,为解决这一问题提供了强大的解决方案。本文将深入探讨RocketMQ的基本概念、用途,以及在实际分布式系统中的作用,并对Produc…...
【网络安全】HTTP Slowloris攻击原理解析
文章目录 Slowloris攻击的概念Slowloris攻击原理Slowloris攻击的步骤其他的DDoS攻击类型UDP FloodICMP (Ping) FloodSYN FloodPing of DeathNTP AmplificationHTTP FloodZero-day DDoS 攻击 推荐阅读 Slowloris攻击的概念 Slowloris是在2009年由著名Web安全专家RSnake提出的一…...
从最近爆火的ChatGPT,我看到了电商的下一个形态
爆火的ChatGPT似乎让每个行业有了改造的可能性,电商行业也不例外。 在讨论了很多流量红利消失的话题后,我们看到互联网电商行业不再性感,从淘宝天猫,京东,到拼多多,再到抖音,快手,电…...
云原生向量计算引擎 PieCloudVector:为大模型提供独特记忆
拓数派大模型数据计算系统(PieDataComputingSystem,缩写:πDataCS)在10月24日程序员节「大模型数据计算系统」2023拓数派年度技术论坛正式发布。πDataCS 以云原生技术重构数据存储和计算,「一份存储,多引擎…...
大创项目推荐 深度学习 opencv python 实现中国交通标志识别
文章目录 0 前言1 yolov5实现中国交通标志检测2.算法原理2.1 算法简介2.2网络架构2.3 关键代码 3 数据集处理3.1 VOC格式介绍3.2 将中国交通标志检测数据集CCTSDB数据转换成VOC数据格式3.3 手动标注数据集 4 模型训练5 实现效果5.1 视频效果 6 最后 0 前言 🔥 优质…...
深度学习实战67-基于Stable-diffusion的图像生成应用模型的搭建,在Kaggle平台的搭建部署,解决本地没有算力资源问题
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战67-基于Stable-diffusion的图像生成应用模型的搭建,在Kaggle平台的搭建部署,解决本地没有算力资源问题。稳定扩散模型(Stable Diffusion Model)是一种用于图像增强和去噪的计算机视觉算法。它通过对输入图像进行扩散过程…...
SciencePlots——绘制论文中的图片
文章目录 安装一、风格二、1 资源 安装 # 安装最新版 pip install githttps://github.com/garrettj403/SciencePlots.git# 安装稳定版 pip install SciencePlots一、风格 简单好用的深度学习论文绘图专用工具包–Science Plot 二、 1 资源 论文绘图神器来了:一行…...
UDP(Echoserver)
网络命令 Ping 命令 检测网络是否连通 使用方法: ping -c 次数 网址ping -c 3 www.baidu.comnetstat 命令 netstat 是一个用来查看网络状态的重要工具. 语法:netstat [选项] 功能:查看网络状态 常用选项: n 拒绝显示别名&#…...
【机器视觉】单目测距——运动结构恢复
ps:图是随便找的,为了凑个封面 前言 在前面对光流法进行进一步改进,希望将2D光流推广至3D场景流时,发现2D转3D过程中存在尺度歧义问题,需要补全摄像头拍摄图像中缺失的深度信息,否则解空间不收敛…...
Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)
引言:为什么 Eureka 依然是存量系统的核心? 尽管 Nacos 等新注册中心崛起,但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制,是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...
【AI学习】三、AI算法中的向量
在人工智能(AI)算法中,向量(Vector)是一种将现实世界中的数据(如图像、文本、音频等)转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知(如语义、视觉特征)与…...
微服务商城-商品微服务
数据表 CREATE TABLE product (id bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 商品id,cateid smallint(6) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 类别Id,name varchar(100) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商品名称,subtitle varchar(200) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商…...
Spring AI与Spring Modulith核心技术解析
Spring AI核心架构解析 Spring AI(https://spring.io/projects/spring-ai)作为Spring生态中的AI集成框架,其核心设计理念是通过模块化架构降低AI应用的开发复杂度。与Python生态中的LangChain/LlamaIndex等工具类似,但特别为多语…...
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列,以便知晓哪些列包含有价值的数据,…...
Java编程之桥接模式
定义 桥接模式(Bridge Pattern)属于结构型设计模式,它的核心意图是将抽象部分与实现部分分离,使它们可以独立地变化。这种模式通过组合关系来替代继承关系,从而降低了抽象和实现这两个可变维度之间的耦合度。 用例子…...
「全栈技术解析」推客小程序系统开发:从架构设计到裂变增长的完整解决方案
在移动互联网营销竞争白热化的当下,推客小程序系统凭借其裂变传播、精准营销等特性,成为企业抢占市场的利器。本文将深度解析推客小程序系统开发的核心技术与实现路径,助力开发者打造具有市场竞争力的营销工具。 一、系统核心功能架构&…...
