后端工程师如何使用apache ab性能测试工具进行系统压力测试(比LoadRunner简单多了)

本文涉及的产品
性能测试 PTS,5000VUM额度
简介: 作为后端工程师,除了实现业务需求之外,需要考虑的就是自己写的服务,在大并发下是否能正常运行了。但是,在一般开发情况下,没那么多大并发情况让你测试,那该怎么办呢?这时候,我们就可以用到apache的压力测试工具了,apache bench简称ab。

作为后端工程师,除了实现业务需求之外,需要考虑的就是自己写的服务,在大并发下是否能正常运行了。但是,在一般开发情况下,没那么多大并发情况让你测试,那该怎么办呢?

这时候,我们就可以用到apache的压力测试工具了,apache bench简称ab。下面介绍如何使用apache ab性能测试工具进行系统压力测试。

 

一、介绍

ab是apache自带的压力测试工具,ab是apache bench命令的缩写。

当安装完apache后,就可以在bin下面找到ab.exe然后进行apache 负载压力测试。命令格式如下:

image.pngimage.png

ab测试工具主要有以下两个功能:

(1)ab命令会创建多个并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问。它的测试目标是基于URL的,因此,它既可以用来测试apache的负载压力,也可以测试nginx、lighthttp、tomcat、IIS等其它Web服务器的压力。

(2)ab命令对发出负载的计算机要求很低,它既不会占用很高CPU,也不会占用很多内存。但是自己测试使用也需要注意,否则一次上太多的负载。可能造成目标服务器资源耗完,严重时甚至导致死机。

 

二、如何使用

ab压力测试工具使用非常简单,只需一个命令即可。

示例:ab -n 200000 -c 20000 http://192.168.1.179/  >>d:1.html

-n:请求数

-c:并发数

上面的示例表示:每次并发20000个请求,总共请求200000次,并把结果输出到指定文件里。

image.pngimage.png

执行结果:

image.png

 

三、结果参数解释

参数说明:

Document Length:        315 bytes       HTTP响应数据的正文长度

Time taken for tests:   0.914 seconds    所有这些请求处理完成所花费的时间

Complete requests:      800             完成请求数

Failed requests:        0                失败请求数

Total transferred:      393600 bytes     网络总传输量

HTML transferred:       252000 bytes     HTML内容传输量

Requests per second:    875.22 [#/sec] (mean) 吞吐量-每秒请求数

Time per request:       914.052 [ms] (mean)  服务器收到请求,响应页面要花费的时间

Time per request:       1.143 [ms] (mean, across all concurrent requests) 并发的每个请求平均消耗时间

Transfer rate:          420.52 [Kbytes/sec] received 平均每秒网络上的流量,可以帮助排除是否存在网络流量过大导致响应时间延长的问题


网络上消耗的时间的分解:

Connection Times (ms)

min  mean[+/-sd] median   max

Connect:        0    1   0.5      1       3

##连接的最小时间,平均值,中值,最大值

Processing:   245  534 125.2    570     682

Waiting:       11  386 189.1    409     669

Total:        246  535 125.0    571     684

整个场景中所有请求的响应情况。在场景中每个请求都有一个响应时间

其中 50% 的用户响应时间小于 571 毫秒

80 % 的用户响应时间小于 652 毫秒

最大的响应时间小于 684 毫秒


最后

以上,使用apache ab性能测试工具进行系统压力测试,是不是比LoadRunner简单多了。




相关实践学习
通过性能测试PTS对云服务器ECS进行规格选择与性能压测
本文为您介绍如何利用性能测试PTS对云服务器ECS进行规格选择与性能压测。
相关文章
|
15天前
|
Java 测试技术 数据安全/隐私保护
软件测试中的自动化策略与工具应用
在软件开发的快速迭代中,自动化测试以其高效、稳定的特点成为了质量保证的重要手段。本文将深入探讨自动化测试的核心概念、常见工具的应用,以及如何设计有效的自动化测试策略,旨在为读者提供一套完整的自动化测试解决方案,帮助团队提升测试效率和软件质量。
|
8天前
|
Web App开发 IDE 测试技术
Selenium:强大的 Web 自动化测试工具
Selenium 是一款强大的 Web 自动化测试工具,包括 Selenium IDE、WebDriver 和 Grid 三大组件,支持多种编程语言和跨平台操作。它能有效提高测试效率,解决跨浏览器兼容性问题,进行性能测试和数据驱动测试,尽管存在学习曲线较陡、不稳定等缺点,但其优势明显,是自动化测试领域的首选工具。
80 17
Selenium:强大的 Web 自动化测试工具
|
18天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
BALROG:基准测试工具,用于评估 LLMs 和 VLMs 在复杂动态环境中的推理能力
BALROG 是一款用于评估大型语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)在复杂动态环境中推理能力的基准测试工具。它通过一系列挑战性的游戏环境,如 NetHack,测试模型的规划、空间推理和探索能力。BALROG 提供了一个开放且细粒度的评估框架,推动了自主代理研究的进展。
31 3
BALROG:基准测试工具,用于评估 LLMs 和 VLMs 在复杂动态环境中的推理能力
|
26天前
|
监控 测试技术 开发工具
移动端性能测试工具
移动端性能测试工具
41 2
|
4月前
|
存储 消息中间件 Java
Apache Flink 实践问题之原生TM UI日志问题如何解决
Apache Flink 实践问题之原生TM UI日志问题如何解决
48 1
|
4天前
|
存储 人工智能 大数据
The Past, Present and Future of Apache Flink
本文整理自阿里云开源大数据负责人王峰(莫问)在 Flink Forward Asia 2024 上海站主论坛开场的分享,今年正值 Flink 开源项目诞生的第 10 周年,借此时机,王峰回顾了 Flink 在过去 10 年的发展历程以及 Flink社区当前最新的技术成果,最后展望下一个十年 Flink 路向何方。
243 33
The Past, Present and Future of Apache Flink
|
2月前
|
SQL Java API
Apache Flink 2.0-preview released
Apache Flink 社区正积极筹备 Flink 2.0 的发布,这是自 Flink 1.0 发布以来的首个重大更新。Flink 2.0 将引入多项激动人心的功能和改进,包括存算分离状态管理、物化表、批作业自适应执行等,同时也包含了一些不兼容的变更。目前提供的预览版旨在让用户提前尝试新功能并收集反馈,但不建议在生产环境中使用。
796 13
Apache Flink 2.0-preview released
|
2月前
|
存储 缓存 算法
分布式锁服务深度解析:以Apache Flink的Checkpointing机制为例
【10月更文挑战第7天】在分布式系统中,多个进程或节点可能需要同时访问和操作共享资源。为了确保数据的一致性和系统的稳定性,我们需要一种机制来协调这些进程或节点的访问,避免并发冲突和竞态条件。分布式锁服务正是为此而生的一种解决方案。它通过在网络环境中实现锁机制,确保同一时间只有一个进程或节点能够访问和操作共享资源。
88 3
|
3月前
|
SQL 消息中间件 关系型数据库
Apache Doris Flink Connector 24.0.0 版本正式发布
该版本新增了对 Flink 1.20 的支持,并支持通过 Arrow Flight SQL 高速读取 Doris 中数据。
|
4月前
|
消息中间件 监控 数据挖掘
基于RabbitMQ与Apache Flink构建实时分析系统
【8月更文第28天】本文将介绍如何利用RabbitMQ作为数据源,结合Apache Flink进行实时数据分析。我们将构建一个简单的实时分析系统,该系统能够接收来自不同来源的数据,对数据进行实时处理,并将结果输出到另一个队列或存储系统中。
282 2

推荐镜像

更多