使用ab命令进行压力测试

ab是Apache自带的压力测试工具。ab非常实用，它不仅可以对Apache服务器进行网站访问压力测试，也可以对其它类型的服务器进行压力测试。比如Nginx、Tomcat、IIS等。

下面我们开始介绍有关ab命令的使用：
1、ab的原理
2、ab的安装
3、ab参数说明
4、ab性能指标
5、ab实际使用

一、ab的原理
ab是apachebench命令的缩写。

ab的原理：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。

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。但却会给目标服务器造成巨大的负载，其原理类似CC攻击。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、ab的安装

$ yum install httpd-tools
命令执行完成后，就可以直接运行ab。

三、ab参数说明

image.png

下面我们对这些参数进行相关说明。如下：
-n：在测试会话中所执行的请求个数。默认时，仅执行一个请求。

-c：一次产生的请求个数。默认是一次一个。

ab -c 100 -n 200 http://192.168.197.138/
上面的语句表示有100个并发访问，每秒总共有200个请求，在此情况下进行压力测试。

-t：测试所进行的最大秒数。其内部隐含值是-n 50000，它可以使对服务器的测试限制在一个固定的总时间以内。默认时，没有时间限制。

-p：包含了需要POST的数据的文件。

-P：对一个中转代理提供BASIC认证信任。用户名和密码由一个:隔开，并以base64编码形式发送。无论服务器是否需要(即是否发送了401认证需求代码)，此字符串都会被发送。

-T：POST数据所使用的Content-type头信息。

-v：设置显示信息的详细程度-4或更大值会显示头信息，3或更大值可以显示响应代码(404,200等),2或更大值可以显示警告和其他信息。

-V：显示版本号并退出。

-w：以HTML表的格式输出结果。默认时，它是白色背景的两列宽度的一张表。

-i：执行HEAD请求，而不是GET。

-x：设置<table>属性的字符串。

-X：对请求使用代理服务器。

-y：设置<tr>属性的字符串。

-z：设置<td>属性的字符串。

-C：对请求附加一个Cookie:行。其典型形式是name=value的一个参数对，此参数可以重复。

-H：对请求附加额外的头信息。此参数的典型形式是一个有效的头信息行，其中包含了以冒号分隔的字段和值的对(如,"Accept-Encoding:zip/zop;8bit")。

-A：对服务器提供BASIC认证信任。用户名和密码由一个:隔开，并以base64编码形式发送。无论服务器是否需要(即,是否发送了401认证需求代码)，此字符串都会被发送。

-h：显示使用方法。

-d：不显示"percentage served within XX [ms] table"的消息(为以前的版本提供支持)。

-e：产生一个以逗号分隔的(CSV)文件，其中包含了处理每个相应百分比的请求所需要(从1%到100%)的相应百分比的(以微妙为单位)时间。由于这种格式已经“二进制化”，所以比'gnuplot'格式更有用。

-g：把所有测试结果写入一个'gnuplot'或者TSV(以Tab分隔的)文件。此文件可以方便地导入到Gnuplot,IDL,Mathematica,Igor甚至Excel中。其中的第一行为标题。

-i：执行HEAD请求，而不是GET。

-k：启用HTTP KeepAlive功能，即在一个HTTP会话中执行多个请求。默认时，不启用KeepAlive功能。

-q：如果处理的请求数大于150，ab每处理大约10%或者100个请求时，会在stderr输出一个进度计数。此-q标记可以抑制这些信息。
四、ab性能指标
在进行性能测试过程中有几个指标比较重要：

1、吞吐率（Requests per second）
服务器并发处理能力的量化描述，单位是reqs/s，指的是在某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数，称之为最大吞吐率。

记住：吞吐率是基于并发用户数的。这句话代表了两个含义：
a、吞吐率和并发用户数相关
b、不同的并发用户数下，吞吐率一般是不同的

计算公式：总请求数/处理完成这些请求数所花费的时间，即
Request per second=Complete requests/Time taken for tests

必须要说明的是，这个数值表示当前机器的整体性能，值越大越好。

2、并发连接数（The number of concurrent connections）
并发连接数指的是某个时刻服务器所接受的请求数目，简单的讲，就是一个会话。

3、并发用户数（Concurrency Level）
要注意区分这个概念和并发连接数之间的区别，一个用户可能同时会产生多个会话，也即连接数。在HTTP/1.1下，IE7支持两个并发连接，IE8支持6个并发连接，FireFox3支持4个并发连接，所以相应的，我们的并发用户数就得除以这个基数。

4、用户平均请求等待时间（Time per request）

计算公式：处理完成所有请求数所花费的时间/（总请求数/并发用户数），即：
Time per request=Time taken for tests/（Complete requests/Concurrency Level）

5、服务器平均请求等待时间（Time per request:across all concurrent requests）

计算公式：处理完成所有请求数所花费的时间/总请求数，即：
Time taken for/testsComplete requests
可以看到，它是吞吐率的倒数。

同时，它也等于用户平均请求等待时间/并发用户数，即
Time per request/Concurrency Level

五、ab实际使用
1、ab的命令参数比较多，我们经常使用的是-c和-n参数。

我们现在就来测试apache的性能。使用如下命令：

$ ab -n 100 -c 10 http://13.209.21.196:8080/trade-server/test/order/testQueue

-n 100表示请求总数为100
-c 10表示并发用户数为10
http://13.209.21.196:8080/trade-server/test/order/testQueue表示请求的目标URL

这行表示处理100个请求并每次同时运行10次请求。

image.png

通过上图，测试结果一目了然，ab测试得出吞吐率为：Requests per second: 5655.47#/sec。

除此之外还有其他一些信息，需要说明下，如下：
Server Software表示被测试的Web服务器软件名称。

Server Hostname表示请求的URL主机名。

Server Port表示被测试的Web服务器软件的监听端口。

Document Path表示请求的URL中的根绝对路径，通过该文件的后缀名，我们一般可以了解该请求的类型。

Document Length表示HTTP响应数据的正文长度。

Concurrency Level表示并发用户数，这是我们设置的参数之一。

Time taken for tests表示所有这些请求被处理完成所花费的总时间。

Complete requests表示总请求数量，这是我们设置的参数之一。

Failed requests表示失败的请求数量，这里的失败是指请求在连接服务器、发送数据等环节发生异常，以及无响应后超时的情况。如果接收到的HTTP响应数据的头信息中含有2XX以外的状态码，则会在测试结果中显示另一个名为“Non-2xx responses”的统计项，用于统计这部分请求数，这些请求并不算在失败的请求中。

Total transferred表示所有请求的响应数据长度总和，包括每个HTTP响应数据的头信息和正文数据的长度。注意这里不包括HTTP请求数据的长度，仅仅为web服务器流向用户PC的应用层数据总长度。

HTML transferred表示所有请求的响应数据中正文数据的总和，也就是减去了Total transferred中HTTP响应数据中的头信息的长度。

Requests per second吞吐率，也叫QPS，计算公式：Complete requests/Time taken for tests

Time per request用户平均请求等待时间，从用户角度看，完成一个请求所需要的时间。计算公式：Time token for tests/（Complete requests/Concurrency Level）。

Time per requet(across all concurrent request)服务器完成一个请求的时间，计算公式：Time taken for tests/Complete requests，正好是吞吐率的倒数。
也可以这么统计：Time per request/Concurrency Level。

Transfer rate表示网络传输速度，计算公式：Total trnasferred/ Time taken for tests，这个统计很好的说明服务器的处理能力达到极限时，其出口宽带的需求量。

对于大文件的请求测试，这个值很容易成为系统瓶颈所在。要确定该值是不是瓶颈，需要了解客户端和被测服务器之间的网络情况，包括网络带宽和网卡速度等信息。

Percentage of requests served within a certain time（ms）
这部分数据用于描述每个请求处理时间的分布情况，比如以上测试，80%的请求处理时间都不超过2ms，这个处理时间是指前面的Time per request，即对于单个用户而言，平均每个请求的处理时间。

这个表第一行表示有50%的请求都是在2ms内完成的，可以看到这个值是比较接近平均系统响应时间，以此类推。

Connection Times (ms)

image.png

这几行组成的表格主要是针对响应时间也就是第一个Time per request进行细分和统计。一个请求的响应时间可以分成网络链接（Connect），系统处理（Processing）和等待（Waiting）三个部分。表中min表示最小值； mean表示平均值；[+/-sd]表示标准差（Standard Deviation），也称均方差（mean square error），这个概念在中学的数学课上学过，表示数据的离散程度，数值越大表示数据越分散，系统响应时间越不稳定。 median表示中位数； max当然就是表示最大值了。

需要注意的是表中的Total并不等于前三行数据相加，因为前三行的数据并不是在同一个请求中采集到的，可能某个请求的网络延迟最短，但是系统处理时间又是最长的呢。所以Total是从整个请求所需要的时间的角度来统计的。这里可以看到最慢的一个请求花费了2ms(即100% 2 (longest request))。

转载于：https://www.linuxidc.com/Linux/2018-09/154017.htm

https://blog.csdn.net/tanlei_accp/article/details/89677724

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