壓測工具界的 “悍馬” ：wrk 使用
在上篇文章 每個后端都應該了解的OpenResty入門以及網關安全實戰(zhàn) 中，我向大家介紹了 OpenResty 的入門使用是 WAF 防御實戰(zhàn)，這篇文章將給大家繼續(xù)介紹 OpenResty 入門之性能測試 篇。
性能測試是軟件開發(fā)中不可或缺的一環(huán)，它可以幫助我們評估系統(tǒng)的性能、穩(wěn)定性、可擴展性等指標，為優(yōu)化和改進提供依據。但是性能測試也是最容易失準的一種測試，因為它受到很多因素的影響，例如網絡環(huán)境、服務器配置、壓測工具、壓測場景等。如果我們選擇了不合適的壓測工具或者沒有設計好壓測場景，那么我們得到的結果可能會與實際情況相差甚遠，甚至導致錯誤的判斷和決策。
俗話說工欲善其事必先利其器，那么如何選擇一款合適的壓測工具呢？首先 OpenResty 是 fork 自 Nginx 開發(fā)，基于 Nginx 原有的強悍性能（協(xié)程 + IO 多路復用 Epoll），其性能也很高。所以我們需要的是一款自身性能足夠強悍，可以最大程度榨干 OpenResty 程序性能、服務端 cpu 資源的壓測工具。
這里給大家介紹一款壓測工具界的“悍馬” —— wrk。wrk 是一款針對 HTTP 協(xié)議的基準測試工具，它能夠在單機多核 CPU 的條件下，使用系統(tǒng)自帶的高性能 I/O 機制，如 epoll，kqueue 等，通過多線程和事件模式，對目標機器產生大量的負載。wrk 支持 Lua 腳本來創(chuàng)建復雜的測試場景（這一點與 OpenResty 支持 Lua 腳本相同），也可以輸出詳細的響應時間統(tǒng)計信息。wrk 的優(yōu)點有以下幾點：
- 高性能：wrk 可以利用多核 CPU 的并行計算能力，同時使用多個線程和連接來發(fā)送請求，并且使用高效的 I/O 模型來處理響應。這樣 wrk 可以在單機上產生高達數十萬甚至數百萬級別的 QPS（每秒請求數），遠超過其他常見的壓測工具，如 ab、siege、jmeter 等。
- 靈活：wrk 支持使用 Lua 腳本來定制壓測場景，例如自定義 HTTP 方法、動態(tài)生成請求參數、修改請求頭等。這樣我們可以模擬各種復雜和真實的用戶行為和業(yè)務邏輯，使得壓測結果更加貼近實際情況。
- 簡潔：wrk 的安裝和使用都非常簡單，只需要幾條命令就可以完成。wrk 的輸出也非常清晰和直觀，可以顯示每個線程和總體的響應時間和每秒請求數，并且可以打印出響應時間的分布情況，方便我們分析系統(tǒng)的性能瓶頸。
wrk 的安裝
wrk 只能被安裝在類 Unix 系統(tǒng)上，所以我們需要一個 Linux 或者 MacOS 環(huán)境。Windows 10 安裝需要開啟自帶的 Ubuntu 子系統(tǒng)。
Linux 安裝
對于 Ubuntu/Debian 系統(tǒng)，可以通過以下命令安裝 wrk：
sudo apt-get install build-essential libssl-dev git -y
git clone https://github.com/wg/wrk.git wrk
cd wrk
make
# 將可執(zhí)行文件移動到 /usr/local/bin 位置
sudo cp wrk /usr/local/bin對于 CentOS / RedHat / Fedora 系統(tǒng)，可以通過以下命令安裝 wrk：
sudo yum groupinstall 'Development Tools'
sudo yum install -y openssl-devel git
git clone https://github.com/wg/wrk.git wrk
cd wrk
make
# 將可執(zhí)行文件移動到 /usr/local/bin 位置
sudo cp wrk /usr/local/binMacOS 安裝
Mac 系統(tǒng)也可以通過先編譯的方式來安裝，但是更推薦使用 brew 的方式來安裝, 步驟如下：
- 安裝 Homebrew，安裝方式參考官網 https://brew.sh （也就一行命令的事）;
- 安裝 wrk: brew install wrk;
Windows 10 安裝
Windown 10 需要在 Windows 功能 里勾選 適用于 Linux 的 Windows 子系統(tǒng), 然后通過 bash 命令切換到 Ubuntu 子系統(tǒng)。接下來，參考 Linux 安裝 的操作步驟，安裝 wrk。
壓測前準備
在開始壓測前，我們還需要對測試環(huán)境進行一番調整，已配合壓測工具 wrk 榨干 OpenResty 程序的性能。
單進程最大文件數
Linux 系統(tǒng)默認對每個進程能夠打開的文件數有一個限制，通常是 1024 個。這個限制會影響到服務器能夠同時處理的連接數，因此需要增加這個限制。增加的方法是修改 /etc/security/limits.conf 文件，添加如下內容：
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535其中 * 號表示修改所有用戶的限制，soft 或 hard 指定要修改軟限制還是硬限制，65536 則指定了想要修改的新的限制值，即最大打開文件數(請注意軟限制值要小于或等于硬限制)。修改完后保存文件。
這樣就可以將所有用戶的單進程最大打開文件數限制設為 65535 個。如果還不夠，可以繼續(xù)增大這個值，但要注意不要超過系統(tǒng)級的最大打開文件數限制，可以通過 cat /proc/sys/fs/file-max 命令查看這個限制。
最大打開文件數
查看 Linux 系統(tǒng)級的最大打開文件數限制，使用如下命令：
[root@VM-16-5-centos ~]# cat /proc/sys/fs/file-nr
2112 0 369508這里的最后一個數字，就是最大打開文件數。如果你的機器中這個數字比較小，那就需要修改 /etc/sysctl.conf 文件來增大：
fs.file-max = 1020000
net.ipv4.ip_conntrack_max = 1020000
net.ipv4.netfilter.ip_conntrack_max = 1020000修改完以后，還需要重啟系統(tǒng)服務來生效：
sysctl -p /etc/sysctl.confNginx 工作進程數量以及連接數
最后，我們還需要對 Nginx 的配置文件做一些修改，如下：
# 配置工作進程數量
worker_processes 1;
...
events {
# 單個工作進程處理連接數量
worker_connections 1024;
}默認情況下 Nginx 有 master 和 worker 兩種進程，master 進程用于管理 worker 進程，worker 進程用于處理外部請求也就是對外提供服務。
worker_processes 1 的配置說明工作進程數默認為 1。在多核機器上我們可以設置為服務器 CPU 的核數以提升 Nginx 的連接處理數。
worker_connections 1024 的配置說明單個進程能處理的連接數量是 1024，在大壓力場景下，我們可以提升這個值，改為 10240。
最后，優(yōu)化的 Nginx 配置文件如下：
# 根據cpu核數自動設置工作進程數量
worker_processes auto;
...
events {
# 單個工作進程處理連接數量
worker_connections 10240;
}wrk 的使用
wrk 的基本用法是：
wrk <options> <url><options> 是一些可選的參數，用來控制壓測的配置，<url> 是要壓測的目標網址。
常用參數
wrk 支持以下常用參數：
- -c, --connections <N>：指定要保持打開的連接數；
- -d, --duration <T>：指定壓測的持續(xù)時間；
- -t, --threads <N>：指定要使用的線程數；
- -s, --script <S>：指定要加載的 Lua 腳本文件；
- -H, --header <H>：指定要添加到請求中的 HTTP 頭；
- --latency：指定要打印響應時間統(tǒng)計信息；
- --timeout <T>：指定套接字/請求超時時間；
其中，數字參數可以使用 SI 單位（1k, 1M, 1G），時間參數可以使用時間單位（2s, 2m, 2h）。
壓測示例
現在我們要對 OpenResty 程序的 hello 接口進行壓測，我們可以使用以下命令：
wrk -c 100 -d 30s -t 4 --latency http://121.4.xxx.xx/hello這條命令表示，利用 wrk 發(fā)起壓力測試，連接數為 100，線程數為 4，持續(xù) 10 秒，并打印響應時間統(tǒng)計信息。
運行后，我們可以看到以下輸出：
Running 30s test @ http://121.4.xxx.xx/hello
4 threads and 100 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 60.74ms 94.62ms 1.82s 88.81%
Req/Sec 710.91 118.29 1.02k 69.08%
Latency Distribution
50% 26.22ms
75% 32.99ms
90% 176.28ms
99% 475.41ms
84967 requests in 30.02s, 15.40MB read
Socket errors: connect 0, read 0, write 0, timeout 2
Requests/sec: 2829.91
Transfer/sec: 525.08KB我們可以從輸出中看到以下信息：
- 壓測的配置和目標網址，
Running 30s test @ http://121.4.xxx.xx/hello
4 threads and 100 connections- 每個線程的平均、標準差、最大和正負一個標準差占比的響應時間（Latency），
Latency 60.74ms 94.62ms 1.82s 88.81%這個數據和 QPS 一樣重要，表示系統(tǒng)的響應速度，這個值越小越好。
- 響應時間的分布情況：即有多少比例的請求在某個時間內完成，延時的分布百分比詳細打印也就是下面展示信息，
Latency Distribution
50% 26.22ms
75% 32.99ms
90% 176.28ms
99% 475.41ms- 總的請求數，
Requests/sec: 2829.91這個數據表示服務端每秒鐘處理了多少請求，這個值越大越好。
從這些信息中，我們可以看出 OpenResty 程序的性能還是很不錯的，響應時間都在幾毫秒級別，QPS 也很高。
鑒于我的 OpenResty 服務器配置只有 2核4g內存5MB 帶寬，測試結果大家理性看待，歡迎大家自己測試。
Lua 腳本
wrk 支持使用 Lua 腳本來定制壓測場景，例如自定義 HTTP 方法、動態(tài)生成請求參數、修改請求頭等。這樣，我們可以模擬各種復雜和真實的用戶行為和業(yè)務邏輯，使得壓測結果更加貼近實際情況。wrk 的源碼中提供了一些示例腳本，可以參考 https://github.com/wg/wrk/tree/master/scripts。
要使用 Lua 腳本，我們需要在命令行中指定 -s 參數，并給出腳本文件的路徑。例如我們可以使用 post.lua 腳本來發(fā)送 POST 請求：
wrk -c 100 -d 10s -t 4 -s post.lua http://121.4.xxx.xx/hellopost.lua 的內容如下：
wrk.method = "POST"
wrk.body = "name=tom"
wrk.headers["Content-Type"] = "application/x-www-form-urlencoded"這樣，我們就可以模擬發(fā)送 POST 請求攜帶表單數據的場景。
一些常見問題
如何選擇合適的參數？
wrk 的參數會影響壓測的結果，因此我們需要根據實際情況選擇合適的參數。一般來說，我們可以參考以下步驟：
- 先使用單線程不斷增加連接數，直到 QPS（每秒請求數）保持穩(wěn)定或響應時間超過業(yè)務要求限制。在當前數值取得單線程最優(yōu)連接數。
- 單個連接線程數保持不變，不斷增加線程數（建議到 CPU 核心數為止即可），直到整體出現 QPS 水平。
- 如果 QPS 沒有出現隨著線程數增長則是目標服務器性能已經達到瓶頸，wrk 單線程即可壓測出目標機器最優(yōu) QPS 值。
- 如果 QPS 隨著線程數增長則是 wrk 本機性能達到瓶頸，需要增加 wrk 機器數或者更換更高性能的 wrk 機器。
如何解決壓測過程中出現的錯誤？
wrk 在壓測過程中可能會出現一些錯誤，例如連接超時、連接拒絕、連接重置等。這些錯誤可能是由于目標服務器的性能不足、網絡環(huán)境不穩(wěn)定、防火墻限制等原因造成的。我們可以嘗試以下方法來解決或減少錯誤：
- 調整 wrk 的參數，例如減少連接數、增加超時時間等；
- 檢查目標服務器的資源使用情況，例如 CPU、內存、磁盤、網絡等，優(yōu)化服務器的配置或擴容服務器；
- 檢查網絡環(huán)境，例如帶寬、延遲、丟包等，優(yōu)化網絡設備或更換網絡線路；
- 檢查防火墻設置，例如端口開放、流量限制等，放開 wrk 的訪問權限或關閉防火墻；
總結
wrk 在對 OpenResty 程序的壓測過程中，不失所望表現出了強大壓測性能。希望通過本篇文章能讓大家對 wrk 性能測試工具有一個較為全面的認識。
