wrk 是一个很简单的 http 性能测试工具，没有Load Runner那么复杂，他和 apache benchmark（ab）同属于HTTP性能测试工具，但是比 ab 功能更加强大，并且可以支持lua脚本来创建复杂的测试场景。
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。
wrk 是开源的, 代码在 github 上. https://github.com/wg/wrk
安装wrk 支持大多数类 UNIX 系统，不支持 windows。需要操作系统支持LuaJIT 和 OpenSSL，不过不用担心，大多数类 Unix 系统都支持。安装 wrk 非常简单，只要从 github 上下载 wrk 源码，在项目路径下执行 make 命令即可。
Unbuntu/Debian下的安装 sudo apt-get install build-essential libssl-dev git -y git clone https://github.com/wg/wrk.git wrk cd wrk make # 把生成的wrk移到一个PATH目录下面, 比如 sudo cp wrk /usr/local/bin CentOs/RedHat/Fedora 下的安装 sudo yum groupinstall 'Development Tools' sudo yum install openssl-devel sudo yum install git git clone https://github.com/wg/wrk.git wrk cd wrk make # 把生成的 wrk 移到一个 PATH 目录下面, 比如 sudo cp wrk /usr/local/bin mac 下快捷安装 brew install wrk 基本使用 wrk -t12 -c400 -d30s :8080/index.html使用 12 个线程运行 30 秒, 400 个 http 并发
命令行选项 使用方法: wrk <选项> <被测HTTP服务的URL> Options: -c, --connections <N> 跟服务器建立并保持的 TCP 连接数量 -d, --duration <T> 压测时间 -t, --threads <N> 使用多少个线程进行压测 -s, --script <S> 指定 Lua 脚本路径 -H, --header <H> 为每一个 HTTP 请求添加 HTTP 头 --latency 在压测结束后，打印延迟统计信息 --timeout <T> 超时时间 -v, --version 打印正在使用的 wrk 的详细版本信息 <N>代表数字参数，支持国际单位 (1k, 1M, 1G) <T>代表时间参数，支持时间单位 (2s, 2m, 2h)做一次简单压测，分析下结果
wrk -t8 -c200 -d30s --latency "http://www.bing.com" 输出： Running 30s test @ 8 threads and 200 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 46.67ms 215.38ms 1.67s 95.59% Req/Sec 7.91k 1.15k 10.26k 70.77% Latency Distribution 50% 2.93ms 75% 3.78ms 90% 4.73ms 99% 1.35s 1790465 requests in 30.01s, 684.08MB read Requests/sec: 59658.29 Transfer/sec: 22.79MB以上使用 8 个线程 200 个连接，对 bing 首页进行了 30 秒的压测，并要求在压测结果中输出响应延迟信息。以下对压测结果进行简单注释：
Running 30s test @ （压测时间30s） 8 threads and 200 connections （共8个测试线程，200个连接） Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev （平均值） （标准差）（最大值）（正负一个标准差所占比例） Latency 46.67ms 215.38ms 1.67s 95.59% （延迟） Req/Sec 7.91k 1.15k 10.26k 70.77% （处理中的请求数） Latency Distribution （延迟分布） 50% 2.93ms 75% 3.78ms 90% 4.73ms 99% 1.35s （99分位的延迟） 1790465 requests in 30.01s, 684.08MB read （30.01秒内共处理完成了1790465个请求，读取了684.08MB数据） Requests/sec: 59658.29 （平均每秒处理完成59658.29个请求） Transfer/sec: 22.79MB （平均每秒读取数据22.79MB）可以看到，wrk 使用方便，结果清晰。并且因为非阻塞 IO 的使用，可以在普通的测试机上创建出大量的连接，从而达到较好的压测效果。
lua脚本压测在基本压测中, 每次发送的请求都是一样的,很多时候我们压测的请求体是每个请求都不一样, 这时候就要写lua基本来压测
使用 POST 方法压测 wrk.method = "POST" wrk.body = "foo=bar&baz=quux" wrk.headers["Content-Type"] = "application/x-www-form-urlencoded" wrk -t2 -d30s -c1k -s xxx.lua 每个 request 的参数都不一样 request = function() uid = math.random(1, 10000000) path = "/test?uid=" .. uid return wrk.format(nil, path) end解释一下 wrk.format 这个函数
wrk.format 这个函数的作用,根据参数和全局变量 wrk 生成一个 http 请求 函数签名: function wrk.format(method, path, headers, body) method:http方法,比如GET/POST等 path: url上的路径(含函数) headers: http header body: http body 每个线程先登录然后压测 token = nil path = "/authenticate" request = function() return wrk.format("GET", path) end response = function(status, headers, body) if not token and status == 200 then token = headers["X-Token"] path = "/resource" wrk.headers["X-Token"] = token end end 发送 json request = function() local headers = { } headers['Content-Type'] = "application/json" body = { mobile={"1533899828"}, params={code=math.random(1000,9999)} } local cjson = require("cjson") body_str = cjson.encode(body) return wrk.format('POST', nil, headers, body_str) end若运行的时候报错找不到cjson, 可以安装 luarocks install lua-cjson
wrk lua脚本说明wrk 压测脚本有3个生命周期, 分别是 启动阶段,运行阶段和结束阶段,每个线程都有自己的lua运行环境