【测试设计】性能测试工具选择:wrk?jmeter?locust?还是LR?

本文对比了wrk、jmeter和locust三种常用性能测试工具,分析了各自的优点和缺点,以及在不同测试场景下的推荐使用。wrk轻量但仅限HTTP,jmeter功能强大但消耗资源,locust易于编程但结果展示较少。

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目录

前言

wrk

优点

缺点

jmeter

优点

缺点

locust

优点

缺点

总结

资料获取方法


前言

当你想做性能测试的时候,你会选择什么样的测试工具呢?是会选择wrk?jmeter?locust?还是loadrunner呢?

今天,笔者将根据自己使用经验,针对jmeter、locust、wrk和loadrunner常用的性能测试工具进行简单介绍和对比。首先,四者基本对比图:

.loadrunnerjmeterlocustwrk
分布式压力支持支持支持不支持
单机并发能力
并发机制进程/线程线程协程线程
开发语言C/JavaJavaPythonC
报告与分析完善简单图标简单图表简单结果
授权方式商业收费开源免费开源免费开源免费
测试脚本形式C/JavaGUIPythonC
资源监控支持不支持不支持不支持

由于loadrunner为商业收费模式,对于公司级测试使用而言涉及到授权问题,因此,本文暂不对loadrunner进行详细讨论。

wrk

wrk是轻量化的http性能测试工具,采用线程+网络异步IO模型,网络异步IO可以使得系统使用很少的线程模拟大量的网络连接以增大并发量、提高压力。

优点
  • 操作简单、易于使用,

使用方式例如:

./wrk -c 1000 -t 8 -d 10s http://www.baidu.com

主要包括以下参数:

  • -t(--thread) 需要模拟的线程数;
  • -c(connection) 需要模拟的连接数;
  • --timeout 超时的时间;-d(--duration) 测试的持续时间
缺点

①wrk只支持http协议类型请求(如get、post等),但若是需要执行get之外的http类型请求需要使用者自行编写lua脚本;

②只允许单机测试,不支持多机分布式压力测试,因此wrk适合性能基准测试,对于模拟上万的用户并发测试显得有点力不从心;

③测试结果简单,无详细图表解析,举例如下;

wrk测试结果输出:

image

jmeter

jmeter同样采用线程并发机制,但其主要依靠增加线程数提高并发量,当单机模拟数以千计的并发用户时,对于CPU和内存的消耗比较大。与上述wrk相比,jmeter本身具有以下优点和缺点:

优点

①界面可视化操作,可以使用录制脚本方式对较为复杂的用户流建模,还可以创建断言来验证测试行为是否通过;

②表格、图形、结果树等多类可视化数据分析和报告输出,举例如下;
jmeter聚合报告及表格查看结果:

image

③支持http、ftp、tcp等多种协议类型测试;

④支持分布式压力测试,但对于上万的用户并发测试需要多台测试机支持,资源要求比较大;

⑤可以用于测试固定吞吐量下的系统性能,例如在100QPS(QPS:每秒查询率)下系统的响应时间和资源消耗;

缺点

jmeter的GUI模式消耗资源较大,当需要测试高负载时,需要先使用GUI工具来生成XML测试计划,然后在非GUI模式下导入测试计划运行测试,并且关闭不需要的侦听器(收集数据与展示测量的组件),因为侦听器也会消耗掉本用于生成负载的大量资源。测试结束后后,需要将原始结果数据导入GUI以才能查看结果。

locust

locust是一个的简单易用的分布式负载测试工具,主要用来对网站进行负载压力测试。locust使用python语言开发,测试资源消耗远远小于java语言开发的jmeter。且其支持分布式部署测试,能够轻松模拟百万级用户并发测试。

与jmeter和wrk相比,locust具有以下优缺点:

优点

①不同与wrk和jmeter使用线程数提高并发量,locust借助于协程实现对用户的模拟,相同物理资源(机器cpu、内存等)配置下locust能支持的并发用户数相比jmeter可以提升一个数量级;

②相比wrk对复杂场景测试的捉襟见肘和jmeter需要界面点击录制复杂场景的麻烦,locust只需用户使用python编写用户场景完成测试;

③不同与jmeter复杂的用户使用界面,locust的界面干净整洁,可以实时显示测试的相关细节(如发送请求数、失败数和当前发送请求速度等);

④locust虽然是面向web应用测试的,但是它可以用来测试几乎所有系统。给locust编写一个客户端,可以满足你所有的测试要求;

缺点

同wrk一样,locust测试结果输出不如jmeter的测试结果展示类型多;

locust测试结果:

image

总结

本文简单介绍和对比了wrk、jmeter及locust三种性能测试工具,希望能给大家带来基础的认识。此外让我们最后一起来看看面临以下测试需求,我们应该如何在三者中进行选择:

我想使用界面操作的形式对我的系统做性能测试,并且希望我的测试数据有个良好的可视化展示方式;

建议使用jmeter工具

我想要对我系统的http rest接口进行性能测试,但是我之前没有进行过任何测试,我不知道我的系统QPS是个什么样的水平;

建议使用wrk工具

我想对我的系统模拟用户操作进行复杂场景的性能测试;

建议使用locust工具

我想测试我的系统在一定QPS情况下,一段时间内的性能指标(cpu消耗、内存消耗等);

建议使用jmeter工具

我想使用匀速请求的方式,对我的系统进行性能测试;

建议使用jmeter或locust工具

我想体验编程的乐趣,自己编写脚本进行性能测试;

http请求:wrk,使用lua语言编写脚本;
locust,使用python语言编写脚本;

或者,just do it by yourself,自己选择编程语言编写性能测试脚本。

附录

wrk 使用参数说明

①参数-c(connection,线链接数)与操作系统文件句柄数相关,-c不能超过文件句柄数设置,开始测试前应保证系统可用端口数大于-c设置;

②参数-t(--thread,线程数)与操作系统cpu核数有关,-t不宜设置过大,过大的线程数设置反而会因线程调度反而使性能降低。如下图所示,操作系统为8核cpu:相同连接数和测试时长条件下,不同线程数对同一系统REST接口测试,从测试结果可以看出当thread=8(与cpu核数一致)时系统性能测试结果最佳,性能波动最小;

image

8核cpu:相同连接数和测试时长条件下,不同线程数对同一系统REST接口测试结果对比图


资料获取方法

【留言777】

各位想获取源码等教程资料的朋友请点赞 + 评论 + 收藏,三连!

三连之后我会在评论区挨个私信发给你们~

<think>我们被要求回答关于“后端框架的性能评估方法和缓存处理机制”的问题。根据用户提供的引用,我们可以整合相关信息,并结合自己的知识进行回答。 引用[1]提到了缓存机制在Java后端开发中的使用,可以提升系统性能和响应速度。 引用[2]提到了MyBatis框架的性能优化策略,包括SQL优化、缓存机制等。 引用[3]是关于Rust语言在后端开发中的性能分析,包括其他语言的对比和特有的优化机制。 引用[4]则介绍了高性能的PHP框架,如Phalcon和Swoole,它们通过底层优化(如用C语言编写)来提高性能。 用户的问题有两个部分:1. 后端框架的性能评估方法;2. 缓存处理机制。 回答结构: 1. 首先介绍后端框架性能评估的常用方法(包括测试指标、工具、方法等)。 2. 然后介绍缓存处理机制(包括缓存类型、常用策略、注意事项等)。 3. 结合引用内容,适当举例说明。 注意:引用内容末尾要自然地添加引用标识,例如:[^1] 另外,按照要求,数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,代码块用```语言 ... ```,最后生成相关问题。 由于引用中没有直接给出性能评估方法的具体内容,我们需要结合通用知识和引用中的相关信息进行回答。 性能评估方法通常包括: - 基准测试(Benchmarking) - 压力测试(Stress Testing) - 负载测试(Load Testing) - 监控指标(如响应时间、吞吐量、错误率等) 缓存处理机制包括: - 缓存类型(本地缓存、分布式缓存) - 缓存策略(如LRU、LFU、TTL等) - 缓存穿透、雪崩、击穿问题及解决方案 下面开始组织回答。</think>### 后端框架性能评估方法缓存处理机制 #### 一、性能评估方法 后端框架性能评估需综合考虑多维度指标,以下是核心评估方法: 1. **基准测试(Benchmarking)** 使用工具模拟真实负载,测量关键指标: - **吞吐量(Throughput)**:单位时间处理请求数($QPS = \frac{\text{请求数}}{\text{时间}}$) - **响应时间(Latency)**:从请求到响应的延迟($P_{95}$/$P_{99}$ 分位值更准确) - **资源消耗**:CPU、内存、I/O占用率 ```bash # 使用wrk进行HTTP压力测试示例 wrk -t12 -c400 -d30s http://api.example.com ``` 常用工具JMeter、Gatling、Locust[^3] 2. **并发能力评估** - 逐步增加并发连接数,观察性能拐点 - 测量框架在 $C_{100}$(100并发)到 $C_{5000}$(5000并发)下的表现 - 识别线程阻塞点(如I/O等待、锁竞争) 3. **资源利用率分析** - **内存泄漏检测**:通过Valgrind(C/C++)或Java VisualVM - **CPU Profiling**:使用perf(Linux)或Async Profiler(Java)定位热点函数 - **I/O瓶颈分析**:监控网络带宽和磁盘IOPS 4. **框架特性对比** | 框架 | 请求处理模型 | 内存占用 | 典型QPS范围 | |------------|------------------|----------|------------| | Spring Boot| 线程池+阻塞I/O | 高 | 5k-15k | | Node.js | 事件循环+非阻塞 | 低 | 10k-30k | | Rust (Actix)| Actor模型 | 极低 | 50k-200k+ [^3] | | Phalcon (PHP)| C扩展+事件驱动 | 低 | 20k-50k [^4] | 5. **真实场景测试** - **混合负载测试**:模拟读/写比例(如80%读+20%写) - **故障注入**:测试网络分区、节点宕机时的恢复能力 - **冷启动性能**:测量服务初始化时间(Serverless场景关键指标) #### 二、缓存处理机制 缓存是性能优化核心手段,需分层设计: 1. **缓存层级架构** ```mermaid graph LR A[客户端] --> B[CDN/边缘缓存] B --> C[反向代理缓存-Nginx] C --> D[应用层缓存-Redis/Memcached] D --> E[ORM框架缓存-MyBatis] E --> F[数据库缓存] ``` 2. **缓存策略实现** - **本地缓存** ```java // Spring Boot Caffeine示例 @Bean public CacheManager cacheManager() { return new CaffeineCacheManager("users") { @Override protected Cache<Object, Object> createNativeCache(String name) { return Caffeine.newBuilder() .maximumSize(10_000) .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) .build(); } }; } ``` 适用场景:高频访问的只读数据(如配置信息)[^1] - **分布式缓存** - 使用Redis Cluster实现数据分片 - 通过Redisson实现分布式锁 - 缓存穿透解决方案:布隆过滤器(Bloom Filter) 错误率计算公式:$P = (1 - e^{-kn/m})^k$ ($m$=位数组大小,$k$=哈希函数数,$n$=元素数量) - **ORM层缓存** MyBatis二级缓存配置: ```xml <cache eviction="LRU" flushInterval="60000" size="1024"/> ``` 最佳实践: - 关联表更新时手动清除缓存[^2] - 只缓存读多写少的数据 3. **缓存更新策略** | 策略 | 一致性 | 复杂度 | 适用场景 | |---------------|--------|--------|------------------| | Cache-Aside | 最终 | 低 | 通用场景 | | Write-Through | 强 | 中 | 金融交易系统 | | Write-Behind | 弱 | 高 | 高吞吐写场景 | 4. **缓存失效处理** - **雪崩预防**:随机TTL(如基础值+[-10%, +10%]随机偏移) - **击穿防护**:互斥锁(Mutex Lock)或缓存预热 - **穿透防护**:空值缓存(`NULL`值缓存5-10分钟) 5. **性能优化效果** 缓存命中率($H$)对响应时间的影响: $$ T_{avg} = H \times T_{cache} + (1 - H) \times T_{db} $$ 当 $H > 0.8$ 时,系统吞吐量可提升3-5倍[^1] #### 三、框架选型建议 1. **高并发场景** - 首选事件驱动框架(Rust/Go)或C扩展框架(Phalcon)[^3][^4] - 避免线程阻塞模型(如传统Java Servlet) 2. **数据密集型场景** - MyBatis+Redis组合,优化SQL和缓存策略[^2] - 使用连接池(HikariCP)减少DB连接开销 3. **实时性要求高场景** - 本地缓存 + 分布式缓存分层设计 - 使用Pub/Sub机制实现缓存失效通知 > **关键结论**:性能优化需遵循 **测量→分析→优化→验证** 循环。缓存应将命中率提升至80%以上,同时通过压力测试验证系统极限[^1][^2]。
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