学习 ab 命令的自我总结

本文介绍了Apache服务器的下载与安装流程,并详细解释了如何使用ab命令进行网站性能测试,包括命令参数及其输出结果的解读。

apacheab命令

Apache的下载及安装过程

在百度中输入“apache下载”,即出现如下图所示

 

打开选择 archive download site

 

再次选择binaries

 

找到后找到 httpd-2.2.25-win32-x86-openssl-0.9.8y.msi,下载并安装

按步骤来安装

 

Setup type 选择Typical就可以了。不需要重新改路径。

 

开始安装,点击finishi就好啦。

在网页上输入http://localhost. ;页面上出现It works!即算完成了

 

 

Apacheab命令使用详解

1.首先启动apache服务器看到在电脑的右下角出现了这个,就说明已经启动了

2.Ab.exe在电脑文件夹的apache下的bin目录下,找到这个目录

3.打开cmd

4.定位到bin目录下

"C:\Program Files (x86)\Apache Software Foundation\Apache2.2\bin\ApacheMonitor.exe"

5.输入命令 如:ab -n 1000 -c 100 http://www.baidu.com/

6.查看结果

 


7.结果分析详解

[root@ju ~]# ab -n1000 -c10 http://192.168.116.193/index.html    #表示每次并发10个请求,总共请求1000次
This is ApacheBench, Version 2.3<$Revision: 655654 $>
Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus TechnologyLtd, http://www.zeustech.net/
Licensed to The Apache Software Foundation,http://www.apache.org/
Benchmarking 192.168.116.193 (be patient)
Completed 100 requests
Completed 200 requests
Completed 300 requests
Completed 400 requests
Completed 500 requests
Completed 600 requests
Completed 700 requests
Completed 800 requests
Completed 900 requests
Completed 1000 requests
Finished 1000 requests
Server Software:        nginx/1.0.15               #平台apache 版本
Server Hostname:        192.168.116.193            #服务器主机名
Server Port:            80                         #服务器端口
Document Path:          /index.html                #测试的页面
Document Length:        3698 bytes                 #测试页面大小
Concurrency Level:      10                         #并发数
Time taken for tests:   0.577 seconds              #整个测试耗时
Complete requests:      1000                       #总共完成的请求数量
Failed requests:        0                          #表示失败的总请求数,这里的失败指请求在连接服务器、发送数据、接收数据等环节发生异常,以及无响应超时等情况
Write errors:           0                          #网络连接写入错误数
Total transferred:      3917820 bytes              #测试过程中产生的网络传输总量
HTML transferred:       3705396 bytes              #测试过程中产生的HTML传输量
Requests per second:    1733.55 [#/sec] (mean)     #表示服务器吞吐量,每秒事务数,括号中的 mean 表示这是一个平均值
Time per request:       5.768 [ms] (mean)          #表示用户请求的平均响应时间,后面括号中的mean表示这是一个平均值
Time per request:       0.577 [ms] (mean, across all concurrentrequests)   #表示服务器请求平均处理时间,即实际运行时间的平均值
Transfer rate:          6632.57 [Kbytes/sec] received      #表示这些请求在单位时间内从服务器获取的数据长度,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
Connection Times (ms)
min  mean[+/-sd] median   max
Connect:        0   2   5.5      2     85
Processing:     1   3   6.3      2     84
Waiting:        0   2   5.1      2     82
Total:          2   5   8.8      4    100
#网络上消耗的时间的分解,表示这些请求在单位时间内从服务器获取的数据长度
Percentage of the requests served within acertain time (ms)
50%      4
66%      5
75%      5
80%      5
90%      6
95%      9
98%     19
99%     80
100%   100 (longest request)
#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4毫秒,60%的用户响应时间小于5毫秒,最大的响应时间小于100 毫秒


Ab命令参数注释:
  -n    #指定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    #指定一次产生的请求个数。默认是一次一个。
  -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.
  -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。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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