1.需要安装一下编译工具，通过运行下面命令来安装工具：

1. # 安装 make 工具

2. sudo apt-get install make

4. # 安装 gcc编译环境

5. sudo apt-get install build-essential

2、安装完成之后安装git：

2.1.使用git -version命令查看环境是否安装git,如下图：

2.2.如果没安装就使用命令：apt-get install git (需要root权限就使用：sudo apt-get install git )

3、安装完成之后使用 git 下载 wrk 的源码到本地:

1. #下载命令

2. git clone https://github.com/wg/wrk.git

3. #切换路径到wrk目录下

4. cd wrk

5. #使用make命令编译环境

7. make

就 ok了. 
make 成功以后在目录下有一个 wrk 文件. 就是它了. 你可以把这个文件复制到其他目录, 比如 bin 目录. 或者就这个目录下执行. 

如果编译过程中出现:

1. src/wrk.h:11:25: fatal error: openssl/ssl.h: No such file or directory

2. #include <openssl/ssl.h>

是因为系统中没有安装openssl的库. 
 

sudo apt-get install libssl-dev 

或 

sudo yum install  openssl-devel 

我们先来做一个简单的性能测试: 
命令如下：

./wrk -t12 -c100 -d30s http://www.baidu.com  

30秒钟结束以后可以看到如下输出: 
 

1. Running 30s test @ http://www.baidu.com

2. 12 threads and 100 connections

3. Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev

4. Latency 538.64ms 368.66ms 1.99s 77.33%

5. Req/Sec 15.62 10.28 80.00 75.35%

6. 5073 requests in 30.09s, 75.28MB read

7. Socket errors: connect 0, read 5, write 0, timeout 64

8. Requests/sec: 168.59

9. Transfer/sec: 2.50MB

先解释一下输出: 
12 threads and 100 connections 
这个能看懂英文的都知道啥意思: 用12个线程模拟100个连接. 
对应的参数 -t 和 -c 可以控制这两个参数. 

一般线程数不宜过多. 核数的2到4倍足够了. 多了反而因为线程切换过多造成效率降低. 因为 wrk 不是使用每个连接一个线程的模型, 而是通过异步网络 io（异步IO解释见：两段文章清楚弄明白什么是异步IO、同步IO、同步阻塞IO、同步非阻塞IO、异步阻塞IO、异步非阻塞IO_土渣渣的博客-程序员宅基地） 提升并发量. 所以网络通信不会阻塞线程执行. 这也是 wrk 可以用很少的线程模拟大量网路连接的原因. 而现在很多性能工具并没有采用这种方式, 而是采用提高线程数来实现高并发. 所以并发量一旦设的很高, 测试机自身压力就很大. 测试效果反而下降. 

简单说一下wrk里面各个参数什么意思？

• -t 需要模拟的线程数
• -c 需要模拟的连接数
• --timeout 超时的时间
• -d 测试的持续时间

结果：

• Latency：响应时间

• Req/Sec：每个线程每秒钟的完成的请求数

• Avg：平均
• Max：最大
• Stdev：标准差

• +/- Stdev： 正负一个标准差占比

标准差如果太大说明样本本身离散程度比较高. 有可能系统性能波动很大.

如果想看响应时间的分布情况可以加上--latency参数

在 wrk 的测试结果中，有一项为Requests/sec，我们一般称之为QPS（每秒请求数），这是一项压力测试的性能指标，通过这个参数我们可以看出应用程序的吞吐量。

下面是线程统计: 

1. Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev

2. Latency 538.64ms 368.66ms 1.99s 77.33%

3. Req/Sec 15.62 10.28 80.00 75.35%

Latency: 可以理解为响应时间, 有平均值, 标准偏差, 最大值, 正负一个标准差占比. 
Req/Sec: 每个线程每秒钟的完成的请求数, 同样有平均值, 标准偏差, 最大值, 正负一个标准差占比. 

一般我们来说我们主要关注平均值和最大值. 标准差如果太大说明样本本身离散程度比较高. 有可能系统性能波动很大. 

接下来:

1. 5073 requests in 30.09s, 75.28MB read

2. Socket errors: connect 0, read 5, write 0, timeout 64

3. Requests/sec: 168.59

4. Transfer/sec: 2.50MB

30秒钟总共完成请求数和读取数据量. 
然后是错误统计, 上面的统计可以看到, 5个读错误, 64个超时. 
然后是所以线程总共平均每秒钟完成168个请求. 每秒钟读取2.5兆数据量. 

可以看到, 相对于专业性能测试工具. wrk 的统计信息是非常简单的. 但是这些信息基本上足够我们判断系统是否有问题了. 

wrk 默认超时时间是1秒. 这个有点短. 我一般设置为30秒. 这个看上去合理一点. 
如果这样执行命令: 

./wrk -t12 -c100 -d30s -T30s http://www.baidu.com 

可以看到超时数就大大降低了, Socket errors 那行没有了: 

1. Running 30s test @ http://www.baidu.com

2. 12 threads and 100 connections

3. Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev

4. Latency 1.16s 1.61s 14.42s 86.52%

5. Req/Sec 22.59 19.31 108.00 70.98%

6. 4534 requests in 30.10s, 67.25MB read

7. Requests/sec: 150.61

8. Transfer/sec: 2.23MB

通过 -d 可以设置测试的持续时间. 一般只要不是太短都是可以的. 看你自己的忍耐程度了. 
时间越长样本越准确. 如果想测试系统的持续抗压能力, 采用 loadrunner 这样的专业测试工具会更好一点. 

想看看响应时间的分布情况可以加上--latency参数: 

./wrk -t12 -c100 -d30s -T30s --latency http://www.baidu.com  

 

1. Running 30s test @ http://www.baidu.com

2. 12 threads and 100 connections

3. Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev

4. Latency 1.22s 1.88s 17.59s 89.70%

5. Req/Sec 14.47 9.92 98.00 77.06%

6. Latency Distribution

7. 50% 522.18ms

8. 75% 1.17s

9. 90% 3.22s

10. 99% 8.87s

11. 3887 requests in 30.09s, 57.82MB read

12. Socket errors: connect 0, read 2, write 0, timeout 0

13. Requests/sec: 129.19

14. Transfer/sec: 1.92MB

可以看到50%在0.5秒以内, %75在1.2s 以内. 看上去还不错. 

看到这里可能有人会说了, HTTP 请求不会总是这么简单的, 通常我们会有 POST,GET 等多个 method, 会有 Header, 会有 body 等. 

在我第一次知道有 wrk 这个工具的时候他确实还不太完善, 要想测试一些复杂的请求还有点难度. 现在 wrk 支持 lua 脚本. 在这个脚本里你可以修改 method, header, body, 可以对 response 做一下自定义的分析. 因为是 lua 脚本, 其实这给了你无限的可能. 但是这样一个强大的功能如果不谨慎使用, 会降低测试端的性能, 测试结果也受到影响. 

一般修改method, header, body不会影响测试端性能, 但是操作 request, response 就要格外谨慎了. 

我们通过一些测试场景在看看怎么使用 lua 脚本. 

POST + header + body. 

首先创建一个 post.lua 的文件: 

1. wrk.method = "POST"

2. wrk.body = "foo=bar&baz=quux"

3. wrk.headers["Content-Type"] = "application/x-www-form-urlencoded"

就这三行就可以了, 当然 headers 可以加入任意多的内容. 
然后执行: 

./wrk -t12 -c100 -d30s -T30s --script=post.lua --latency http://www.baidu.com  

当然百度可能不接受这个 post 请求. 

对 wrk 对象的修改全局只会执行一次. 
通过 wrk 的源代码可以看到 wrk 对象的源代码有如下属性: 

1. local wrk = {

2. scheme = "http",

3. host = "localhost",

4. port = nil,

5. method = "GET",

6. path = "/",

7. headers = {},

8. body = nil,

9. thread = nil,

10. }

schema, host, port, path 这些, 我们一般都是通过 wrk 命令行参数来指定. 



wrk 提供的几个 lua 的 hook 函数: 

setup 函数 
这个函数在目标 IP 地址已经解析完, 并且所有 thread 已经生成, 但是还没有开始时被调用. 每个线程执行一次这个函数. 
可以通过thread:get(name),  thread:set(name, value)设置线程级别的变量. 

init 函数 
每次请求发送之前被调用. 
可以接受 wrk 命令行的额外参数. 通过 -- 指定. 

delay函数 
这个函数返回一个数值, 在这次请求执行完以后延迟多长时间执行下一个请求. 可以对应 thinking time 的场景. 

request函数 
通过这个函数可以每次请求之前修改本次请求的属性. 返回一个字符串. 这个函数要慎用, 会影响测试端性能.

response函数 
每次请求返回以后被调用. 可以根据响应内容做特殊处理, 比如遇到特殊响应停止执行测试, 或输出到控制台等等. 

1. function response(status, headers, body)

2. if status ~= 200 then

3. print(body)

4. wrk.thread:stop()

5. end

6. end

done函数 
在所有请求执行完以后调用, 一般用于自定义统计结果.

1. done = function(summary, latency, requests)

2. io.write("------------------------------\n")

3. for _, p in pairs({ 50, 90, 99, 99.999 }) do

4. n = latency:percentile(p)

5. io.write(string.format("%g%%,%d\n", p, n))

6. end

7. end

下面是 wrk 源代码中给出的完整例子: 
 

测试复合场景时, 也可以通过 lua 实现访问多个 url. 
例如这个复杂的 lua 脚本, 随机读取 paths.txt 文件中的 url 列表, 然后访问.: 

1. counter = 1

3. math.randomseed(os.time())

4. math.random(); math.random(); math.random()

6. function file_exists(file)

7. local f = io.open(file, "rb")

8. if f then f:close() end

9. return f ~= nil

10. end

12. function shuffle(paths)

13. local j, k

14. local n = #paths

15. for i = 1, n do

16. j, k = math.random(n), math.random(n)

17. paths[j], paths[k] = paths[k], paths[j]

18. end

19. return paths

20. end

22. function non_empty_lines_from(file)

23. if not file_exists(file) then return {} end

24. lines = {}

25. for line in io.lines(file) do

26. if not (line == '') then

27. lines[#lines + 1] = line

28. end

29. end

30. return shuffle(lines)

31. end

33. paths = non_empty_lines_from("paths.txt")

35. if #paths <= 0 then

36. print("multiplepaths: No paths found. You have to create a file paths.txt with one path per line")

37. os.exit()

38. end

40. print("multiplepaths: Found " .. #paths .. " paths")

42. request = function()

43. path = paths[counter]

44. counter = counter + 1

45. if counter > #paths then

46. counter = 1

47. end

48. return wrk.format(nil, path)

49. end

关于 cookie 
有些时候我们需要模拟一些通过 cookie 传递数据的场景. wrk 并没有特殊支持, 可以通过 wrk.headers["Cookie"]="xxxxx"实现. 
下面是在网上找的一个离职, 取 Response的cookie作为后续请求的cookie 

代码：

1. function getCookie(cookies, name)

2. local start = string.find(cookies, name .. "=")

4. if start == nil then

5. return nil

6. end

8. return string.sub(cookies, start + #name + 1, string.find(cookies, ";", start) - 1)

9. end

11. response = function(status, headers, body)

12. local token = getCookie(headers["Set-Cookie"], "token")

14. if token ~= nil then

15. wrk.headers["Cookie"] = "token=" .. token

16. end

17. end