性能测试
性能测试应该有两个方向：
- 单接口压力测试
- 生产环境模拟用户操作高压力测试
生产环境模拟测试，目前我们都是交给公司的 QA 团队专门完成的。这块我只能粗略列举一下：
- 获取 1000 用户以上生产用户的访问日志（统计学要求 1000 是最小集合）
- 计算指定时间内（例如 10 分钟），所有接口的触发频率
- 使用测试工具（loadrunner, jmeter 等）模拟用户请求接口
- 适当放大压力，就可以模拟 2000、5000 等用户数的情况
ab 压测
单接口压力测试，我们都是由研发团队自己完成的。传统一点的方法，我们可以使用 ab(apache bench)这样的工具。
#ab -n10 -c2 http://haosou.com/
-- output:
...
Complete requests: 10
Failed requests: 0
Non-2xx responses: 10
Total transferred: 3620 bytes
HTML transferred: 1780 bytes
Requests per second: 22.00 [#/sec] (mean)
Time per request: 90.923 [ms] (mean)
Time per request: 45.461 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 7.78 [Kbytes/sec] received
...大家可以看到 ab 的使用超级简单，简单的有点弱了。在上面的例子中，我们发起了 10 个请求，每个请求都是一样的，如果每个请求有差异，ab 就无能为力。
wrk 压测
单接口压力测试，为了满足每个请求或部分请求有差异，我们试用过很多不同的工具。最后找到了这个和我们距离最近、表现优异的测试工具wrk，这里我们重点介绍一下。
wrk 如果要完成和 ab 一样的压力测试，区别不大，只是命令行参数略有调整。下面给大家举例每个请求都有差异的例子，供大家参考。
scripts/counter.lua
-- example dynamic request script which demonstrates changing
-- the request path and a header for each request
-------------------------------------------------------------
-- NOTE: each wrk thread has an independent Lua scripting
-- context and thus there will be one counter per thread
counter = 0
request = function()
path = "/" .. counter
wrk.headers["X-Counter"] = counter
counter = counter + 1
return wrk.format(nil, path)
endshell执行
# ./wrk -c10 -d1 -s scripts/counter.lua http://baidu.com
Running 1s test @ http://baidu.com
2 threads and 10 connections
Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev
Latency 20.44ms 3.74ms 34.87ms 77.48%
Req/Sec 226.05 42.13 270.00 70.00%
453 requests in 1.01s, 200.17KB read
Socket errors: connect 0, read 9, write 0, timeout 0
Requests/sec: 449.85
Transfer/sec: 198.78KBWireShark抓包印证一下
GET /228 HTTP/1.1
Host: baidu.com
X-Counter: 228
...(应答包 省略)
GET /232 HTTP/1.1
Host: baidu.com
X-Counter: 232
...(应答包 省略)wrk 是个非常成功的作品，它的实现更是从多个开源作品中挖掘优秀的代码融入自身，如果你每天还在用 C/C++，那么 wrk 的成功，对你应该有绝对的借鉴意义，多抬头，多看优秀代码，我们绝对可以创造奇迹。
引用wrk官方结尾：
wrk contains code from a number of open source projects including the 'ae'
event loop from redis, the nginx/joyent/node.js 'http-parser', and Mike
Pall's LuaJIT.