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API性能测试：WRK（Http 协议的基准测试工具）

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本篇核心

优点

在fastapi或者是python web开发过程中，掌握API基本的性能，是必要的指标。本文主要推荐快速进行API压测的工具WRK，轻量级性能测试工具，强调单机开发自测，应付后端开发人员的接口性能验证。基于系统自带的高性能 I/O 机制，如 epoll, kqueue, 利用异步的事件驱动框架，通过很少的线程就可以压出很大的并发量。

1. 1. 单机高负载：C语言编写，基于epoll/kqueue，单机可产生数十万QPS

2. 2. 资源占用低：相比JMeter等工具，CPU和内存占用极小

3. 3. 多线程架构：充分利用多核CPU性能

缺点

❌ 不支持：WebSocket、gRPC、数据库、消息队列等

---

安装WRK

我的开发环境是Ubuntu，因此安装的是Ubuntu版本，其他操作系统可根据参考文章自行选择安装。
Ubuntu：root@DESKTOP-QJ0UM8D:~# apt-get install -y wrk
其他参考：HTTP压测工具wrk安装与使用-腾讯云开发者社区-腾讯云^[1]

工具参数说明

wrk 性能测试工具详解

wrk 是一个现代化的 HTTP 基准测试工具，能够在单机上产生大量负载来测试 API/Web 服务的性能。

基本用法

参数由小到大，一次增加，找到瓶颈。

    
    
    
  wrk -t12 -c400 -d30s http://localhost:9100/api/v1/endpoint

核心参数说明

多种模式说明

1. 基础 GET 请求测试

    
    
    
  wrk -t4 -c100 -d30s --latency http://api.example.com/users

• • 4个线程

• • 100个并发连接

• • 持续30秒

• • 显示延迟统计

2. 带请求头的测试

    
    
    
  wrk -t8 -c200 -d1m \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
  --latency \
  http://api.example.com/data

3. POST 请求测试（使用 Lua 脚本）

创建 post.lua 文件：

    
    
    
  wrk.method = "POST"
wrk.body   = '{"username":"test","password":"123456"}'
wrk.headers["Content-Type"] = "application/json"

执行测试：

    
    
    
  wrk -t4 -c100 -d30s -s post.lua http://api.example.com/login

4. 复杂场景：动态请求体

创建 dynamic.lua：

    
    
    
  -- 每个请求生成不同的数据
request = function()
  local id = math.random(1, 10000)
  local body = string.format('{"user_id":%d,"action":"query"}', id)
  
  return wrk.format("POST", "/api/user", 
    {["Content-Type"] = "application/json"}, 
    body)
end

    
    
    
  wrk -t8 -c200 -d60s -s dynamic.lua http://api.example.com

输出指标说明

最核心：时间延迟和QPS

关键指标

高级 Lua 脚本技巧

待补充

参数调优建议

    
    
    
  # 轻量测试（开发环境）
wrk -t2 -c10 -d10s --latency http://localhost:8080/api

# 中等压力（预发布环境）
wrk -t8 -c200 -d60s --latency http://staging.api.com

# 高压测试（压测环境）
wrk -t12 -c1000 -d300s --latency --timeout 10s http://test.api.com

线程数建议

• • 通常设置为 CPU 核心数的 1-2 倍

• • 过多线程会导致上下文切换开销

---

自测演示：sync同步DB

结合前面文章fastapi开发的用户管理API，我们对查询用户列表接口，进行性能自测。

常规命令压测

测试时长: 30秒
并发连接: 100个
线程数: 4个
目标API: /api/v1/fastapi-demo/user/ (分页查询)

✅ QPS约380：每秒可以处理380个请求

    
    
    
  root@DESKTOP-QJ0UM8D:~# wrk -t4 -c100 -d30s \
  -H "Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE3NjMxMzYyMTYsInN1YiI6IjEifQ.sr3JYgRdkOjmDRyeclSGDpzX4qz59r-h3aHBa7m5zfo" \
  -H "Accept: */*" \
  -H "Connection: keep-alive" \
  --latency \
  "http://localhost:9100/api/v1/fastapi-demo/user/?skip=0&limit=100"
Running 30s test @ http://localhost:9100/api/v1/fastapi-demo/user/?skip=0&limit=100
  4 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   262.45ms   42.58ms 810.34ms   82.81%
    Req/Sec    95.44     29.02   220.00     71.42%
  Latency Distribution
     50%  254.30ms
     75%  275.36ms
     90%  313.98ms
     99%  359.72ms
  11367 requests in 29.93s, 4.41MB read
Requests/sec:    379.82
Transfer/sec:    150.99KB

lua脚本压测

    
    
    
  wrk -t4 -c100 -d30s \
  -s test_user_api.lua \
  "http://localhost:9100/api/v1/fastapi-demo/user/?skip=0&limit=100"

    
    
    
  -- 设置请求头
wrk.headers["Authorization"] = "Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE3NjMxMzYyMTYsInN1YiI6IjEifQ.sr3JYgRdkOjmDRyeclSGDpzX4qz59r-h3aHBa7m5zfo"
wrk.headers["Accept"] = "*/*"
wrk.headers["Connection"] = "keep-alive"

-- 统计变量
local success = 0
local errors = 0
local status_codes = {}

-- 响应处理
response = function(status, headers, body)
  -- 统计状态码
  status_codes[status] = (status_codes[status] or 0) + 1
  
  if status == 200 then
    success = success + 1
  else
    errors = errors + 1
    print("Error Status: " .. status)
  end
end

-- 测试完成后的汇总
done = function(summary, latency, requests)
  print("\n=== 测试汇总 ===")
  print("总请求数: " .. summary.requests)
  print("成功请求: " .. success)
  print("失败请求: " .. errors)
  print("成功率: " .. string.format("%.2f%%", (success / summary.requests * 100)))
  
  print("\n状态码分布:")
  for code, count in pairs(status_codes) do
    print("  " .. code .. ": " .. count)
  end
  
  print("\n延迟统计:")
  print("  平均延迟: " .. string.format("%.2fms", latency.mean / 1000))
  print("  最小延迟: " .. string.format("%.2fms", latency.min / 1000))
  print("  最大延迟: " .. string.format("%.2fms", latency.max / 1000))
  print("  50%请求: " .. string.format("%.2fms", latency:percentile(50) / 1000))
  print("  90%请求: " .. string.format("%.2fms", latency:percentile(90) / 1000))
  print("  99%请求: " .. string.format("%.2fms", latency:percentile(99) / 1000))
end

自测演示：async异步DB

测试时长: 30秒
并发连接: 100个
线程数: 4个
目标API: /api/v1/fastapi-demo/user/aynsc/ (异步分页查询)

    
    
    
  root@DESKTOP-QJ0UM8D:~# wrk -t4 -c100 -d30s   -H "Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE3NjMxMzYyMTYsInN1YiI6IjEifQ.sr3JYgRdkOjmDRyeclSGDpzX4qz59r-h3aHBa7m5zfo"   -H "Accept: */*"   -H "Connection: keep-alive"   --latency   "http://localhost:9100/api/v1/fastapi-demo/user/async/?skip=0&limit=100"
Running 30s test @ http://localhost:9100/api/v1/fastapi-demo/user/async/?skip=0&limit=100
  4 threads and 100 connections
  Thread Stats   Avg      Stdev     Max   +/- Stdev
    Latency   310.79ms   72.78ms   1.91s    92.44%
    Req/Sec    80.26     30.25   170.00     65.06%
  Latency Distribution
     50%  288.60ms
     75%  342.14ms
     90%  372.21ms
     99%  447.97ms
  9605 requests in 29.43s, 3.73MB read
  Socket errors: connect 0, read 0, write 0, timeout 102
Requests/sec:    326.37

---

结尾彩蛋

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引用链接

[1] HTTP压测工具wrk安装与使用-腾讯云开发者社区-腾讯云: https://cloud.tencent.com/developer/article/2381728