APacheab压⼒测试⼯具
1、关于压⼒测试
压⼒测试是⼀种基本的质量保证⾏为，它是每个重要软件测试⼯作的⼀部分。压⼒测试的基本思路很简单：不是在常规条件下运⾏⼿动或⾃动测试，⽽是在计 算机数量较少或系统资源匮乏的条件下运⾏测试。通常要进⾏压⼒测试的资源包括内部内存、CPU 可⽤性、磁盘空间和⽹络带宽等。⼀般⽤并发来做压⼒测试。
nginx和apache区别2、压⼒测试指标
吞吐率（Requests per second）
概念：服务器并发处理能⼒的量化描述，单位是reqs/s，指的是某个并发⽤户数下单位时间内处理的请求数。某个并发⽤户数下单位时间内能处理的最⼤请求数，称之为最⼤吞吐率。
计算公式：总请求数 / 处理完成这些请求数所花费的时间，即
Request per second = Complete requests / Time taken for tests
并发连接数（The number of concurrent connections）
概念：某个时刻服务器所接受的请求数⽬，简单的讲，就是⼀个会话。
并发⽤户数（The number of concurrent users，Concurrency Level）
概念：要注意区分这个概念和并发连接数之间的区别，⼀个⽤户可能同时会产⽣多个会话，也即连接数。
⽤户平均请求等待时间（Time per request）
计算公式：处理完成所有请求数所花费的时间/ （总请求数 / 并发⽤户数），即
Time per request = Time taken for tests /（ Complete requests / Concurrency Level）
服务器平均请求等待时间（Time per request: across all concurrent requests）
计算公式：处理完成所有请求数所花费的时间 / 总请求数，即
Time taken for / testsComplete requests
可以看到，它是吞吐率的倒数。
同时，它也=⽤户平均请求等待时间/并发⽤户数，即
Time per request / Concurrency Level
3、关于Apache ab压⼒测试⼯具
ab是Apache超⽂本传输协议(HTTP)的性能测试⼯具。其设计意图是描绘当前所安装的Apache的执⾏性能，主要是显⽰你安装的Apache每秒可以处理多少个请求。
4、下载安装
4）安装⽂件：
5）使⽤apache ab
cmd进⼊apache ab的bin⽬录：
cmd进⼊apache ab的bin⽬录
执⾏ab压⼒测试命令
5、压⼒测试说明
1）测试场景：模拟10个⽤户，对百度⾸页发起总共100次请求
3）ab常⽤参数的介绍：
-n ：总共的请求执⾏数，缺省是1；
-c： 并发数，缺省是1；
-t：测试所进⾏的总时间，秒为单位，缺省50000s
-p：POST时的数据⽂件
-w: 以HTML表的格式输出结果
4）测试结果详细说明：
Server Software:        bfe/1.0.8.14 //被测试的服务器所⽤的软件信息，这⾥使⽤的是百度⾃⼰    开发的反向代理Baidu Front End，类似nginx。
Server Hostname:      www.baidu //被测主机名
Server Port:            443 //被测主机的服务端⼝号，⼀般http请求的默认端⼝号是80，https默认使⽤443端⼝
SSL/TLS Protocol:      TLSv1.2,ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256,2048,128  //加密协议
Document Path:          /index.html//请求的具体⽂件
Document Length:        227 bytes //请求的⽂件index.html⼤⼩
Concurrency Level:      10 //并发级别，也就是并发数，请求中－c参数指定的数量
Time taken for tests:  1.093 seconds //本次测试总共花费的时间
Complete requests:      100 //本次测试总共发起的请求数量
Failed requests:        0 //失败的请求数量。因⽹络原因或服务器性能原因，发起的请求并不⼀定全部成功，通过该数值和Complete requests相除可以计算请求的失败率，作为测试结果的重要参考。
Total transferred:      103314 bytes//总共传输的数据量，指的是ab从被测服务器接收到的总数据量，
包括index.html的⽂本内容和请求头信息。
HTML transferred:      22700 bytes //从服务器接收到的index.html⽂件的总⼤⼩，等于Document Length＊Complete requests ＝227 bytes＊100＝22700 bytes
Requests per second:    91.50 [#/sec] (mean) //平均(mean)每秒完成的请求数：QPS，这是⼀个平均值，等于Complete
requests/Time taken for tests=100/1.093=91.50
Time per request:      109.287 [ms] (mean) //从⽤户⾓度看，完成⼀个请求所需要的时间（因⽤户数量不⽌⼀个，服务器完成10个请求，平均每个⽤户才接收到⼀个完整的返回，所以该值是下⼀项数值的10倍。）
Time per request:      10.929 [ms] (mean, across all concurrent requests)// 服务器完成⼀个请求的时间。
Transfer rate:          92.32 [Kbytes/sec] received//⽹络传输速度。对于⼤⽂件的请求测试，这个值很容易成为系统瓶颈所在。要确定该值是不是瓶颈，需要了解客户端和被测服务器之间的⽹络情况，包括⽹络带宽和⽹卡速度等信息。
Connection Times (ms)
min  mean[+/-sd] median  max
Connect:      47  74  12.9    74    106
Processing:    9  32  20.2    32    106
Waiting:        9  29  19.1    27      98
Total:        66  106  20.8    106    195
//这⼏⾏组成的表格主要是针对响应时间也就是第⼀个Time per request进⾏细分和统计。⼀个请求的响应时间可以分成⽹络链接（Connect），系统处理（Processing）和等待（Waiting）三个部分。表中min表⽰最⼩值； mean表⽰平均值；[+/-sd]表⽰标准差（Standard Deviation） ，也称均⽅差（mean square error），这个概念在中学的数学课上学过，表⽰数据的离散程度，数值越⼤表⽰数据越分散，系统响应时间越不稳定。 median表⽰中位数； max当然就是表⽰最⼤值了。
//需要注意的是表中的Total并不等于前三⾏数据相加，因为前三⾏的数据并不是在同⼀个请求中采集到的，可能某个请求的⽹络延迟最短，但是系统处理时间⼜是最长的呢。所以Total是从整个请求所需要
的时间的⾓度来统计的。这⾥可以看到最慢的⼀个请求花费了195ms，这个数据可以在下⾯的表中得到验证。
Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50%    106
66%    109
75%    111
80%    114
90%    118
95%    154
98%    176
99%    195
100%    195 (longest request)
//这个表第⼀⾏表⽰有50%的请求都是在106ms内完成的，可以看到这个值是⽐较接近平均系统响应时间（第⼀个Time per request:      109.287 [ms] (mean) ）
以此类推，90%的请求是⼩于等于118ms的。刚才我们看到响应时间最长的那个请求是195ms，那么显然所有请求（100%）的时间都是⼩于等于195毫秒的，也就是表中最后⼀⾏的数据肯定是时间最长的那个请求（longest request）

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