Linux下安装ab测试工具以及使用

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我是靠谱客的博主爱听歌战斗机，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Linux下安装ab测试工具以及使用，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

安装

yum -y install httpd-tools

查看信息：ab -V

测试

下面我们对这些参数，进行相关说明。如下：

-n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。

-P对一个中转代理提供BASIC认证信任。用户名和密码由一个:隔开，并以base64编码形式发送。无论服务器是否需要(即, 是否发送了401认证需求代码)，此字符串都会被发送。

-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。

-x设置<table>属性的字符串。

-X对请求使用代理服务器。

-y设置<tr>属性的字符串。

-z设置<td>属性的字符串。

-C对请求附加一个Cookie:行。其典型形式是name=value的一个参数对，此参数可以重复。

-H对请求附加额外的头信息。此参数的典型形式是一个有效的头信息行，其中包含了以冒号分隔的字段和值的对(如,"Accept-Encoding:zip/zop;8bit")。

-A对服务器提供BASIC认证信任。用户名和密码由一个:隔开，并以base64编码形式发送。无论服务器是否需要(即,是否发送了401认证需求代码)，此字符串都会被发送。

-h显示使用方法。

-d不显示"percentage served within XX [ms] table"的消息(为以前的版本提供支持)。

-e产生一个以逗号分隔的(CSV)文件，其中包含了处理每个相应百分比的请求所需要(从1%到100%)的相应百分比的(以微妙为单位)时间。由于这种格式已经“二进制化”，所以比'gnuplot'格式更有用。

-g把所有测试结果写入一个'gnuplot'或者TSV(以Tab分隔的)文件。此文件可以方便地导入到Gnuplot,IDL,Mathematica,Igor甚至Excel中。其中的第一行为标题。

-i执行HEAD请求，而不是GET。

-k启用HTTP KeepAlive功能，即在一个HTTP会话中执行多个请求。默认时，不启用KeepAlive功能。

-q如果处理的请求数大于150，ab每处理大约10%或者100个请求时，会在stderr输出一个进度计数。此-q标记可以抑制这些信息。

例如:

ab -n1000 -c100 https://www.imooc.com/ 请求1000次,每次并发100;

结果:

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.com //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）。