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使用Grafana K6来测测你的系统负载能力

news 来源：原创 2025/5/15 11:29:56

背景

近期我们有个号称会有很高很高并发的系统要上线，为了测试一下自己开发的系统的负载能力，准备了点海克斯科技，来看看抗不抗的住。

之前笔者写过用Apache JMeter进行压力测试的文章（传送门👉：https://xie.infoq.cn/article/9c156894b7374e1bd9bc6271f），这次换成了K6，实在不是因为爱折腾，而因为我们是小团队，没那么多工种，很多事儿基本都是开发自己来，K6在配置上比Jmeter更加简单，而且支持JavaScript脚本，更适合我们的测试场景。

部署环境

安装K6

这部分，其实没什么可多说的，参照官网的手册即可（传送门👉：https://grafana.com/docs/k6/latest/），我是在Ubuntu 22.04系统进行的安装。

*安装vscode

这一步其实可有可无，只是写脚本的话，Linux自带的vi，或者安装一下vim，nano等都完全足够，但我个人还是比较推荐结合vscode的remote-ssh插件，来编写远程服务器上的文件。

尤其是K6的测试脚本是JavaScript脚本，搭配vscode来写的话会更方便一些。

这里安装步骤也不细说了，在vscode插件市场搜索remote-ssh安装即可

如果使用的是wsl2，那会更加方便，进入编写k6脚本的路径下，直接输入

code .

即可在宿主机编写脚本。

测试条件

我这里要测试的对象，是一个在线考试系统，为了尽可能真实的模拟考试行为，我这里准备了几个接口，分别模拟了考试信息加载，身份验证，保存试卷草稿3个使用频率高的接口。

这里我就放一个最主要的，模拟用户保存草稿的接口

/// <summary>
/// 模拟保存草稿
/// </summary>
/// <param name="answer">提交一个长字符传</param>
/// <returns></returns>
[HttpPost]
public async Task<IActionResult> SaveDraft(SimulateSaveDto dto)
{//模拟验证header的耗时await Task.Delay(new Random().Next(10, 300));int rd = new Random().Next(0, 100);var randomOne = (await _simulation1Repo.getListAsync(u => u.Id > 0))[rd];dto.sid=randomOne.Id;dto.answer = Utils.GenerateRandomCodeFast(new Random().Next(2, 8000));if (dto.answer.Length > CapConsts.CapMsgMaxLength){await _redisCachingProvider.StringSetAsync("tmpSimulate" + dto.sid, dto.answer, TimeSpan.FromMinutes(1));dto.answer = "";}await _capPublisher.PublishAsync(CapConsts.ClientPrefix + "SimulateSaveDraft", dto);Logger.Warning($"{DateTime.Now}:发布事务---模拟提交答案");return Json(_resp.success(dto.sid));
}

简单解释下这段代码，前半部分就是模拟构造了一个包含大字段的参数，因为用户提交的草稿可能会很大，我们目前的业务，光单选题就有100道，题目的id类型都是雪花算法生成的id，所以拼接完也是一个很大的字符，如果包含主观题，就更大了。

这里其实可以增量保存，但因为有其他业务关联，而且增量提交也有问题，比如用户第一份草稿提交的1-10题，到第三份草稿提交的25-30题，第四份又回去改动了第1题或者前面的题，这样又引入了新的复杂逻辑，所以这部分不多说，暂时就是这样全量保存草稿的场景。

后半部分是我使用消息队列的方式，把保存草稿的动作提交到队列里，这里在提交队列的时候做了一个前置处理，就是当答案的字符过长，就把答案暂存到Redis里，保证队列里传输的消息都不大。

一个小坑

之所以这样做，也是压测环节中发现的，因为我是使用PostgreSql来持久化存储的队列消息，EventBus组件用的CAP，当CAP在Pg里创建对列表的时候，会创建对应的索引，而当队列传输的消息过大，会报一个索引超长的错误，当然存储改为SQL Server或者手动把索引删掉就不会有这个问题，但为了确保更高的可用性，还是选择了规避。

事实上，正式接口里这里是采用的分段保存，思路就是分解答案，当字符串长度超过设定的最大长度，我们可以把字符串转成char数组，然后利用linq里对操作数组的chunk方法，分段保存用户答案，就可以避免这个问题了，也不用担心大字段临时存在Redis造成的性能问题，这篇的要点不在这里，就不细聊了。

测试脚本

测试脚本其实写完了回去看，还是挺简单的，但磨人的地方主要是在调整参数的过程，我们要根据系统的实际情况，编写压测的递进参数，尽可能的贴近实际情况，该快的时候快，该慢的时候慢，请求密度要尽可能的大，等等。

好了，直接看下这个脚本吧

import http from 'k6/http';
import { check, sleep } from 'k6';export const options = {thresholds: {checks: ['rate>0.95'],  // 至少 95% 的请求必须成功http_req_duration: ['p(95)<500']  // 95% 的请求响应时间小于 500 毫秒}// 设置并发用户数,stages: [{ duration: '10s', target: 10 }, // 起始阶段，10个线程运行30秒{ duration: '30s', target: 100 }, // 在接下来的30秒内将线程数增加到100{ duration: '30s', target: 300 }, // 再接下来的30秒内将线程数增加到300{ duration: '30s', target: 500 }, // 再接下来的30秒内将线程数增加到500{ duration: '30s', target: 800 }, // 再接下来的30秒内将线程数增加到800{ duration: '60s', target: 1000 }, // 再接下来的60秒内将线程数增加到1000{ duration: '120s', target: 1000 } // 保持1000个程运行120秒],
}export default function () {const url = '压测接口';let params = {headers: {'Content-Type': 'application/json'}};let payLoad ={answer:"[]",}let res = http.post(url,payLoad, params);// 解析响应体let response = JSON.parse(res.body);// 定义检查点let checks = {'status code is 200': (r) => r.status === 200,'API code is 0': (r) => response.code === 0};// 执行检查点check(res, checks);// 记录非成功的响应if (response.code !== 0) {console.log(response);//console.log(`Error: code=${response.code}, msg=${response.msg}, data=${JSON.stringify(response.data)}`);}sleep(2)}

控制台打印出来的结果

事实上，控制台打印的这些数据已经足够我们分析问题了，如果我们想更直观的观看压测过程的数据情况，可以开启webdashboard

K6_WEB_DASHBOARD=true k6 run simulatescript.js

压测时，被测系统打印的日志

在这里插入图片描述

这样最后生成的报告会像这样👇

最后，其实不论是任何一种压测工具给出的报告，大家其实都不用有什么心智负担，因为现在是AI的时代，当我们想深入了解报告中所有参数的含义时，可以把报告直接扔给大模型，让大模型帮我们解读，这样我们也不用担心我们辛苦写的报告领导看不懂，当然我们自己也能起到促进作用，毕竟谁也不想完全被大模型替代，还是要有自己的见解才好。

好了，基本就这些内容了，下篇再细聊聊系统性能优化过程遇到的问题。

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