K6负载测试-我完全被结尾处显示的统计信息所迷惑

时间:2020-09-24 16:43:59

标签: k6

这是我正在运行的非常简单的K6脚本:

import {group } from "k6";
import { Trend} from "k6/metrics";
let response = null;
let loginTime = new Trend('login_time');
import http from "k6/http";

export let options = {
  stages: [
        {iterations: 1}
  ]
};

export default function(){

  group("Log In", function(){
    let url = "myurl";
    let headers = {
          headers: {
            "accept": "*/*",
            "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
            "connection": "keep-alive"
          }
    };
    
    response = http.get(url,headers);

    loginTime.add(response.timings.duration);
    console.log("The duration for this request was:" + response.timings.duration);
})
};

该脚本仅发送一个请求并运行一次交互,我将该请求的持续时间保存到一个名为“ login_time”的趋势中。

K6最后打印的统计信息如下:

data_received..............: 29 kB  9.0 kB/s
    data_sent..................: 3.4 kB 1.1 kB/s
    group_duration.............: avg=3.15s      min=3.15s      med=3.15s      max=3.15s      p(90)=3.15s      p(95)=3.15s
    http_req_blocked...........: avg=414.88ms   min=2µs        med=291.79ms   max=1.31s      p(90)=976.28ms   p(95)=1.14s
    http_req_connecting........: avg=17.55ms    min=0s         med=25.97ms    max=31.96ms    p(90)=31.1ms     p(95)=31.53ms
    http_req_duration..........: avg=216.66ms   min=29.72ms    med=231.06ms   max=478.72ms   p(90)=407.62ms   p(95)=443.17ms
    http_req_receiving.........: avg=407.68µs   min=119.9µs    med=205.8µs    max=1.33ms     p(90)=892.84µs   p(95)=1.11ms
    http_req_sending...........: avg=74.86µs    min=12.4µs     med=76.8µs     max=170.2µs    p(90)=142.79µs   p(95)=156.49µs
    http_req_tls_handshaking...: avg=102.44ms   min=0s         med=73.61ms    max=315.35ms   p(90)=238.5ms    p(95)=276.93ms
    http_req_waiting...........: avg=216.18ms   min=29.59ms    med=230.68ms   max=477.3ms    p(90)=406.68ms   p(95)=441.99ms
    http_reqs..................: 5      1.563597/s
    iteration_duration.........: avg=3.15s      min=3.15s      med=3.15s      max=3.15s      p(90)=3.15s      p(95)=3.15s
    iterations.................: 1      0.312719/s
    login_time.................: avg=478.721924 min=478.721924 med=478.721924 max=478.721924 p(90)=478.721924 p(95)=478.721924
    vus........................: 1      min=1 max=1
    vus_max....................: 1      min=1 max=1

如您所见,我的自定义趋势“ login_time”的所有统计信息均显示为478.721924。

“ login_time”正在记录“ response.timings.duration”-这里的持续时间应该是“ http_req_duration”。

因此,我希望“ http_req_duration”行上的统计信息与“ login_time”统计信息完全相同,即全部显示478.721924。

相反,即使仅运行了1次迭代,“ http_req_duration”行上的统计信息也完全不同,并且所有数字均显示为不同的数字。 (只有“最大”值显示478.72)。

由于只运行了1次迭代-每行每一列中的数据都应该相同。

所以我的问题是,我可以相信这些数字中的任何一个吗?

此外,我想报告登录花费了多长时间-这仅仅是http_req_duration值,还是我必须包含其他值(如http_req_blocked ....)还是只是在等待K6准备发送请求?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您似乎正在执行多个请求,可能是因为您具有重定向,这在登录方案中很常见。

这就是为什么http_req_ *指标具有多个值的原因,因为+--- Col A --+- Col B --+-- Col C ---+--- Col D --+- Col E --+-- Col F ---+ | FRANCE | ITALY | | DATE | Installs | Uninstalls | DATE | Installs | Uninstalls | +---+----------------+----------------------------------------------------+ | 14/09/2020 | 1 | 2 | 14/09/2020 | 1 | 2 | | 15/09/2020 | 3 | 1 | | 0 | 0 | | 16/09/2020 | 1 | 2 | | 0 | 0 | | | 0 | 0 | 17/09/2020 | 0 | 0 | | 22/09/2020 | 3 | 1 | 22/09/2020 | 1 | 2 | | | 0 | 0 | 26/09/2020 | 4 | 1 | +------------+----------+------------+------------------------------------+ (已完成的请求数)为5。因此,您有5套http_reqs

{http_req_*是所有其他元素的总和,因此这很可能是您想要的,您可以阅读关于others in the documentation的信息,但总的来说,如果需要它们,您会知道;)。 / p>

但是res.timings仅具有 last 响应时间,因此您可能需要使用Date来对它进行计时

http_req_duration

或者您可以在请求及其持续时间周围使用一个组。