使用 k6 對 .NET 程式進行性能測試

什麼是性能測試

在軟體開發中，性能測試是一種常見的測試實踐，用于确定系統在特定工作負載下的響應能力和穩定性表現。它還用于排查，觀察，驗證系統在其他方面的品質。例如可擴充性，可靠性和資源使用情況。

性能測試是測試工程的一個子集，是一種計算機科學實踐，緻力于将性能名額建構在系統的設計,實作和架構中。

釋意
QPS	每秒查詢率 Queries Per Second。每秒的響應請求數，也即是最大吞吐能力，是衡量伺服器性能端一個重要名額。
TPS	每秒處理的事務數目 Transactions Per Second。每個 TPS 包含一個完整的請求流程（用戶端請求服務端-> 服務端響應并處理【包含資料庫通路】 -> 服務端傳回給用戶端）
RPS	每秒吞吐率 Requests Per Second。指的是某個并發使用者數下機關時間内處理的請求數。在不考慮事務的情況下可以近似與 TPS。

常見性能測試工具

由于我對其他測試架構不是很了解，這裡隻是簡單的羅列，感興趣的同學可以幫忙補充。關于這幾種測試架構的對比，可以參考 Thoughtworks 的一篇洞見（文末有連接配接）：

JMitter
wrk
k6
...

K6 介紹

K6 是一個基于

Go

語言實作的一個負載測試工具，其官網描述為:

The best developer experience for load testing

。具有如下關鍵特點：

提供對開發者友好的 CLI 工具
使用 JS/TS 進行腳本編寫，支援本地和遠端子產品
提供 Check 和 Thresholds 功能，以目标為導向，友好的自動化測試
支援多種 DevOps 平台和可視化平台

常見性能測試類型

維基百科羅列了多達 8 種性能測試類型，感興趣的小夥伴可以檢視文末連接配接檢視更多詳細内容。這裡結合 K6 主要介紹如下幾種測試類型如下幾種常見的測試類型：

釋意
Smoke testing	中文釋意為冒煙測試。是一種正常測試。通過配置最小負載來驗證系統的完整性。其主要目的是：驗證測試腳本是否有問題；驗證系統在最小負載情況下是否出現異常。
Load testing	中文釋意為負載測試。是一種重要的性能測試。主要關注根據并發使用者數或每秒請求數評估系統的目前性能。其主要目的是：用于确定系統在正常和峰值條件下的行為，確定當許多使用者同時通路應用程式時，應用程式的性能能達到令人滿意的程度。
Stress testing	中文釋意為壓力測試。用于确定系統的性能瓶頸。其主要目的是：驗證系統在極端條件下的穩定性和可靠性。
Soak testing	中文釋意為浸泡測試。其主要目的是：通過較長時間的性能測試來發現系統長時間處于壓力之下而導緻的性能和可靠性問題。

關鍵詞解釋

在 K6 中，通過一些參數配置可以模拟上述的測試場景。常見的參數如下所示：

釋意
vus	目前并發數(虛拟使用者數)
vus_max	最大并發數(虛拟使用者的最大數量)
rps	每秒并發請求數
duration	持續運作時間
checks	斷言成功率
data_sent	發送的資料量
data_received	接收到的資料量
iterations	測試中的 vu 執行 js 腳本（default 函數）的總次數
iteration_duration	完成預設/主函數的完整疊代所花費的時間

環境搭建

k6 支援

Linux

Mac

Windows

Docker

方式來安裝，安裝方法也很簡單，可以結合自己的實際環境，參考官網的安裝方式進行本地環境安裝：Installation

常用指令

K6 提供兩種方式進行壓測場景的模拟，一種是 CLI，另一種就是通過 JS 腳本，這裡先羅列一下常用的 CLI 指令:

k6 help [command] [flags]

# 将測試在 K6 的雲端服務執行，需要提前注冊 K6 賬号并登入
k6 login [flags]
k6 cloud [flags]

# 檢查腳本
k6 inspect [file] [flags]

# 執行 load test（本地）
k6 run [flags]

# 暫停測試
k6 pause [flags]

# 恢複測試
k6 resume [flags]

# 擴充測試
k6 scale [flags]

# 顯示測試狀态
k6 stats [flags]

# 顯示版本
k6 version [flags]

# 模拟10個虛拟使用者(VU)，連續壓測30秒：
k6 run --vus 10 --duration 30s script.js

示例展示

本地壓測

這裡采用 .NET 6 中的 MinimalAPI 的方式建構了 2 個測試路由：

GetWeatherForecastV1：使用 for 循環的方式并行建構 1_000_000 個對象
GetWeatherForecastV2：使用 Parallel 并行建構 1_000_000 個對象

示例代碼如下所示：

const int maxLength = 1_000_000;

app.MapGet("/GetWeatherForecastV1",  () =>
{
    var forecast = new object[maxLength];
    for (var i = 0; i < forecast.Length; i++)
    {
        forecast[i] = new
        {
            Date = DateTime.Now.AddDays(i),
            temperatureC = Random.Shared.Next(-20, 55),
        };
    }
    return Results.Ok(forecast.Length);
}).WithName("GetWeatherForecastV1");

app.MapGet("/GetWeatherForecastV2", () =>
{
    var forecast = new object[maxLength];
    Parallel.For(0, maxLength, i =>
    {
        forecast[i] = new
        {
            Date = DateTime.Now.AddDays(i),
            temperatureC = Random.Shared.Next(-20, 55),
        };
    });

    return Results.Ok(forecast.Length);
}).WithName("GetWeatherForecastV2");

建立一個 JS 腳本

sample-test.js

，内容一下所示：

import http from "k6/http";
import { check, sleep } from "k6";

export const options = {
  insecureSkipTLSVerify: true, // skip TLS verify
  noConnectionReuse: false, // disable keep-alive connections
  vus: 1, // 1 user looping for 10 seconds
  duration: "10s",
};

const BASE_URL = "http://localhost:5188";

export default () => {
  const resp = http.get(`${BASE_URL}/GetWeatherForecastV1`);
  check(resp, { "status = 200": resp.status === 200 });
  sleep(1); // Suspend VU execution for the specified duration.
};

在通過

dotnet run

将我們的服務啟動起來後，我們先對

GetWeatherForecastV1

接口進行測試。執行

k6 run sample-test.js

後耐心等待 10s ,輸出的結果如下圖所示：

我們嘗試以同樣對腳本，對

GetWeatherForecastV2

接口進行測試，輸出對結果如下圖所示：

通過對這

http_req_duration

http_reqs

iteration_duration

這 3 組資料對比，我們不難看出，在同等壓測條件下，

GetWeatherForecastV2

的性能要優于

GetWeatherForecastV1

。這也可以從一個側面反應出并行程式設計的重要性。

我們可以結合上面幾種測試類型，編寫不同的測試腳本來對我們的程式進行響應的性能壓測。

內建 K6 Cloud

此外，我們也可以将腳本上傳至雲端來進行測試，如下所示：

k6 login cloud -t <your token>
k6 cloud sample-test.js

類似的結果如下圖所示：

注：由于在 K6 的雲端來跑腳本的話，需要腳本裡面對應的接口可以供其通路，是以可以嘗試先将應用部署到外網可通路後再進行這種方式。

內建 Azure Pipelines

此外，K6 還支援內建至 Azure Pipelines 中進行壓測，目前 Azure Pipelines 的 Marketplace 已經提供來 k6 Load Testing 插件，可以嘗試将其安裝至自己的組織中進行使用。

具體使用方式可以參考文末的相關連結。

結果可視化

最後需要介紹的就是結果可視化，目前 K6 支援多種結果可視化方案，比如：Amazon CloudWatch，Cloud，CSV，Datadog...，我們可以根據自己項目的實際情況使用合适的可視化方案。