性能压测工具 perftest
2025/9/30大约 14 分钟componenthttp1.1http2http3websocketperformanceloadteststressbenchmark
概述
perftest 是一个轻量高性能的开源压测工具，支持 单机压测 和 分布式集群压测 两种模式，既能满足开发阶段的小规模验证，也能模拟生产环境的真实高并发场景。
功能特性
- ✅ 单机压测：快速验证接口功能与初步性能评估。
- ✅ 分布式集群压测：突破单机瓶颈，模拟真实业务高并发。
- ✅ 多协议支持：支持 HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/3、WebSocket。
- ✅ 实时监控：压测过程中的 QPS、延迟分布、数据传输、状态码统计等数据实时推送到自定义 HTTP 端点或 Prometheus 监控系统。
- ✅ Websocket 消息性能测试: 支持自定义消息内容和发送间隔，模拟业务场景中的消息推送场景。
安装
go install github.com/go-dev-frame/sponge/cmd/sponge@latest安装完成后，执行 sponge perftest -h 查看帮助。
单机压测
perftest 支持单机压测，单机压测就是在一台机器上发起大量请求，通常用于验证接口功能与初步性能评估。
为什么要单机压测？
验证接口是否正常
- 检查 API 功能是否正确、返回是否符合预期。
- 发现明显的 bug，例如参数处理错误、响应超时、状态码异常。
初步性能基线
- 大概能承受多少 QPS（请求数/秒）。
- 响应延迟（p50、p95、p99）情况如何。
- 是否有明显的瓶颈（数据库慢、锁竞争、内存不足）。
开发阶段调优
- 本地开发环境做快速回归。
- 单台机器的测试更容易重现问题。
单机压测更多是“接口调试 + 小规模性能测试”，能帮你发现系统明显的性能短板。
1. HTTP/1.1 单机压测示例
# 默认参数：3*CPU 个并发，5000 次请求，GET 方法
sponge perftest http --url=http://localhost:8080/user/1
# 固定请求数：3*CPU 个并发，500k 次请求，POST 方法，带 JSON 请求体
sponge perftest http --total=500000 --method=POST \
--url=http://localhost:8080/user \
--body="{\"name\":\"Alice\",\"age\":25}"
# 固定持续时间：3*CPU 个并发，持续 10s，GET 方法
sponge perftest http --worker=50 --duration=10s --url=http://localhost:8080/user/1
# 固定请求数: 3*CPU 个并发, 500k 次请求, GET 方法, 每秒推送统计数据到自定义 HTTP 端点
sponge perftest http --total=500000 \
--url=http://localhost:8080/user/1 \
--push-url=http://localhost:9090/report
# 固定持续时间: 3*CPU 个并发, 持续 10s, GET 方法, 每秒推送统计数据到 Prometheus (job=xxx)
sponge perftest http --duration=10s \
--url=http://localhost:8080/user/1 \
--push-url=http://localhost:9091 \
--prometheus-job-name=perftest-http测试报告示例：
========== HTTP/1.1 Performance Test Report ==========
[Requests]
• Total Requests: 1000000
• Successful: 1000000 (100%)
• Failed: 0
• Total Duration: 7.14 s
• Throughput (QPS): 139981.2 req/sec
[Latency]
• Average: 0.34 ms
• Minimum: 0 ms
• Maximum: 24.99 ms
• P25: 0 ms
• P50: 0 ms
• P95: 1.04 ms
• P99: 2.1 ms
[Data Transfer]
• Sent: 25000000 Bytes
• Received: 49000000 Bytes
[Status Codes]
• 200: 10000002. HTTP/2 单机压测示例
与 HTTP/1.1 使用方式相同，只需将 http 替换为 http2：
# 固定请求数: 3*CPU 个并发, 500k 次请求, GET 方法
sponge perftest http2 --total=500000 --url=https://localhost:6443/user/1
# 固定持续时间: 3*CPU 个并发, 持续 10s, GET 方法
sponge perftest http2 --duration=10s --url=https://localhost:6443/user/13. HTTP/3 单机压测示例
与 HTTP/1.1 使用方式相同，只需将 http 替换为 http3：
# 固定请求数: 3*CPU 个并发, 500k 次请求, GET 方法
sponge perftest http3 --total=500000 --url=https://localhost:8443/user/1
# 固定持续时间: 3*CPU 个并发, 持续 10s, GET 方法
sponge perftest http3 --duration=10s --url=https://localhost:8443/user/14. WebSocket 单机压测示例
# 默认模式：10 并发，持续 10s，随机消息（100 字符）
sponge perftest websocket --worker=10 --duration=10s --url=ws://localhost:8080/ws
# 发送固定字符串消息，每个worker发送消息间隔 10ms
sponge perftest websocket --worker=100 --duration=1m \
--send-interval=10ms \
--body-string=abcdefghijklmnopqrstuvwxyz \
--url=ws://localhost:8080/ws
# 发送 JSON 消息，每个worker连续重复发送消息
sponge perftest websocket --worker=10 --duration=10s \
--body='{"name":"Alice","age":25}' \
--url=ws://localhost:8080/ws
# 发送 JSON 消息，每个worker发送消息间隔 10ms
sponge perftest websocket --worker=100 --duration=1m \
--send-interval=10ms \
--body='{"name":"Alice","age":25}' \
--url=ws://localhost:8080/ws测试报告示例：
========== WebSocket Performance Test Report ==========
[Connections]
• Total: 10
• Successful: 10 (100%)
• Failed: 0
• Latency: min: 14.80 ms, avg: 14.80 ms, max: 14.80 ms
[Messages Sent]
• Total Messages: 2954089
• Total Bytes: 295408900
• Throughput (QPS): 590817.80 msgs/sec
[Messages Received]
• Total Messages: 2954089
• Total Bytes: 295408900
• Throughput (QPS): 590817.80 msgs/sec分布式集群压测
当单机压测的能力不足时，perftest 可以帮助您构建一个压测集群，以产生海量负载，发现全链路的性能问题。
为什么需要分布式压测？
单机负载测试无法复刻现代生产环境的复杂性和规模。采用分布式方案至关重要，因为它能：
- 突破单机瓶颈
- 将负载分散到多台 agent 机器上，每台机器只产生总流量的一部分。
- 汇集所有机器的性能，以模拟百万甚至千万级的并发请求。
- 模拟真实用户行为
- 模拟来自不同地理区域和网络环境（如延迟、丢包）的用户。
- 从多个节点发起的请求能更准确地还原真实世界的使用场景。
- 发现大规模系统问题
- 验证负载均衡器是否能正确分发流量。
- 检测分布式缓存或数据库集群中是否存在热点问题。
- 排查网络瓶颈，如带宽耗尽或 NAT 表溢出。
- 验证弹性与扩容能力
- 测试云原生服务的自动扩缩容能力。
- 模拟业务高峰流量，检验您的基础设施是否能按预期水平扩展。
核心架构
perftest 集群由两个核心组件构成：
- Collector (Master): 中央控制节点，负责创建压测会话、协调 agent 节点，并实时汇聚性能测试结果。
- Agent: 工作节点，负责执行实际的压测任务，并将性能指标推送给 Collector。
框架图如下：
这种简洁的 Master-Agent 架构使得扩展压测能力变得非常容易——只需增加更多的 agent 节点即可。
测试工作流
- 启动 Collector: Collector 服务启动并提供一个 Web 管理界面。
- 创建测试会话: 在 Web 界面中，指定期望参与测试的 agent 节点数量，然后开始一个新的会话。
- 启动 Agent: 每个 agent 启动后，会读取其配置文件并自动向 Collector 注册。
- 开始测试: 一旦达到预设数量的 agent 完成注册，Collector 会通知所有 agent 同时开始压测。
- 汇聚结果: Agents 将性能数据（吞吐量、延迟等）实时推送到 Collector，由 Collector 在仪表盘上实时展示。
提示: Agent 会主动监听其
agent.yml配置文件。任何更改都会被自动热加载，无需重启 agent 进程，这使得调整测试参数非常便捷。
快速开始：一个简单的集群示例
让我们搭建一个由一个 Collector 和三个 Agent 组成的小型集群。
- 机器 1 (Collector):
192.168.1.20 - 机器 2 (Agent 1):
192.168.1.101 - 机器 3 (Agent 2):
192.168.1.102 - 机器 4 (Agent 3):
192.168.1.103
第 1 步：运行 Collector
在机器 1 (192.168.1.20) 上，启动 Collector 服务：
sponge perftest collector您将看到以下输出：
2025/09/20 17:33:49 collector server starting on port 8888
[Tip]: access 'http://localhost:8888' in the browser to enter the testing interface
2025/09/20 17:33:49 waiting for create a new test session...现在，打开浏览器并访问 http://192.168.1.20:8888。在 UI 界面中，输入 agent 数量 (3)，然后点击 “开始测试” 来创建新测试会话。Collector 将开始等待三个 agent 的连接。
第 2 步：配置并运行 Agent
在每台 agent 机器上，创建一个 agent.yml 配置文件。
agent.yml 示例:
# 1. 协议配置 (支持: http | http2 | http3)
protocol: http
# 2. 目标 API 配置
testURL: "http://localhost:8080/get"
method: "GET" # 支持的方法: GET | POST | PUT | PATCH | DELETE
body: "" # 支持的数据类型: JSON, Form-data, Text. 例如: "{\"key\": \"value\"}"
headers:
- "Authorization: Bearer <token>"
#- "Content-Type: application/json"
# 3. 压测策略 (二选一: 固定时长或固定请求数)
duration: 10s # 例如: 10s, 1m, 2h
# total: 500000 # 总请求数
# 4. 服务发现，确保 collector 服务和 agent 服务能互相通信
collectorHost: "http://192.168.1.20:8888" # Collector 服务的地址
agentHost: "http://<agent-host-ip>:6601" # 当前 agent 可被访问的 IP 和端口
agentPushInterval: 1s # 指标推送频率重要提示:
- 请将
agentHost中的<agent-host-ip>替换为每台 agent 机器的实际 IP (例如192.168.1.101、192.168.1.102、192.168.1.103)。 - 对于同一次测试会话，所有 agent 配置文件中的
testURL和method必须完全一致。
现在，分别在机器 2、3、4 上启动 agent 进程：
sponge perftest agent --config=agent.ymlAgent 启动后会自动向 Collector 注册。为了保证注册成功，所有 Agent 的 agent.yml 配置文件中的 testURL 和 method 必须与第一个成功注册的 Agent 保持一致。如果注册失败，请检查 Collector 是否已创建压测会话以及各 Agent 配置是否统一。
当所有3个 Agent 都注册成功后，Collector 会自动协调所有 Agent 同步开始测试。测试界面的图表会实时展示吞吐量、延时、数据传输、状态码分布、错误信息等关键指标。
测试结束后，点击 下载测试报告 按钮，可将统计报告（Markdown 格式）保存到本地以便后续分析。
若需修改测试目标（如 testURL、method 等），只需更新 agent.yml 文件，Agent 会自动加载新配置，无需重启 Agent 进程。
在 Kubernetes 上部署 perftest
对于大规模测试，手动管理节点是不现实的。perftest 可以轻松部署在 Kubernetes 上，让您能够毫不费力地扩展您的 agent 数量。
我们提供了一个完整的 yaml 部署清单：
点击查看 perftest-deployment.yml
# -----------------------------------------------------------------------------
# -- Namespace: 用于隔离性能测试相关的所有资源
# -----------------------------------------------------------------------------
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: perftest
---
# -----------------------------------------------------------------------------
# -- Collector Deployment: 管理Collector Pod的部署
# -- 关键点:
# -- 1. replicas: 1, 确保集群中只有一个collector实例。
# -- 2. command/args: 定义容器的启动命令和参数，监听8888端口。
# -- 3. podAntiAffinity: 定义了反亲和性规则，使其"优先"不与任何带有"app: agent"标签的Pod调度到同一个节点上，
# -- 以避免关键的collector节点与消耗大量资源的agent节点竞争资源。
# -----------------------------------------------------------------------------
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: collector
namespace: perftest
labels:
app: collector
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: collector
template:
metadata:
labels:
app: collector
spec:
containers:
- name: collector
image: zhufuyi/perftest:latest
imagePullPolicy: IfNotPresent
# 定义容器启动命令和参数
command: ["collector"]
args: ["-a", "http://$(NODE_IP):30088"] # 方式一：选项 -a 指定collector的监听地址为节点IP:30088
#args: ["-a", "http://<LoadBalancer-Fixed-IP>:8888"] # 方式二：选项 -a 填入 LoadBalancer 将会分配的固定 IP 或解析到该 IP 的域名
#args: ["-a", "http://perftest.yourcompany.com"] # 方式三：选项 -a 填入 Ingress Controller 的入口
ports:
- containerPort: 8888
name: http
# 使用Downward API注入Node IP
env:
- name: NODE_IP
valueFrom:
fieldRef:
# fieldPath: status.hostIP 引用了Pod所在节点的IP地址
fieldPath: status.hostIP
# # 强制 Pod 只调度到拥有 role=collector-node 标签的节点，先确保有节点打上标签，命令：kubectl label nodes <node-name> role=collector-node
# nodeSelector:
# role: collector-node
# # 使用Pod反亲和性规则:
# affinity:
# podAntiAffinity:
# # "preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution" 表示这是一个"软"限制。
# # 如果调度器找不到满足条件的节点，它仍然会将Pod调度到某个节点上，但会优先选择没有agent Pod的节点。
# preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
# - weight: 100 # 权重值，范围1-100，数值越大，优先级越高。
# podAffinityTerm:
# labelSelector:
# matchExpressions:
# - key: app
# operator: In
# values:
# - agent
# topologyKey: "kubernetes.io/hostname" # "topologyKey"定义了隔离的范围，这里是按"节点"（hostname）进行隔离。
---
# -----------------------------------------------------------------------------
# -- Collector Internal Service (ClusterIP): 对集群内部暴露Collector服务
# -- 作用:
# -- 为所有agent Pod提供一个稳定、唯一的DNS入口(collector-service.perftest.svc.cluster.local)，
# -- 用于服务发现和注册。即使Collector Pod重启或漂移，其IP变化，该Service的地址也不会变。
# -----------------------------------------------------------------------------
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: collector-service
namespace: perftest
spec:
type: ClusterIP # 默认类型，仅在集群内部可访问
selector:
app: collector # 将流量转发到带有"app: collector"标签的Pod
ports:
- protocol: TCP
port: 8888 # Service监听的端口
targetPort: 8888 # 流量转发到的目标Pod的端口
---
# -----------------------------------------------------------------------------
# -- Collector External Service (NodePort): 对集群外部暴露Collector的Web UI
# -- 作用:
# -- 允许用户通过访问任何一个集群节点的IP地址加上一个特定的端口号来访问Collector的UI界面。
# -----------------------------------------------------------------------------
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: collector-external-service
namespace: perftest
spec:
type: NodePort # 将服务暴露在每个节点的IP上的一个静态端口上
#type: LoadBalancer # 使用云厂商提供的负载均衡器，将服务暴露在公网上
selector:
app: collector
ports:
- protocol: TCP
port: 8888 # Service在集群内部监听的端口
targetPort: 8888 # 流量转发到的目标Pod的端口
nodePort: 30088 # 如果不指定，Kubernetes会自动分配一个30000-32767范围内的端口
---
# -----------------------------------------------------------------------------
# -- Agent ConfigMap: 存储agent节点的配置文件 (agent.yml)
# -- 关键点:
# -- 1. collectorHost: 指向collector的内部ClusterIP Service，确保agent能稳定地找到collector。
# -- 2. agentHost: 在agent容器启动时被动态替换为Pod的实际IP地址。
# -----------------------------------------------------------------------------
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: agent-config
namespace: perftest
data:
agent.yml: |
# 1. 测试协议配置，支持: http | http2 | http3
protocol: http
# 2. 测试目标API配置
testURL: "http://localhost:8080/get"
method: "GET" # 支持 GET | POST | PUT | PATCH | DELETE
body: "" # 支持数据类型： JSON | Form-data | Text。 JSON 示例: {\"key1\": \"value1\", \"key2\": \"value2\"}
headers:
- "Authorization: Bearer <token>"
#- "Content-Type: application/json"
# 3. 测试策略配置, 支持持续时间与固定请求数两种策略，选择其中一种
duration: 10s # test duration (e.g., 10s, 1m)
#total: 500000 # total requests to send
# 4. collector 和 agent 服务地址配置，确保 collector 服务和 agent 服务能互相访问
collectorHost: "http://collector-service.perftest.svc.cluster.local:8888"
#agentHost: "" # 由Downward API注入的Pod IP动态替换，http://<POD_IP>:6601
agentPushInterval: 1s
---
# -----------------------------------------------------------------------------
# -- Agent Deployment: 管理Agent Pod的部署
# -- 关键点:
# -- 1. replicas: 部署agent实例数量。
# -- 2. podAntiAffinity: 定义了反亲和性规则，"优先"将agent Pod分散调度到不同的物理节点上，并避免资源争抢。
# -- 3. Downward API: 通过`valueFrom.fieldRef.fieldPath`将每个Pod自身的IP地址(`status.podIP`)注入到
# -- 名为`POD_IP`的环境变量中。
# -- 4. ConfigMap: 将agent.yml配置文件挂载到每个agent Pod的`/etc/config/agent.yml`下。
# -- agent监听agent.yml配置文件的变化，并自动重载，无需重启Pod。
# -----------------------------------------------------------------------------
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: agent
namespace: perftest
labels:
app: agent
spec:
replicas: 20 # 根据集群规模调整
selector:
matchLabels:
app: agent
template:
metadata:
labels:
app: agent
spec:
containers:
- name: agent
image: zhufuyi/perftest:latest
imagePullPolicy: IfNotPresent
command: ["agent"]
args:
- "--config=/etc/config/agent.yml" # 配置文件发生变化时，agent会自动重载
- "--agent-ip=$(POD_IP)"
- "--agent-id=$(POD_NAME)"
# 使用Downward API将Pod IP注入为环境变量
env:
- name: POD_IP
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: status.podIP
- name: POD_NAME
valueFrom:
fieldRef:
fieldPath: metadata.name
volumeMounts:
# 直接将ConfigMap中的key挂载为文件
- name: config-volume
mountPath: /etc/config/agent.yml # 挂载点是文件，而不是目录
subPath: agent.yml # 指定要挂载ConfigMap中的哪个key
volumes:
# 定义ConfigMap卷
- name: config-volume
configMap:
name: agent-config
affinity:
podAntiAffinity:
# "preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution" 表示这是一个"软"限制。
# 调度器会尽力将agent Pod分散到不同节点，如果找不到合适的节点，它也允许在同一个节点上调度多个agent Pod。
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 100
podAffinityTerm:
labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- agent
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"1. 应用部署清单
确保您的 kubectl 已配置好并连接到目标集群，然后运行：
kubectl apply -f perftest-deployment.yml该命令将创建一个 perftest 命名空间，并部署 Collector 和一组 Agent Pod。
2. 验证部署状态
检查资源状态。拉取容器镜像和启动所有 Pod 可能需要一些时间。
# 查看 perftest 命名空间中的所有资源
kubectl get all -n perftest
# 监控 agent deployment 的上线进度
kubectl rollout status deployment/agent -n perftest3. 访问 Collector UI
默认情况下，服务通过 NodePort 暴露。您也可以根据需要修改部署清单，使用 LoadBalancer 或 Ingress。
查找分配的 NodePort：
kubectl get svc collector-external-service -n perftest输出将显示类似 8888:30088/TCP 的端口映射。请使用那个范围较大的端口 (例如 30088)。
在浏览器中通过 http://<您的节点IP>:<NodePort> 访问 UI，例如：http://192.168.1.100:30088。
4. 运行测试
在 Web 界面中，输入您在部署文件中定义的 agent 副本数 (例如 20)，然后点击开始测试，Agents 将自动注册，测试随之开始。测试结果会实时展示在界面中，测试结束后，点击下载测试报告保存结果。
5. 修改测试配置
如果需要修改测试目标（如 testURL、method 等），可以直接编辑 agent-config ConfigMap：
kubectl edit configmap agent-config -n perftestAgent Pod 会自动检测到配置变更并重新加载，无需重启 Pod。