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如何在Golang中实现压力测试工具_Golang Benchmark压力测量实践

P粉602998670

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发布时间:2026-01-02 14:53:02

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来源于php中文网

原创

Go testing 包的基准测试非压测工具:单 goroutine 顺序执行,不模拟并发、不统计 QPS/延迟;-bench 仅测函数性能,绕过网络栈与真实链路,适合算法优化而非 HTTP 服务压测。

如何在golang中实现压力测试工具_golang benchmark压力测量实践

Go 自带的 testing 包能做基准测试,但不是压测工具——它单 goroutine 顺序执行、不模拟并发请求、不统计 QPS/延迟分布。真要压测 HTTP 服务,得自己搭或用现成工具(比如 heywrk),Go 标准库不提供开箱即用的压力测试框架。

go test -bench 测的是函数性能,不是服务吞吐

go test -bench 的本质是反复调用一个函数(如 BenchmarkParseJSON),测量其平均耗时和内存分配。它不建立网络连接,不发 HTTP 请求,也不控制并发数或持续时间。

  • 适合场景:优化算法、序列化逻辑、缓存命中路径等纯计算或本地 I/O 操作
  • 不适合场景:测 http.Handler 响应延迟、查数据库接口的并发承载力、观察 GC 对长连接的影响
  • 典型误用:写个 BenchmarkHTTPHandler,里面用 httptest.NewRecorder() 调用 handler —— 这测的是 handler 内部逻辑,绕过了 net/http 服务器、TLS、TCP 握手、反向代理等真实链路

自己写 HTTP 压测工具:核心是控制并发 + 计时 + 收集指标

真正压测 HTTP 服务,需要启动多个 goroutine 并发发请求,记录每个请求的开始/结束时间,并聚合统计。关键点不在“发请求”,而在“怎么管住并发节奏”和“怎么避免统计失真”。

  • 别用 for i := 0; i —— 这会瞬间创建 1000 个 goroutine,可能打爆目标服务或本机文件描述符
  • semaphorechannel 控制并发数,例如:
    sem := make(chan struct{}, 10) // 限制 10 并发
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        sem <- struct{}{}
        go func() {
            defer func() { <-sem }()
            // 发请求、计时、存结果
        }()
    }
  • 每次请求必须用独立的 *http.Client 或复用带超时的 client,避免连接池阻塞;禁用默认重定向:
    client := &http.Client{
        Timeout: 5 * time.Second,
        Transport: &http.Transport{
            MaxIdleConns:        100,
            MaxIdleConnsPerHost: 100,
        },
    }
    req, _ := http.NewRequest("GET", "http://localhost:8080/api", nil)
    req.Close = true // 避免 keep-alive 干扰单请求计时

hey 替代手写:更贴近生产环境的真实压力

95% 的 HTTP 服务压测,直接用 hey(Go 写的命令行工具)比手写更可靠——它内置连接复用、动态并发调节、详细的 p90/p95 延迟直方图、失败率统计,且行为可复现。

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  • 安装:go install github.com/rakyll/hey@latest
  • 基础压测:hey -n 10000 -c 100 http://localhost:8080/health(1 万请求,100 并发)
  • 带 body 的 POST:hey -m POST -d '{"id":1}' -H "Content-Type: application/json" -n 1000 -c 50 http://localhost:8080/api
  • 注意点:默认启用 keep-alive,若想测“每次新建连接”的场景,加 -disable-keepalive;目标服务日志里看到大量 connection reset,大概率是服务端 net.Listenbacklog 太小或 ulimit 限制过低

压测不是跑通就行,重点在观察服务在不同负载下的拐点:CPU 何时打满、GC 频次是否突增、慢查询是否出现、连接池是否耗尽。这些信号藏在指标里,不在“QPS 数字”本身。

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