2. 压测工具选型

做性能压测这么多年，我经常被问到同一个问题：「到底该用哪个工具？」

说实话，没有银弹。每个工具都有自己的脾气。我见过有人用 JMeter 压出漂亮数据，也见过有人用 wrk 踩坑踩到怀疑人生。今天我就把这四个主流工具掰开揉碎，讲讲它们的优缺点，以及我个人的选型思路。

2.1 JMeter：老牌劲旅，生态最全

JMeter 是我最早接触的压测工具。说实话，它就像一把瑞士军刀——功能多，但用起来有点沉。

优点：

• GUI 界面友好：拖拽式配置，新手也能快速上手。我记得第一次用它压测一个登录接口，半小时就搭好了脚本。
• 插件生态丰富：从 JDBC 到 Redis，从 Kafka 到 gRPC，几乎你能想到的协议都有插件支持。
• 分布式压测：一台机器不够？加机器就行。我在项目中用 5 台 slave 压过 10 万 QPS 的场景。
• 报告生成：内置的 HTML 报告，图表齐全，领导看了都说好。

缺点：

• 资源消耗大：Java 写的，启动慢，内存吃得多。压 1000 并发，JMeter 自己先吃掉 2G 内存。
• 脚本维护成本高：一旦接口多了，JMX 文件就变得又臭又长。我见过一个项目，JMX 文件 5000 行，改一个参数要找半天。
• 不支持协程：每个虚拟用户一个线程，并发高了容易撑爆。

2.2 Locust：Python 党的最爱

Locust 是我个人比较喜欢的一个工具。为什么？因为脚本是用 Python 写的，可读性高，维护起来也舒服。

优点：

• 脚本即代码：用 Python 写压测逻辑，想怎么玩就怎么玩。我曾在脚本里直接调用了业务 SDK，模拟真实用户行为。
• 协程模型：基于 gevent 的协程，单机并发能力比 JMeter 强不少。我压过 5000 并发，Locust 自己才吃 500MB 内存。
• Web UI 实时监控：压测过程中能看到实时 QPS、响应时间、失败率，非常直观。
• 分布式支持：主从模式，加机器就能扩展。

缺点：

• 协议支持有限：HTTP/HTTPS 是强项，但其他协议（如 JDBC、gRPC）需要自己写客户端。嗯，这工作量可不小。
• 报告功能弱：自带的报告比较简陋，通常需要配合 InfluxDB + Grafana 才能出好看的图表。
• Python GIL 限制：虽然用了协程，但 CPU 密集型操作还是会受 GIL 影响。

2.3 wrk：轻量级利器，专攻 HTTP

wrk 是我压测 HTTP 接口时的首选。它轻、快、准，就像一把手术刀。

优点：

• 性能极高：用 C 写的，基于多线程 + epoll/kqueue，单机轻松压到 10 万 QPS。我压过一个优化后的 Nginx 服务，wrk 直接干到了 25 万 QPS。
• 资源消耗极低：压 1 万并发，wrk 自己才吃几十 MB 内存。对比 JMeter，简直是自行车和卡车的区别。
• Lua 脚本扩展：支持用 Lua 写自定义逻辑，比如签名、参数化。虽然不如 Python 灵活，但够用了。

缺点：

• 只支持 HTTP/HTTPS：别的协议？抱歉，不支持。想压数据库？换工具吧。
• 无 GUI：纯命令行，对新手不友好。我第一次用的时候，参数记了半天。
• 报告简陋：只有终端输出，没有图表。想生成漂亮报告？得自己写脚本解析。
• 不支持分布式：单机工具，没法多机协同压测。

2.4 Go-stress-testing：后起之秀，Go 语言加持

这个工具是我最近两年才开始用的。Go 写的，协程模型，性能不错。

优点：

• 协程并发：Go 的 goroutine 比线程轻量得多，单机并发能力很强。我压过 3 万并发，工具本身很稳。
• 使用简单：一条命令搞定压测，参数直观。比如 -c 1000 -n 100000 -u https://example.com，意思就是 1000 并发，总共发 10 万请求。
• 支持多种协议：HTTP、WebSocket、TCP、gRPC 都支持。虽然不如 JMeter 全，但覆盖了大部分场景。
• 编译成二进制：部署方便，不用装运行时环境。扔到服务器上就能跑。

缺点：

• 生态薄弱：插件少，社区小。遇到问题，可能得自己看源码。
• 报告功能弱：和 wrk 一样，只有终端输出。想可视化？得自己搭。
• 不支持分布式：目前还是单机工具，大规模压测需要自己写调度脚本。

2.5 横向对比：一张表看懂

维度	JMeter	Locust	wrk	Go-stress-testing
开发语言	Java	Python	C	Go
并发模型	线程	协程	线程 + epoll	协程
单机并发能力	一般（< 5000）	较强（< 2万）	极强（< 10万+）	强（< 5万）
协议支持	极丰富	HTTP为主	仅HTTP	HTTP/WebSocket/TCP/gRPC
GUI	有	有（Web）	无	无
分布式	支持	支持	不支持	不支持
报告质量	优秀	一般	简陋	简陋
学习成本	低	中	高	低
部署复杂度	高（需JDK）	中（需Python）	低（编译后单文件）	低（编译后单文件）

2.6 选型指南：到底怎么选？

说了这么多，你可能会问：「那我到底该用哪个？」

我的建议是：按场景选，别按喜好选。

• 场景一：团队里测试人员多，需要 GUI 和丰富报告
  → 选 JMeter。插件多，报告漂亮，领导满意。
• 场景二：开发团队主导，Python 技术栈，需要灵活定制
  → 选 Locust。脚本即代码，维护成本低。
• 场景三：快速验证 HTTP 接口性能，追求极致并发
  → 选 wrk。轻量、高效，一把梭。
• 场景四：CI/CD 流水线中做性能回归对比
  → 选 Go-stress-testing。部署简单，命令一行搞定。
• 场景五：需要压测多种协议（HTTP + 数据库 + 消息队列）
  → 选 JMeter。虽然重，但协议支持最全。