如何在k6中按指定请求占比并发运行函数，测试服务器最大负载？

核心实现思路 #

• 用k6的**场景（scenarios）**配置两个独立POST请求流，通过场景权重控制请求比例（9:1对应90%/10%）
• 采用ramping-arrival-rate负载模式逐步加压，直到服务器达到性能瓶颈，以此测出最大每秒操作数（ops/sec）

完整测试脚本 #

import http from 'k6/http';
import { check } from 'k6';

// 替换为真实接口的请求体
const busyEndpointPayload = JSON.stringify({
  request_type: 'busy',
  payload: 'large-sample-data'
});
const quietEndpointPayload = JSON.stringify({
  request_type: 'quiet',
  payload: 'small-sample-data'
});

// 通用请求头配置
const headers = { 'Content-Type': 'application/json' };

export let options = {
  scenarios: {
    busy_endpoint: {
      executor: 'ramping-arrival-rate',
      startRate: 50, // 初始每秒请求数
      timeUnit: '1s',
      preAllocatedVUs: 50, // 预分配虚拟用户数
      maxVUs: 500, // 最大虚拟用户数，按需调整
      stages: [
        { duration: '10m', target: 1000 }, // 10分钟内逐步把请求率拉到1000/秒
        { duration: '5m', target: 1000 }, // 维持该请求率5分钟，验证稳定性
      ],
      tags: { endpoint: 'busy' },
      exec: 'sendBusyRequest',
      weight: 9, // 权重占9份
    },
    quiet_endpoint: {
      executor: 'ramping-arrival-rate',
      startRate: 5, // 初始请求率按90/10比例设置
      timeUnit: '1s',
      preAllocatedVUs: 5,
      maxVUs: 50,
      stages: [
        { duration: '10m', target: 100 }, // 对应繁忙端点的10%请求率
        { duration: '5m', target: 100 },
      ],
      tags: { endpoint: 'quiet' },
      exec: 'sendQuietRequest',
      weight: 1, // 权重占1份
    },
  },
  thresholds: {
    // 错误率超过5%时终止测试，按需调整
    'http_req_failed{endpoint:busy}': ['rate<0.05'],
    'http_req_failed{endpoint:quiet}': ['rate<0.05'],
  },
};

// 繁忙端点请求函数
export function sendBusyRequest() {
  let res = http.post('https://your-server.com/busy-endpoint', busyEndpointPayload, { headers });
  check(res, {
    'busy endpoint status 200': (r) => r.status === 200,
  });
}

// 非繁忙端点请求函数
export function sendQuietRequest() {
  let res = http.post('https://your-server.com/quiet-endpoint', quietEndpointPayload, { headers });
  check(res, {
    'quiet endpoint status 200': (r) => r.status === 200,
  });
}

关键细节说明 #

1. 请求比例控制：通过scenarios的weight参数设置9:1，k6会自动按比例分配两个场景的请求量，确保总请求中90%流向繁忙端点，10%流向非繁忙端点。
2. 负载加压策略：ramping-arrival-rate执行器会按阶段逐步提升请求率，直到服务器无法稳定处理（触发错误率阈值）。可根据服务器预估性能调整startRate、target和maxVUs参数。
3. 最大ops/sec测量：测试过程中观察k6实时输出的http_reqs指标，或查看测试结束后的summary报告，取服务器在稳定无错误状态下的最高请求率作为最大ops/sec。
4. 阈值设置：thresholds配置错误率阈值，当请求失败率超过设定值时k6终止测试，此时的请求率即为服务器的瓶颈负载。

调整建议 #

• 若需快速定位瓶颈，可缩短阶段时长（比如把10m改为2m），但建议保留足够维持时间验证稳定性。
• 预分配VUs（preAllocatedVUs）应略高于初始请求率，避免因VUs不足限制请求生成。
• 实际测试时替换脚本中的请求URL、请求体和请求头为真实接口信息。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dyasny