Grafana k6 性能测试入门：编写、运行和分析负载测试

2024年3月6日

k6 是 Grafana 旗下开源的性能测试工具，使用 JavaScript 编写测试脚本，轻量、CLI 友好、易于集成 CI/CD。它专注于开发者体验和自动化测试，相比 JMeter 更现代化。

安装

# macOS
brew install k6

# Linux
sudo gpg -k && sudo gpg --no-default-keyring --keyring /usr/share/keyrings/k6-archive-keyring.gpg --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-keys C5AD17C747E3415A3642D57D77C6C491D6AC1D69
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/k6-archive-keyring.gpg] https://dl.k6.io/deb stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/k6.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install k6

# Docker
docker run --rm -i grafana/k6 run - <script.js

编写测试脚本

k6 脚本就是一个 JavaScript 文件，包含 export default function() 作为每个 VU（Virtual User）的执行体：

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

export const options = {
  vus: 10, // 10 个虚拟用户
  duration: "30s" // 持续 30 秒
};

export default function () {
  const res = http.get("https://api.example.com/users");
  check(res, {
    "status is 200": (r) => r.status === 200,
    "response time < 500ms": (r) => r.timings.duration < 500
  });
  sleep(1);
}

常用内置指标

k6 自动收集以下指标，无需额外配置：

指标	说明
`http_req_duration`	HTTP 请求总耗时（含 DNS、连接、TLS、响应）
`http_req_failed`	请求失败率
`http_reqs`	请求总数和速率
`vus`	活跃虚拟用户数
`iterations`	迭代次数
`checks`	自定义检查通过率

场景配置

k6 支持多种负载模型（Executor），可根据测试目的组合使用：

export const options = {
  scenarios: {
    // 阶梯式增加负载
    ramp_up: {
      executor: "ramping-vus",
      startVUs: 0,
      stages: [
        { duration: "30s", target: 20 }, // 30s 内升至 20 VU
        { duration: "1m", target: 20 }, // 维持 1 分钟
        { duration: "30s", target: 0 } // 30s 内降至 0
      ]
    },
    // 恒定吞吐量
    constant_rate: {
      executor: "constant-arrival-rate",
      rate: 50, // 每秒 50 个请求
      timeUnit: "1s",
      duration: "1m",
      preAllocatedVUs: 20
    }
  }
};

执行器选型指南

执行器	用途
`shared-iterations`	固定总迭代次数，所有 VU 共享
`per-vu-iterations`	每个 VU 执行固定次数
`constant-vus`	固定 VU 数，持续指定时长
`ramping-vus`	阶段性增加/减少 VU 数
`constant-arrival-rate`	固定请求速率（吞吐量优先）

自定义指标

import { Trend, Counter, Gauge } from "k6/metrics";

const loginDuration = new Trend("login_duration");
const loginFailures = new Counter("login_failures");

export default function () {
  const res = http.post("https://api.example.com/login", {
    username: "user",
    password: "pass"
  });

  loginDuration.add(res.timings.duration);
  if (res.status !== 200) {
    loginFailures.add(1);
  }
}

断言与阈值

通过 thresholds 在命令行输出中直接看到测试通过/失败：

export const options = {
  thresholds: {
    http_req_duration: ["p(95)<500"], // P95 延迟 < 500ms
    http_req_failed: ["rate<0.01"], // 失败率 < 1%
    login_duration: ["p(99)<1000"], // 自定义指标 P99 < 1s
    checks: ["rate>0.95"] // Check 通过率 > 95%
  }
};

阈值不满足时，k6 以非零状态码退出——CI 可直接根据退出码判断测试是否失败。

输出与可视化

控制台输出

k6 run --summary-trend-stats="avg,min,med,max,p(95),p(99)" script.js

输出到 Grafana Cloud

k6 run --out cloud script.js
# 或使用环境变量
K6_CLOUD_TOKEN=<token> k6 run --out cloud script.js

输出到 InfluxDB / Prometheus

# InfluxDB
k6 run --out influxdb=http://localhost:8086/k6 script.js

# Prometheus Remote Write
k6 run --out experimental-prometheus-rw script.js

CI/CD 集成

# GitHub Actions 示例
- name: Run k6 test
  uses: grafana/[email protected]
  with:
    path: tests/k6/load-test.js

# 或直接在容器中运行
- name: k6 load test
  run: |
    k6 run tests/k6/load-test.js

性能回归检测

结合阈值和 CI，可在每次 PR 中运行基准测试，拦截性能回归：

export const options = {
  thresholds: {
    // 与基准对比（需 k6 Cloud 或 xk6-benchmark）
    "http_req_duration{endpoint:/api/search}": ["p(95)<baseline*1.1"]
  }
};

常用模式

参数化数据

const users = JSON.parse(open("./users.json"));

export default function () {
  const user = users[__VU % users.length]; // 每个 VU 使用不同的用户
  http.post("https://api.example.com/login", JSON.stringify(user));
}

请求间依赖（提取 Token）

export default function () {
    const loginRes = http.post('https://api.example.com/login', { ... });
    const token = loginRes.json('token');

    const params = {
        headers: { Authorization: `Bearer ${token}` },
    };
    http.get('https://api.example.com/protected', params);
}

总结

k6 的优势在于脚本即代码（可直接存入 Git）、CLI 友好（CI 零成本集成）、内置丰富的指标和阈值机制。对于 API 性能测试和负载测试场景，是取代 JMeter 的优秀选择。当前限制是 k6 基于 Go+JS 架构，不支持真实浏览器渲染——如需前端性能测试需配合 Grafana Faro 或 Playwright。