Grafana k6 性能测试入门：编写、运行和分析负载测试
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.jsCI/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。