前 15 名开源负载测试工具

了解性能测试

确保 Web 应用程序的性能和可扩展性对于提供流畅的用户体验至关重要。性能测试评估软件、系统或设备在各种条件下的运行情况，通过严格的场景来验证它们是否准备好满足实际需求。在性能测试中，负载测试对于在高用户负载期间发现瓶颈和潜在问题特别有价值。虽然有许多商业负载测试工具，但开源选项由于其灵活性、可负担性和强大的社区支持而受到关注。在这篇博文中，我们将探讨顶级免费和开源负载测试工具，以帮助您根据性能测试需求做出明智的决策。

性能测试有两种主要类型：

负载测试：检查系统在处理其设计流量或负载量时的性能。这是一种发现任何弱点并确保它可以管理预期用户数量的方法。
压力测试：在这里，系统被推到极限之外，以查看它在哪里出错。这有助于确定当事情变得非常激烈时它的稳定性。

负载测试被视为功能测试还是非功能测试？

负载测试通常被归类为非功能测试，因为它侧重于评估系统性能、可靠性和资源使用情况，而不是特定功能或用户情景。

但事实是，如果您的网站或应用程序性能不佳，它会直接影响用户体验，这通常会使其感觉不可用。因此，将性能视为纯粹的非功能性问题并不总是有意义的。与功能测试有很多重叠，尤其是在捕获仅在系统处于负载状态时才会出现的争用条件或资源泄漏等问题时。

最好的方法是将负载测试与功能测试相结合，以确保您交付高质量的产品。功能测试会检查一切是否按预期工作，但专用负载测试是将系统推向极限并找到任何弱点的关键。

尽早开始负载测试

在开发过程的早期开始负载测试可以确保您的应用程序能够处理实际流量，从而改变游戏规则。越早开始，您就能越快地发现性能瓶颈、可扩展性挑战或潜在的系统问题，以免它们有机会影响您的用户。通过及早模拟流量模式，您可以获得有关应用程序在压力下性能的宝贵见解，从而使您能够主动解决问题，而不是争先恐后地做出反应。

早期负载测试的最大好处之一是它可以节省多少时间和金钱。在开发后期或发布后发现性能问题可能是一个令人头疼的问题，更不用说成本高昂了。但是，如果您尽早测试，则可以在开发周期中进行调整和优化，而不会受到紧迫期限的压力或影响用户的风险。尽早开始还意味着您将为任何事情做好准备，无论是推动流量的营销活动、季节性激增，还是您的应用在一夜之间风靡一时。早期负载测试就像一个安全网，以确保您的应用程序可以无缝处理峰值流量。当一切顺利进行时，您的用户会更满意，您的客户也会留下来。这是双赢的！

顶级开源负载测试工具

目前有很多免费的负载测试工具可用，选择测试并不一定很复杂。在本节中，我们将介绍可用于启动负载测试的前 15 个开源负载测试工具。

1. Apache JMeter

Apache JMeter 是一种广泛使用的开源工具，用于负载测试和性能测量。它支持各种协议，包括 HTTP、FTP 和 JDBC，并为测试创建提供用户友好的 GUI。

主要特点：

协议支持：Apache JMeter 支持多种协议，包括 HTTP、HTTPS、FTP、LDAP 和 JDBC。
用户友好的 GUI：JMeter 提供了一个直观且用户友好的图形用户界面，用于创建和配置测试场景。
可扩展性：该工具可以通过大量插件进行扩展，允许用户自定义和增强其测试功能。

优点：

广泛使用和记录：Apache JMeter 被广泛采用并有据可查，使用户更容易找到资源和支持。
积极的社区支持：拥有庞大而活跃的社区，用户可以从共享知识、插件和持续开发中受益。
独立于平台：JMeter 基于 Java，独立于平台，允许它在各种操作系统上运行。

缺点：

更陡峭的学习曲线：初学者可能会发现 Apache JMeter 的广泛功能和选项最初让人不知所措，从而导致学习曲线更陡峭。
大规模测试的资源密集型：运行大规模测试可能需要大量的系统资源，因此资源密集型。

2. 加特林

Gatling 是一个基于 Scala 和 Akka 的开源负载测试框架，以其高性能和可扩展性而闻名，使其特别适合测试现代 Web 应用程序。

主要特点：

基于场景的模拟：Gatling 允许用户使用用 Scala 编写的简单 DSL（领域特定语言）创建复杂的测试场景。
实时分析和报告：该工具在测试执行期间提供实时分析，使用户能够即时监控和分析性能指标。
持续集成支持：加特林与持续集成工具无缝集成，促进自动化测试作为开发管道的一部分。

优点：

出色的性能：加特林在处理大量用户负载方面表现出色，这要归功于它对 Scala 和 Akka 的高效使用。
可扩展架构：加特林的架构专为可扩展性而设计，使用户能够轻松模拟数千个虚拟用户。
活跃的社区：该工具受益于活跃的社区，有助于其持续开发和支持。

缺点：

需要 Scala 知识：用户需要熟悉 Scala 才能创建和理解测试场景，这可能会给一些测试人员带来障碍。
用于场景创建的有限 GUI：虽然 Gatling 确实提供了用户界面，但它对以代码为中心的场景创建的强调可能会限制那些喜欢图形界面的人。

3. K6的

K6 是一个用 Go 编写的开源负载测试工具，专为性能测试、可扩展性测试和压力测试而设计。它强调 JavaScript 的易用性和脚本编写。

主要特点：

JavaScript/ES6 脚本：k6 允许用户使用 JavaScript/ES6 编写测试场景脚本，使广大开发人员都可以访问。
实时结果分析：该工具提供测试结果的实时分析，使用户能够在测试执行期间监控性能指标。
支持 WebSocket 和 HTTP/2：k6 支持涉及 WebSocket 通信和 HTTP/2 协议的测试场景。

优点：

使用 JavaScript 编写简单脚本：k6 对 JavaScript 的使用使脚本编写变得简单明了，吸引了熟悉该语言的用户。
在测试期间提供详细的指标：该工具在测试期间提供全面的指标，使用户能够深入了解性能特征。
与 CI/CD 流水线集成良好：k6 与持续集成和持续部署流水线无缝集成，支持自动化测试。

缺点：

有限的报告功能：与更专业的工具相比，一些用户可能会发现 k6 的报告功能不那么广泛。
高级功能可能需要付费订阅：虽然 k6 是开源的，但某些高级功能可能是付费订阅的一部分，这可能会限制某些用户的访问。

4. 宗

Tsung 是一个开源、可扩展和多协议的分布式负载测试工具。它旨在模拟大量并发用户，并监控负载下被测试系统的行为。

主要特点：

多协议支持：Tsung 支持各种协议，包括 HTTP、WebDAV、LDAP 等，使其适用于测试不同类型的应用程序。
分布式负载测试：该工具专为分布式测试而设计，允许用户在多台计算机上扩展其测试，以增加负载模拟。
实时监控和报告：Tsung 提供实时监控和报告，让用户在测试期间深入了解系统的性能。

优点：

多功能协议支持：Tsung 支持多种协议，使其适用于测试各种应用程序和服务。
可扩展的分布式架构：该工具的架构专为可扩展性而设计，使用户能够在多个服务器之间分配负载。
易于设置和配置：Tsung 以其易于设置和配置而闻名，减少了用户开始负载测试的障碍。

缺点：

文档可以改进：一些用户可能会发现文档不那么广泛，或者不像他们希望的那样用户友好。
GUI 不太用户友好：虽然 Tsung 确实提供了图形界面，但与其他界面更友好的工具相比，用户可能会发现它不那么直观。

5.蝗虫

Locust 是一个基于 Python 的开源负载测试工具，旨在简单而强大。它使用户能够使用 Python 代码编写测试场景，重点关注易用性和灵活性。

主要特点：

基于 Python 的场景创建：Locust 允许用户使用 Python 代码定义测试场景，提供灵活性和脚本编写的便利性。
分布式测试功能：Locust 支持分布式测试，允许用户在多台机器上扩展测试，以获得更真实的场景。
实时监控和报告：该工具通过基于 Web 的用户界面提供对测试执行的实时洞察，从而促进有效的监控。

优点：

易于学习和使用：Locust 以其简单性而闻名，使初学者可以轻松开始负载测试。
非常适合分布式系统：Locust 对分布式测试的支持使其非常适合需要将负载分布在多个服务器上的场景。
活跃的社区和插件支持：该工具受益于活跃的社区并支持各种插件，从而增强了其功能。

缺点：

对非 Python 应用程序的支持有限：虽然适用于基于 Python 的项目，但在测试用其他语言开发的应用程序时，Locust 可能会有局限性。
有限的报告功能：与其他一些工具相比，Locust 的报告功能可能被认为是基本的，缺乏深入的分析功能。

6. 研磨机

Grinder 是一个基于 Java 的开源负载测试框架，支持各种协议和脚本语言。它专为分布式测试和可伸缩性而设计。

主要特点：

支持多种协议（HTTP、FTP、JDBC）：GRINDER 支持多种协议，包括 HTTP、FTP 和 JDBC，使其适用于测试各种应用程序。
使用 Jython 和 Clojure 编写脚本：用户可以使用 Jython（Java 平台上的 Python）和 Clojure 编写测试脚本，从而灵活选择脚本语言。
分布式测试功能：Grinder 专为分布式测试而设计，允许用户将负载分布在多台机器上。

优点：

广泛的协议支持：Grinder 支持广泛的协议，使其适用于测试各种类型的应用程序。
可扩展的分布式架构：该工具的架构是可扩展的，支持分布式测试，为不同的测试场景提供灵活性。
多种语言的脚本：用户可以在 Jython 和 Clojure 之间进行选择，以满足不同的脚本语言偏好。

缺点：

非 Java 用户的学习曲线：不熟悉 Java 或支持的脚本语言的用户在使用 The Grinder 时可能会遇到学习曲线。
有限的主动开发：虽然仍然有效，但与一些较新的负载测试工具相比，The Grinder 的主动开发可能有限。

7. 围攻

Siege 是一种开源的 HTTP 负载测试和基准测试工具，以其简单易用性而闻名。它被设计为一种轻量级但有效的解决方案，用于对 Web 应用程序进行压力测试。

主要特点：

支持 HTTP/1.0 和 1.1 协议：Siege 同时支持 HTTP/1.0 和 HTTP/1.1 协议，使其适用于测试不同的 Web 应用程序。
可配置的并发用户数和重复数：用户可以配置并发用户数和重复数，从而在测试场景中实现灵活性。
支持从文本文件中随机化 URL：Siege 使用户能够从文本文件中随机化 URL，从而在测试场景中提供可变性。

优点：

轻巧且易于安装：Siege 重量轻且易于安装，使寻求快速简单的压力测试解决方案的用户可以使用它。
简单的命令行界面：该工具的命令行界面简单明了，使用户可以轻松启动测试和评估结果。
适用于基本压力测试：Siege 适用于基本压力测试场景，提供可靠的结果，而不会产生不必要的复杂性。

缺点：

有限的协议支持：Siege 主要关注 HTTP 协议，用户可能会发现它不太适合测试 HTTP 以外的协议。
基本报告功能：虽然对基本测试有效，但 Siege 的报告功能被认为是基本的，缺乏深入的分析功能。

8. Apache Bench （ab）

Apache Benchmark，俗称 ab，是 Apache HTTP 服务器包附带的命令行工具。它专为快速简单的性能测试而设计，使其成为轻量级选项。

主要特点：

命令行界面：ab 是一个命令行工具，允许用户直接从终端运行测试和评估性能。
快速直接：该工具旨在简单易行，使用户可以轻松执行基本的性能测试任务。
Apache HTTP Server Package： ab 的一部分与 Apache HTTP Server Package 捆绑在一起，提供了一个方便且随时可用的测试解决方案。

优点：

轻巧易用：ab 轻巧易用，是基本性能测试的不二之选。
与 Apache Server 捆绑在一起：作为 Apache 服务器包的一部分，可确保用户在使用 Apache Web 服务器时可以访问 ab。
适用于基础测试：ab非常适合需要快速简单性能测试的场景。

缺点：

与 GUI 工具相比，功能有限：AB 可能缺少具有图形用户界面的工具中提供的一些高级功能。
基本报告功能：ab 的报告功能被认为是基本的，与功能更丰富的工具相比，提供最少的详细分析。

9.贝吉塔

Vegeta 是一个用 Go 编写的开源 HTTP 负载测试工具，强调简单性和灵活性。它旨在通过命令行使用，为用户提供多功能测试解决方案。

主要特点：

支持 HTTP/1.1：Vegeta 支持 HTTP/1.1 协议，使其适用于测试各种 Web 应用程序和服务。
灵活的攻击配置：用户可以灵活配置攻击场景，允许测试场景的变化。
速率限制和负载整形：Vegeta 支持限速和负载整形，使用户能够模拟各种流量模式。

优点：

简单的命令行界面：Vegeta 的命令行界面很简单，使用户可以轻松定义和执行负载测试场景。
用 Go 编写以提高效率：用 Go 编写可确保 Vegeta 高效且性能良好，尤其是在需要高并发的场景中。
适合有针对性的 HTTP 测试：Vegeta 非常适合有针对性的 HTTP 测试，为用户提供了创建特定测试场景的灵活性。

缺点：

缺少图形用户界面：Vegeta 主要是一个命令行工具，喜欢图形界面的用户可能会发现它不太直观。
非 Go 用户的学习曲线：不熟悉 Go 编程语言的用户在使用 Vegeta 时可能会遇到学习曲线。

10. 火炮

Artillery 是一个开源、现代且功能强大的负载测试工具包，旨在实现易用性和可扩展性。它允许用户使用 YAML 配置文件编写复杂方案的脚本。

主要特点：

基于 YAML 的场景脚本：Artillery 利用 YAML 编写场景脚本，为定义测试场景提供直观且人类可读的格式。
支持 WebSocket 测试：该工具支持涉及 WebSocket 通信的测试方案，为它可以测试的应用程序类型增加了多功能性。
实时监控和报告：Artillery 在测试执行期间提供实时监控和报告，提供对性能指标的即时洞察。

优点：

直观的 YAML 脚本：Artillery 对 YAML 的使用使场景脚本变得直观，使用户能够轻松定义复杂的测试场景。
广泛的协议支持：Artillery 支持广泛的协议，包括 HTTP、WebSocket 等，以满足不同的测试要求。
活跃的社区：该工具受益于活跃的社区，有助于插件的持续开发、支持和可用性。

缺点：

YAML 脚本的学习曲线：虽然 YAML 是用户友好的，但不熟悉 YAML 的用户在编写复杂方案脚本时可能会遇到学习曲线。
实时报告需要额外的设置：设置实时监控和报告可能需要额外的配置，这可能会增加某些用户的复杂性。

11. 泛滥元素

Flood Element 是一个基于 JavaScript 的开源负载测试工具，旨在易于使用和快速创建脚本。它专注于提供浏览器级别的测试体验。

主要特点：

基于 JavaScript 的脚本：Flood Element 允许用户使用 JavaScript 创建测试脚本，为许多开发人员提供了熟悉的脚本语言。
浏览器级负载测试：该工具专注于浏览器级负载测试，允许用户模拟真实的用户与 Web 应用程序的交互。
实时报告：Flood Element 在测试执行期间提供实时报告，提供对性能指标的即时洞察。

优点：

使用 JavaScript 快速创建脚本：Flood Element 对 JavaScript 的使用使具有 JavaScript 专业知识的用户能够快速且易于访问脚本创建。
针对真实场景的浏览器级测试：在浏览器级别进行测试使用户能够模拟真实的用户交互，从而更准确地表示用户行为。
积极的社区支持：该工具受益于活跃的社区，有助于持续的开发和支持。

缺点：

有限的协议支持：Flood Element 主要侧重于浏览器级测试，可能不太适合涉及其他协议的场景。
大规模测试可能需要额外的资源：在浏览器级别模拟大规模测试可能需要额外的资源，这可能会限制可伸缩性。

12. 金牛座

Taurus 是一个开源自动化友好型持续测试框架，支持各种测试工具和平台。它使用户能够使用 YAML 配置文件定义测试方案。

主要特点：

使用 YAML 编写场景脚本：Taurus 利用 YAML 来定义测试场景，为指定测试提供简单且人类可读的格式。
支持多种测试工具：该框架支持多种测试工具，允许用户选择最适合其测试要求的工具。
与 Jenkins 和其他 CI/CD 工具集成：Taurus 与 Jenkins 和其他持续集成/持续部署工具无缝集成，促进自动化测试。

优点：

使用 YAML 轻松定义场景：Taurus 对 YAML 的使用简化了场景定义，使喜欢声明性配置的用户能够访问它。
广泛的工具兼容性：Taurus支持多种测试工具，增强了其多功能性，满足了广泛的测试需求。
与 CI/CD 管道集成：与常用的 CI/CD 工具集成可简化将负载测试合并到开发管道中的过程。

缺点：

某些功能的文档有限：用户可能会发现 Taurus 某些功能的文档不太广泛或不太容易访问。
初学者更陡峭的学习曲线：初学者在使用 Taurus 时可能会遇到学习曲线，尤其是在配置高级功能时。

13. 带机枪的蜜蜂

Bees with Machine Guns 是一个开源实用程序，用于武装（创建）许多微型 EC2 实例以攻击（负载测试）目标。它利用 Amazon EC2 实例进行可扩展的分布式测试。

主要特点：

利用 Amazon EC2 实例：Bees with Machine Guns 利用 Amazon Web Services （AWS）中的微型 EC2 实例来模拟大规模分布式负载测试环境。
易于设置和配置：该工具旨在简化设置和配置，使用户能够快速部署和管理 EC2 实例。
可扩展以进行大规模测试：Bees with Machine Guns 具有可扩展性，使用户能够为广泛的负载测试场景创建许多 EC2 实例。

优点：

使用可扩展的云资源：利用 Amazon EC2 实例可确保可扩展性，使 Bees with Machine Guns 适合大规模分布式测试。
快速简便的设置：该工具强调简单性，有助于快速设置过程，最大限度地减少用户启动测试所需的时间。
适用于大规模分布式测试：Bees with Machine Guns 在需要大规模分布式测试的场景中表现出色，尤其是在 AWS 上。

缺点：

AWS-Specific： Bees with Machine Guns 专为与 Amazon EC2 实例配合使用而设计，限制了其对 AWS 生态系统之外用户的适用性。
可能需要熟悉 AWS：用户需要熟悉 AWS 服务和配置才能有效地使用 Bees with Machine Guns，这可能会给一些测试人员带来障碍。