apache ab 输出结果详细解析（源码分析）

同步更新在独立博客。

用过ab做压力测试的朋友对这张图应该不陌生，但大多数人并不明白这代表什么意思，更别说怎么计算出来的了。虽然ab有很多问题(甚至无法避免)，但仍然值得研究。

通常只关注两项

Requests per second:    3680.02 [#/sec] (mean) 

//每秒事务数：总事务数 / 执行时间

Time per request:       0.230 [ms] (mean, across all concurrent requests)

//事务平均执行时间：执行时间 / 总事务数

但这两项只能给出大概的结果，详细的分析还要依赖上图，下面逐项分析

有Connect，Processing，Waiting，Total四项，详细的分析在后面源码分析中给出。

 每一项分别有min（最小值），mean（平均值），[+/-sd]（方差），median（中位数），max（最大值）

要计算出以上各项，主要依赖于两个结构体

struct connection {
    ....
    apr_time_t start,           /* Start of connection */
               connect,         /* Connected, start writing */
               endwrite,        /* Request written */
               beginread,       /* First byte of input */
               done;            /* Connection closed */
    ....
};

struct data {
    apr_time_t starttime;         /* start time of connection */
    apr_interval_time_t waittime; /* between request and reading response */
    apr_interval_time_t ctime;    /* time to connect */
    apr_interval_time_t time;     /* time for connection */
};

看注释应该就能明白了，由connection这个结构体，计算出data结构体，data的值就是最终输出的值

Connect = data.ctime

Processing = data.time - data.ctime

Waiting = data.waittime

Total = data.time

data中的各个字段计算方式如下

data.starttime = connection.start

data.waittime = connection.beginread  - beginread .endwrite

data.ctime = connection.connect - connection.start

data.time = connection.done - connection.start

到这里就可以明显的看出来Total = Connect  + Processing ，而Waiting 是怎么计算出来的呢？看这句源码

s->waittime  = ap_max(0, c->beginread - c->endwrite);

就是说Waiting是connection这个结构体中beginread减去endwrite，这代表什么？从写入完成到读取第一个字符，这就是 往返链路时间 + 服务端运行时间 + 缓冲区等待时间，前面的好理解，那这个缓冲区等待时间是啥呢？原来内核中有读/写缓冲区，我们调用socket进行write，这个函数执行完数据并不一定已经发送到服务端，而是从用户空间拷贝到了"写缓冲区"，当发送完毕后再从缓冲区删除。相应的,服务端返回的数据也会首先储存在"读缓冲区"，当应用程序拷贝到用户空间后，才从缓冲区删除。而Waiting和Processing 的时间只相差一个ab读取数据的时间，因此在局域网环境下数据量不大时两者相差可能很小。

因此，ab的输出结果可以这样解释

Connect ：socket链路建立消耗，代表网络状况好坏

Processing ：写入缓冲区消耗+链路消耗+服务端消耗

Waiting ：写入缓冲区消耗+链路消耗+服务端消耗+读取数据消耗

Total ：单个事务总时间

至此，ab输出结果的来龙去脉解释清楚。

但是ab这样的测试工具有一个最大的问题，就是测试工具本身对测试结果构成影响，特别是设置的并发数较高时，可能测的是ab的性能而不是服务端的性能。正是观察者效应，观察者本身对观察结果构成影响。