从curl到Hey：如何把一个调试请求改造成可复用的压测用例

从curl到Hey：如何把一个调试请求改造成可复用的压测用例

【免费下载链接】heyHTTP load generator, ApacheBench (ab) replacement项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hey

Hey 是一个开源的 HTTP 压测工具（HTTP load generator），定位是 ApacheBench（ab）的替代品。它能把你平时用 curl 调试好的单个请求，改造成可复用的压测用例：并发发压、限流、输出响应时间直方图和百分位延迟分布。

为什么选择 hey 做压测工具？

相比 ApacheBench，hey 的优势在于：

• 上手快：一条命令即可对指定 URL 发起压测，默认 200 个请求、50 个并发 worker
• 统计细：内置响应时间直方图、百分位延迟分布、DNS/TCP/读写各阶段耗时
• 贴近真实：支持自定义请求头、POST body、Basic 认证、HTTP/2、限流 QPS
• 轻量部署：Go 语言编写，无 CGO 依赖，可直接编译或用 Docker 运行，见 Dockerfile 与 Makefile

如果你还没有安装，可以克隆源码后自行构建：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hey cd hey go build -o hey hey.go

第一步：把 curl 调试请求拆成三个部分

假设你调试接口时常用的 curl 命令是这样的：

curl -X POST https://api.example.com/orders \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer <token>" \ -d '{"sku":"A-101","qty":2}'

把它拆成三要素，正好对应 hey 的参数组（完整参数定义见 hey.go）：

改造后的第一条 hey 压测用例：

hey -m POST \ -T "application/json" \ -H "Authorization: Bearer <token>" \ -d '{"sku":"A-101","qty":2}' \ -n 10 -c 2 \ https://api.example.com/orders

💡 小贴士：如果请求体是文件（比如一大段 JSON），用-D ./payload.json从文件读取，比写在命令行更干净。

第二步：选择压测模式——总请求数还是持续时长？

hey 提供两种典型的压测方式：

固定请求数模式（-n + -c）

• -n：总请求数（默认 200）
• -c：并发 worker 数（默认 50），注意-n不能小于-c

适合：回归验证、版本对比等需要「同样总量」的场景。

固定时长模式（-z）

hey -z 30s -c 50 https://api.example.com/orders

按持续时间压测（如 30 秒、3 分钟），此时-n会被忽略。适合：观察服务在持续流量下的稳定性。

限流压测（-q）

如果只想以 10 QPS/worker 的温和速率压测：

hey -q 10 -c 5 -z 30s https://api.example.com/orders

更多可选项（超时-t、HTTP/2-h2、代理-x等）都在 README.md 的 Usage 一节里有完整说明。

第三步：看懂 hey 的输出报告

压测结束后，hey 会打印一份人类可读的摘要报告（报告模板见 requester/print.go，统计逻辑见 requester/report.go）：

1. Summary：总耗时、最快/最慢/平均响应时间、Requests/sec（每秒处理请求数）
2. Response time histogram：响应时间分布直方图，肉眼就能看出延迟是「尖峰」还是「长尾」
3. Latency distribution：50% / 75% / 90% / 95% / 99% 等百分位延迟——排障时优先看 P99
4. Details：把单次请求拆成 DNS 解析、TCP 建连、请求写出、等待响应、读取响应五个阶段，快速定位瓶颈在哪个环节
5. Status code distribution：状态码分布，一眼发现 4xx/5xx 是否异常增多

第四步：把用例沉淀下来，持续对比

压测用例的价值在于复用。两个实用技巧：

1. 导出 CSV 便于二次分析

hey -o csv -z 30s https://api.example.com/orders > run1.csv

CSV 每行包含单次请求的各阶段耗时与状态码，方便和上一轮结果对比，量化新版本改动的影响。

2. 用 Docker 固定压测环境

项目自带 Dockerfile，构建出的镜像极小且免安装，保证团队内压测环境一致：

docker build -t hey . docker run --rm hey -z 30s https://api.example.com/orders

常见坑与注意事项 ⚠️

• -n小于-c会直接报错退出，参数校验逻辑见 hey.go
• 指定-z后-n失效，别以为两者叠加生效
• 发 JSON 时记得-T application/json，默认内容类型是text/html，可能导致服务端直接拒绝
• 对生产环境压测请谨慎限流（-q），并先与相关团队确认，避免误伤真实用户
• 需要关闭 keep-alive 或跟随重定向时，可用-disable-keepalive、-disable-redirects控制行为

总结

把 curl 调试请求改造成 hey 压测用例，只需四步：

1. 拆分要素：方法、请求头、请求体对应-m、-H、-d
2. 选定模式：总量模式-n -c或持续模式-z，必要时加-q限流
3. 读报告：关注 Requests/sec、P99 延迟和各阶段耗时分布
4. 沉淀复用：-o csv留档对比，Docker 固化环境

一条命令即可从「调通了」走向「量得准」，这就是 hey 作为 HTTP 压测工具的核心价值。

【免费下载链接】heyHTTP load generator, ApacheBench (ab) replacement项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hey