Fasthttploader 项目使用教程
2024-09-24 06:27:02作者:庞队千Virginia
1. 项目目录结构及介绍
Fasthttploader 是一个基于 Go 语言的 HTTP 基准测试工具,具有自动调整和生成图表的功能。以下是项目的目录结构及其介绍:
fasthttploader/
├── fastclient/
│ ├── metrics.go
│ └── ...
├── report/
│ ├── binddata.go
│ └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── go.mod
├── go.sum
├── loader.go
├── main.go
└── ...
- fastclient/: 包含与客户端相关的代码,如指标收集和处理。
- report/: 包含生成报告的相关代码,如 HTML 报告的生成。
- .gitignore: Git 忽略文件,指定哪些文件和目录不需要被版本控制。
- LICENSE: 项目的开源许可证,本项目使用 MIT 许可证。
- README.md: 项目的介绍文档,包含项目的概述、安装和使用说明。
- go.mod 和 go.sum: Go 模块文件,用于管理项目的依赖。
- loader.go: 主要的功能实现文件,包含 HTTP 基准测试的核心逻辑。
- main.go: 项目的启动文件,包含程序的入口点。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件是 main.go,它是整个程序的入口点。以下是 main.go 的简要介绍:
package main
import (
"flag"
"log"
"os"
"github.com/hagen1778/fasthttploader/loader"
)
func main() {
// 解析命令行参数
flag.Parse()
// 获取目标 URL
url := flag.Arg(0)
if url == "" {
log.Fatalf("Usage: fasthttploader <url>")
}
// 创建并启动加载器
l := loader.NewLoader(url)
if err := l.Run(); err != nil {
log.Fatalf("Error running loader: %s", err)
}
// 生成报告
if err := l.GenerateReport(); err != nil {
log.Fatalf("Error generating report: %s", err)
}
}
- main 函数: 程序的入口点,负责解析命令行参数、创建加载器实例并启动基准测试。
- flag.Parse(): 解析命令行参数,获取目标 URL。
- loader.NewLoader(url): 创建一个新的加载器实例,传入目标 URL。
- l.Run(): 启动基准测试。
- l.GenerateReport(): 生成测试报告。
3. 项目的配置文件介绍
Fasthttploader 项目没有传统的配置文件,所有的配置都是通过命令行参数进行设置的。以下是一些常用的命令行参数及其说明:
fasthttploader [options] <url>
- -A string: 设置 Accept 头。
- -T string: 设置 Content-Type 头(默认值为 "text/html")。
- -b string: 设置请求体。
- -c int: 设置并发客户端数量(默认值为 500)。
- -d duration: 测试持续时间,不能少于 20 秒(默认值为 30 秒)。
- -q int: 设置每秒请求数限制,如果不设置则自动检测。
- -r string: 设置报告文件名(默认值为 "report.html")。
- -m string: 设置 HTTP 方法(默认值为 "GET")。
- -t duration: 请求超时时间(默认值为 5 秒)。
通过这些命令行参数,用户可以灵活地配置基准测试的各种参数,以满足不同的测试需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C036
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
428
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
345
Ascend Extension for PyTorch
Python
236
270
暂无简介
Dart
686
161
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
71
36
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
669