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这是我正在运行的非常简单的 K6 脚本：

import {group } from "k6";
import { Trend} from "k6/metrics";
let response = null;
let loginTime = new Trend('login_time');
import http from "k6/http";

export let options = {
  stages: [
        {iterations: 1}
  ]
};

export default function(){

  group("Log In", function(){
    let url = "myurl";
    let headers = {
          headers: {
            "accept": "*/*",
            "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
            "connection": "keep-alive"
          }
    };
    
    response = http.get(url,headers);

    loginTime.add(response.timings.duration);
    console.log("The duration for this request was:" + response.timings.duration);
})
};

该脚本只发送一个请求并运行一次交互，我将此请求的持续时间保存到名为“login_time”的趋势中。

K6 最后打印的统计数据如下：

data_received..............: 29 kB  9.0 kB/s
    data_sent..................: 3.4 kB 1.1 kB/s
    group_duration.............: avg=3.15s      min=3.15s      med=3.15s      max=3.15s      p(90)=3.15s      p(95)=3.15s
    http_req_blocked...........: avg=414.88ms   min=2µs        med=291.79ms   max=1.31s      p(90)=976.28ms   p(95)=1.14s
    http_req_connecting........: avg=17.55ms    min=0s         med=25.97ms    max=31.96ms    p(90)=31.1ms     p(95)=31.53ms
    http_req_duration..........: avg=216.66ms   min=29.72ms    med=231.06ms   max=478.72ms   p(90)=407.62ms   p(95)=443.17ms
    http_req_receiving.........: avg=407.68µs   min=119.9µs    med=205.8µs    max=1.33ms     p(90)=892.84µs   p(95)=1.11ms
    http_req_sending...........: avg=74.86µs    min=12.4µs     med=76.8µs     max=170.2µs    p(90)=142.79µs   p(95)=156.49µs
    http_req_tls_handshaking...: avg=102.44ms   min=0s         med=73.61ms    max=315.35ms   p(90)=238.5ms    p(95)=276.93ms
    http_req_waiting...........: avg=216.18ms   min=29.59ms    med=230.68ms   max=477.3ms    p(90)=406.68ms   p(95)=441.99ms
    http_reqs..................: 5      1.563597/s
    iteration_duration.........: avg=3.15s      min=3.15s      med=3.15s      max=3.15s      p(90)=3.15s      p(95)=3.15s
    iterations.................: 1      0.312719/s
    login_time.................: avg=478.721924 min=478.721924 med=478.721924 max=478.721924 p(90)=478.721924 p(95)=478.721924
    vus........................: 1      min=1 max=1
    vus_max....................: 1      min=1 max=1

如您所见，我的自定义趋势“login_time”的所有统计数据都显示相同的数字 478.721924。

“login_time”正在记录“response.timings.duration”——这里的持续时间应该是“http_req_duration”。

所以我希望'http_req_duration' 行上的统计数据与'login_time' 统计数据完全相同，即全部显示478.721924。

相反，“http_req_duration”行上的统计数据完全不同，并且都显示不同的数字，即使只运行了 1 次迭代，所以它们应该都是相同的。（只有“最大值”值显示 478.72）。

由于只运行了 1 次迭代 - 每行的每一列中的数据应该是相同的。

所以我的问题是，我可以相信这些数字中的任何一个吗？如果可以，是哪些？

另外，我想报告登录花了多长时间 - 这只是 http_req_duration 值还是我必须包含其他值，例如 http_req_blocked ....或者只是等待 K6 准备好发送请求？

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看起来您正在执行多个请求，可能是因为您有重定向，这在登录场景中很常见。

这就是为什么 http_req_* 指标有多个值的原因，因为http_reqs（完成的请求数）是 5。所以你有 5 组http_req_*.

http_req_duration是所有其他人的总和，所以这很可能是您想要的，您可以在文档中阅读其他人的信息，但总的来说，如果您需要它们，您会知道;)。

但是 res.timings 只有最后的响应时间，所以你可能需要用 Date 来计时，如

var start = Date.now();
// do something
var took = Date.now() - start;

或者，您可以围绕请求及其持续时间使用组。

于 2020-09-25T07:03:01.633 回答