在Grafana k6中，??Stage（階段）?? 是負載測試腳本的核心配置概念，用于動態控制虛擬用戶（VUs）的數量隨時間的變化。通過定義多個階段，用戶可以模擬真實場景中的流量波動（如用戶逐步增加、峰值維持、平滑退出等），從而更精準地評估系統在不同負載下的性能表現。以下是詳細解析：
一、Stage的核心作用
- ??動態負載模擬??
每個Stage定義了??目標虛擬用戶數（target）?? 和??持續時間（duration）??。例如：
? ??stages: [{ duration: '30s', target: 100 }, // 30秒內從0逐步增加到100個VU{ duration: '5m', target: 100 }, ?// 維持100個VU持續5分鐘{ duration: '10s', target: 0 } ? ?// 10秒內從100降至0個VU
]這種配置避免了瞬時高并發導致的系統崩潰，更貼近真實用戶訪問模式。
- ??性能瓶頸識別??
通過分階段加壓，可觀察系統在負載逐步上升時的響應時間、錯誤率等指標變化，定位性能拐點（如CPU瓶頸、數據庫連接池耗盡）。
二、Stage的配置參數
| ??參數?? | ??說明?? | ??示例值?? |
|---|---|---|
target | 階段結束時需達到的虛擬用戶數 | 100、500 |
duration | 階段的持續時間（支持s秒、m分鐘、h小時） | "30s"、"5m" |
gracefulStop | （可選）階段結束時的優雅停止時間，用于等待剩余請求完成 | "10s" |
??注??：若未配置
stages，k6默認使用固定VU數（通過vus和duration指定）。
三、典型應用場景
??漸進式負載測試（Ramp-up）?
stages: [{ duration: '1m', target: 50 }, // 熱身階段：緩慢加壓{ duration: '3m', target: 200 }, // 主壓力階段：持續高負載{ duration: '30s', target: 0 } // 恢復階段：平滑退出 ]用途??：模擬用戶登錄早高峰、促銷活動流量。
??壓力測試（Stress Testing）??
stages: [ { duration: '2m', target: 1000 } // 快速達到極限并發 ]??用途??：測試系統最大承載能力，觸發熔斷或降級機制。
??穩定性測試（Soak Testing）??
stages: [
{ duration: '10m', target: 100 },
{ duration: '8h', target: 100 } // 長時間穩定負載
]??用途??：檢測內存泄漏、資源緩慢耗盡問題。
?四、最佳實踐與注意事項
??避免瞬時壓力??
直接啟動大量VU可能導致請求突增（如vus: 1000, duration: '1s'），引發系統拒絕服務。應通過stages分階段增加負載。??結合其他配置項??
- 與
rps（每秒請求數）配合，精確控制吞吐量：
export const options = { stages: [...], rps: 100 // 限制每秒最大請求數 };- 使用
thresholds（閾值）定義性能達標標準：thresholds: { http_req_duration: ['p(95) < 500'], // 95%請求延遲需<500mshttp_req_failed: ['rate<0.01'] // 錯誤率<1% }
- ??考慮系統預熱時間??
在正式加壓前增加低負載階段（如{target: 10, duration: '1m'}），避免冷啟動影響（如JVM編譯優化、數據庫緩存預熱）。
五、完整示例腳本
import http from 'k6/http';
import { check } from 'k6';export const options = {stages: [{ duration: '30s', target: 50 },{ duration: '1m', target: 200 },{ duration: '20s', target: 0 },],thresholds: {http_req_duration: ['p(95) < 1000'],},
};export default function () {const res = http.get('https://api.example.com/data');check(res, {'status is 200': (r) => r.status === 200,});
}?六、結果分析要點
通過stages生成的測試報告中，需重點關注：
- ??各階段的關鍵指標對比??：如
http_req_duration在加壓階段是否陡增。 - ??錯誤率變化??：高負載階段是否出現錯誤率峰值（如
http_req_failed）。 - ??資源利用率關聯??：結合Grafana監控（如CPU、內存），分析系統資源與負載的關聯性。
)
