1：找到apche配置
    ab.exe
    2：命令
    ab -n1000 -c200 “请求路径” -n 请求次数 -c 并发数
    3：参数详解
    -n 请求次数 -c 并发数

    Server Software: Apache/2.4.18 服务器软件版本
    Server Hostname: www.06a.com 请求的URL
    Server Port: 80 请求的端口号

    Document Path: / 请求的服务器的路径
    Document Length: 19590 bytes 页面长度 单位是字节

    Concurrency Level: 200 并发数
    Time taken for tests: 124.509 seconds 一共使用了124s
    Complete requests: 1000 请求的次数
    Failed requests: 9 失败的请求
    (Connect: 0, Receive: 0, Length: 9, Exceptions: 0)
    Total transferred: 19669661 bytes 总共传输的字节数 http头信息
    HTML transferred: 19472463 bytes 实际页面传递的字节数
    Requests per second: 8.03 [#/sec] (mean) 每秒多少个请求
    Time per request: 24901.805 [ms] (mean) 平均每个用户等待多长时间
    Time per request: 124.509 [ms] (mean, across all concurrent requests) 服务器平均用多长时间处理
    Transfer rate: 154.28 [Kbytes/sec] received 每秒获取多少数据

    Connection Times (ms)
    min mean[+/-sd] median max
    Connect: 0 1 3.0 0 62
    Processing: 4679 17276 7877.7 15587 64050
    Waiting: 4675 17273 7877.1 15586 64050
    Total: 4679 17277 7877.8 15588 64051

    Percentage of the requests served within a certain time (ms)
    50% 15588 50%的用户的请求15588ms内返回
    66% 21097
    75% 24071
    80% 25294
    90% 27939
    95% 29550
    98% 32122
    99% 34885
    100% 64051 (longest request)

    https://www.yduba.com/biancheng-3762629504.html

    在学习 ab 工具之前，我们需要了解几个关于压力测试的概念。
    吞吐量
    指在一次性能测试过程中网络上传输的数据量的总和。
    对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，在容量规划的测试中，吞吐量是一个重点关注的指标，因为它能够说明系统级别的负载能力，另外，在性能调优过程中，吞吐量指标也有重要的价值。如一个大型工厂，他们的生产效率与生产速度很快，一天生产10W吨货物，结果工厂的运输能力不行，就两辆小型三轮车一天拉2吨的货物，比喻有些夸张，但我想说明的是这个运输能力是整个系统的瓶颈。
    提示，用吞吐量来衡量一个系统的输出能力是极其不准确的。用个最简单的例子说明，一个水龙头开一天一夜，流出10吨水；10个水龙头开1秒钟，流出0.1吨水，当然是一个水龙头的吞吐量大。你能说1个水龙头的出水能力比10个水龙头强？所以，我们要加单位时间，看谁1秒钟的出水量大，这就是吞吐率。
    吞吐率
    单位时间内网络上传输的数据量，也可以指单位时间内处理客户请求数量。它是衡量网络性能的重要指标，通常情况下，吞吐率用“字节数/秒”来衡量，当然，你可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量。其实，不管是一个请求还是一个页面，它的本质都是在网络上传输的数据，那么来表示数据的单位就是字节数。
    不过以不同的方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题。例如，以字节数/秒方式表示的吞吐量主要受网络基础设置、服务器架构、应用服务器制约；以请求数/秒方式表示的吞吐量主要受应用服务器和应用代码的制约。
    但是从业务的角度看，吞吐率也可以用“业务数/小时或天”、“访问人数/小时或天”、“页面访问量/小时或天”来衡量。例如，在银行卡审批系统中，可以用“千件/小时”来衡量系统的业务处理能力。那么，从用户的角度，一个表单提交可以得到一次审批。又引出来一个概念—事务。
    事务
    就是用户某一步或几步操作的集合。不过，我们要保证它有一个完整意义。比如用户对某一个页面的一次请求，用户对某系统的一次登录，淘宝用户对商品的一次确认支付过程。这些我们都可以看作一个事务。那么如何衡量服务器对事务的处理能力。又引出一个概念—-TPS
    TPS
    每秒钟系统能够处理事务或交易的数量，它是衡量系统处理能力的重要指标。
    点击率
    点击率可以看做是TPS的一种特定情况。点击率更能体现用户端对服务器的压力。TPS更能体现服务器对客户请求的处理能力。
    每秒钟用户向web服务器提交的HTTP请求数。这个指标是web 应用特有的一个指标；web应用是“请求-响应”模式，用户发一个请求，服务器就要处理一次，所以点击是web应用能够处理的交易的最小单位。如果把每次点击定义为一个交易，点击率和TPS就是一个概念。容易看出，点击率越大。对服务器的压力也越大，点击率只是一个性能参考指标，重要的是分析点击时产生的影响。
    需要注意的是，这里的点击不是指鼠标的一次“单击”操作，因为一次“单击”操作中，客户端可能向服务器发现多个HTTP请求。
    并发连接数
    某个时刻服务器所接受的请求数目，简单的讲，就是一个会话。
    并发用户数
    要注意区分这个概念和并发连接数之间的区别，一个用户可能同时会产生多个会话，也即连接数。
    用户平均请求等待时间
    处理完成所有请求数所花费的时间/ （总请求数 / 并发用户数），即
    Time per request = Time taken for tests /（ Complete requests / Concurrency Level）
    服务器平均请求等待时间
    计算公式：处理完成所有请求数所花费的时间 / 总请求数，即
    Time taken for / testsComplete requests
    可以看到，它是吞吐率的倒数。
    同时，它也=用户平均请求等待时间/并发用户数，即
    Time per request / Concurrency Level

    概念介绍
    ab是Apache超文本传输协议(HTTP)的性能测试工具。其设计意图是描绘当前所安装的Apache的执行性能，主要是显示你安装的Apache每秒可以处理多少个请求。
    下载和安装，这里不再介绍，因为默认情况下，安装好 apache，里面就会自带这个工具。
    使用方法
    ab [options] [http[s]://]hostname[:port]/path
    运行 ab –help 可以得到帮助和查看参数。这里对常用参数，进行相关说明，如下：
    -n 在测试会话中所执行的请求个数，默认时，仅执行一个请求。
    -c 一次产生的请求个数，默认是一次一个。
    -t 测试所进行的最大秒数，默认时，没有时间限制。
    -p 包含了需要POST的数据的文件，文件格式如“p1=1&p2=2”. 使用方法是 -p 111.txt
    -T POST数据所使用的Content-type头信息
    -C 设置请求时带上 Cookie
    -H 设置请求头
    实例
    比如：我们要对 www.baidu.com 进行测试，共请求 100 次，每次模拟10个并发数，我们可以输入以下命令：
    ab -n 100 -c 10 http://www.baidu.com/
    运行后，得到的结果如图：
    网站压力测试工具ab的详细用法 - 图1
    这里对每一段做一下细分讲解：
    1）这段展示的是web服务器的信息，可以看到服务器采用的是BWS，域名是www.baidu.com，端口是80
    2）这段是关于请求的文档的相关信息，所在位置“/”，文档的大小为102257 bytes（此为http响应的正文长度）
    3）这段展示了压力测试的几个重要指标
    Concurrency Level: 10 # 并发请求数
    Time taken for tests: 16.117 seconds # 整个测试持续的时间
    Complete requests: 100 # 完成的请求数
    Failed requests: 98 # 失败的请求数
    (Connect: 0, Receive: 0, Length: 98, Exceptions: 0)
    Write errors: 0 # 写入错误
    Total transferred: 10324609 bytes # 整个场景中的网络传输量
    HTML transferred: 10228678 bytes # 整个场景中的HTML内容传输量

    # 吞吐率，大家最关心的指标之一，相当于 LR 中的每秒事务数，后面括号中的 mean 表示这是一个平均值
    Requests per second: 6.20 [#/sec] (mean)

    #用户平均请求等待时间，大家最关心的指标之二，相当于 LR 中的平均事务响应时间，后面括号中的 mean 表示这是一个平均值
    Time per request: 1611.698 [ms] (mean)

    # 服务器平均请求处理时间，大家最关心的指标之三
    Time per request: 161.170 [ms] (mean, across all concurrent requests)

    # 平均每秒网络上的流量，可以帮助排除是否存在网络流量过大导致响应时间延长的问题
    Transfer rate: 625.59 [Kbytes/sec] received
    5）这段表示网络上消耗的时间的分解
    6）这段是每个请求处理时间的分布情况，50%的处理时间在1592ms内，66%的处理时间在1634ms内…，重要的是看90%的处理时间