
压测跑完，群里甩一张终端截图，配一句「p95 达标，可以上」。

三天后复盘会上有人问：那天 p95 到底多少？拐点出现在第几分钟？失败率是从什么时候开始爬的？

没人答得上来。截图还在群里，但终端那张表**只印了聚合后的最终值**，时间维度已经被压扁——而压测最值钱的信息恰恰在时间维度上。

这不是「没人存结果」，是**报告分层没做**。k6 本身给了三层输出能力，绝大多数团队只用了第零层：肉眼看终端。

顺带划一条边界：这篇只讲报告怎么产出、怎么呈现。**压测结果怎么转成容量水位线、怎么接进弹性伸缩，是另一件事，不在这里展开。**

## 一、三层各自回答什么问题

先把三层的分工定清楚，不然配出来的东西会互相重叠又互相缺口。

| 层级 | 载体 | 受众 | 时效 | 回答的问题 |
|---|---|---|---|---|
| 第一层 · 终端摘要 | stdout + `summary.json` + `junit.xml` | 跑测的人、CI 门禁 | 即时，秒级 | 这次跑没跑过？阈值破没破？ |
| 第二层 · HTML 报告 | 自包含单文件 HTML | 开发、产品、跨团队评审 | 归档，随版本留存 | 这次压测的完整结论长什么样？ |
| 第三层 · Grafana 看板 | Prometheus 时序库 | 性能负责人、值班 | 长期，可跨版本对比 | 这条曲线和上次比怎么样？拐点在哪一分钟？ |

![06-配图1.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/4ab38cd754f08366cb18300b082704ba.png)


三层的判断标准很简单：**第一层给机器读，第二层给人读一次，第三层给人反复读。**

## 二、第一层：handleSummary，先把默认输出留住

k6 默认的终端摘要其实已经不错，但它有个致命特性——**只在屏幕上出现一次，进程退出就没了。**

`handleSummary()` 是官方给的收口点。测试结束后 k6 把所有指标聚合成一个 JS 对象交给它，你返回一个 `{key: value}` 映射，key 决定内容去哪：`stdout`、`stderr`，或者任意文件路径（会覆盖同名文件）；value 可以是字符串，也可以是 ArrayBuffer。

有个坑必须先说：**一旦导出 `handleSummary`，k6 就不再打印默认摘要。** 很多人配完发现终端空空如也，以为脚本挂了，其实是这个机制——想保留终端输出，得自己从 jslib 把 `textSummary` 请回来。

```javascript
// perf/load-order-create.js
import http from 'k6/http';
import { check } from 'k6';
import { textSummary, jUnit } from 'https://jslib.k6.io/k6-summary/0.0.2/index.js';

export const options = {
  scenarios: {
    ramp: {
      executor: 'ramping-vus',
      startVUs: 0,
      stages: [
        { duration: '2m', target: 50 },
        { duration: '5m', target: 200 },
        { duration: '2m', target: 0 },
      ],
    },
  },
  thresholds: {
    // 这三条是报告的判定依据，不是扩缩容阈值
    http_req_duration: ['p(95)<400', 'p(99)<800'],
    http_req_failed: ['rate<0.01'],
    checks: ['rate>0.99'],
  },
};

export default function () {
  const res = http.post(`${__ENV.BASE_URL}/api/order`, JSON.stringify({
    skuId: 'SKU-10086', qty: 1,
  }), { headers: { 'Content-Type': 'application/json' } });

  check(res, {
    'status is 200': (r) => r.status === 200,
    'order id returned': (r) => r.json('orderId') !== undefined,
  });
}

export function handleSummary(data) {
  // 阈值破没破，直接从这里读，不用去解析终端文本
  const p95 = data.metrics.http_req_duration.values['p(95)'];
  const failed = data.metrics.http_req_failed.values.rate;
  const passed = data.metrics.http_req_duration.thresholds['p(95)<400'].ok
              && data.metrics.http_req_failed.thresholds['rate<0.01'].ok;

  const verdict = {
    结论: passed ? 'PASS' : 'FAIL',
    'p95(ms)': Math.round(p95),
    失败率: `${(failed * 100).toFixed(3)}%`,
    总请求数: data.metrics.http_reqs.values.count,
    压测时长: `${Math.round(data.state.testRunDurationMs / 1000)}s`,
  };

  return {
    // 1) 终端照旧打印，别让同事以为脚本坏了
    stdout: textSummary(data, { indent: ' ', enableColors: true }),
    // 2) 完整原始对象落盘，第二层第三层都从它派生
    'reports/summary.json': JSON.stringify(data, null, 2),
    // 3) 给人看的一行结论
    'reports/verdict.json': JSON.stringify(verdict, null, 2),
    // 4) JUnit：CI 门禁只认这个，破了阈值就是 failures="1"
    'reports/junit.xml': jUnit(data),
  };
}
```

`jUnit(data)` 是三层里最容易被忽略、收益却最高的一步。它把 thresholds 的通过情况转成标准 JUnit XML，破阈值就输出 `<failure message="failed" />`。**CI 因此不必写任何 grep 脚本去解析终端文本**，任何支持 JUnit 的插件都能直接把它变成红绿门禁。

`verdict.json` 是给通知用的。往企业微信／钉钉推消息时读这个四行 JSON 拼一句话，比糊一张终端截图有用得多。

## 三、第二层：HTML 报告，官方内置那条路很多人不知道

提到 k6 出 HTML，多数文章直接推第三方 reporter。但 k6 **自带一个 web dashboard，还能导出自包含的 HTML 报告**——单文件、离线可开、能直接发群或塞进制品库。

```bash
# 本地跑：浏览器自动开 http://127.0.0.1:5665 实时看
K6_WEB_DASHBOARD=true \
K6_WEB_DASHBOARD_OPEN=true \
k6 run perf/load-order-create.js

# CI 里跑：不要开浏览器，直接导出静态 HTML
K6_WEB_DASHBOARD=true \
K6_WEB_DASHBOARD_PORT=-1 \
K6_WEB_DASHBOARD_EXPORT=reports/k6-report.html \
k6 run perf/load-order-create.js
```

两个参数是 CI 场景的必需品：`K6_WEB_DASHBOARD_PORT=-1` 关掉 HTTP 监听——**只要有浏览器窗口连着 dashboard，k6 进程就不退出**，在 CI 里会挂死到超时；`K6_WEB_DASHBOARD_EXPORT` 让测试跑完自动导出，不用再回 dashboard 点 Report 按钮。

还有个会静默坑人的细节：**报告只在测试时长大于 3 倍聚合周期时才含图表。** 聚合周期由 `K6_WEB_DASHBOARD_PERIOD` 控制，默认 10s。跑一个 20 秒的冒烟压测，导出的 HTML 就只有数字没有曲线。

只有当报告要带公司模板、业务字段或多场景对比时，才轮到自建模板路线——从第一层落盘的 `summary.json` 派生：

```javascript
// tools/render-report.js  —— node tools/render-report.js reports/summary.json
const fs = require('fs');
const Handlebars = require('handlebars');

const data = JSON.parse(fs.readFileSync(process.argv[2], 'utf-8'));
const tpl = Handlebars.compile(fs.readFileSync('tools/report.hbs', 'utf-8'));

// 只把模板真正要用的字段抽出来，别把整个 summary 塞进模板
const view = {
  meta: {
    scenario: data.root_group ? data.root_group.name : 'default',
    durationSec: Math.round(data.state.testRunDurationMs / 1000),
    vusMax: data.metrics.vus_max.values.max,
  },
  latency: {
    p95: Math.round(data.metrics.http_req_duration.values['p(95)']),
    p99: Math.round(data.metrics.http_req_duration.values['p(99)']),
    med: Math.round(data.metrics.http_req_duration.values.med),
  },
  errors: (data.metrics.http_req_failed.values.rate * 100).toFixed(3) + '%',
  thresholds: Object.entries(data.metrics)
    .filter(([, m]) => m.thresholds)
    .flatMap(([name, m]) => Object.entries(m.thresholds)
      .map(([expr, t]) => ({ name, expr, ok: t.ok }))),
};

fs.writeFileSync('reports/k6-report-custom.html', tpl(view));
```

两条路怎么选：**默认走官方导出，只有报告要对外交付、需要固定品牌模板时，才加自建模板这一层。** 自建模板的维护成本被普遍低估——k6 v1.5.0 起在推新的 machine-readable summary 格式（`--new-machine-readable-summary`，将成为 v2 默认），你自己写的取值路径到时候要跟着改一轮。

## 四、第三层：Grafana，remote write 的配置细节

前两层解决「这一次」，第三层解决「每一次之间怎么比」。k6 用 `experimental-prometheus-rw` 输出把时序数据实时推到 Prometheus 的 remote write 端点，Grafana 再从 Prometheus 读，官方提供了现成看板，导入即用。

```yaml
# docker-compose.perf.yml
services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.53.0
    command:
      - --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml
      # Prometheus 2.x 必须显式打开 remote write 接收端，否则 k6 推不进去
      - --web.enable-remote-write-receiver
      # 想用原生直方图才需要这一行
      - --enable-feature=native-histograms
    ports: ['9090:9090']
    volumes: ['./perf/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml']

  grafana:
    image: grafana/grafana:11.1.0
    ports: ['3000:3000']
    environment:
      GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED: 'true'
      GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE: 'Admin'
```

```bash
K6_PROMETHEUS_RW_SERVER_URL=http://localhost:9090/api/v1/write \
K6_PROMETHEUS_RW_TREND_STATS=p(90),p(95),p(99),max \
K6_PROMETHEUS_RW_PUSH_INTERVAL=5s \
K6_PROMETHEUS_RW_STALE_MARKERS=true \
k6 run -o experimental-prometheus-rw \
  --tag testid=order-create-20260910-01 \
  perf/load-order-create.js
```

下面几项配置，每一个都对应一个真实踩过的坑：

`K6_PROMETHEUS_RW_TREND_STATS` **默认只有 `p(99)`**。不显式声明，Grafana 里根本查不到 p95——不是看板坏了，是 k6 压根没推这个统计量。支持 count、sum、min、max、avg、med、p(x)，写进去会生成 `k6_http_req_duration_p95`、`k6_http_req_duration_max` 这类独立指标。

`K6_PROMETHEUS_RW_STALE_MARKERS=true`。默认最后一次 flush 之后指标还会「存活」5 分钟，压测结束了曲线还拖着一条平线，很多人以为系统仍在承压。打开它，测试结束时把时间序列标记为 stale，曲线干净收尾。

`--tag testid=`。没有它，多次压测的数据全混在同一条时间序列里，跨版本对比根本做不了。这是第三层最核心的一个约定。

![06-配图2.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/9c59991b93b93cfd78840daa7ec692f8.png)


counter/gauge 和原生直方图怎么选？官方文档把前者的三条局限写得很直白：一个 trend 指标被拆成多条 Prometheus 指标；百分位这类 gauge 值**无法二次聚合**（两个 p95 不能平均成一个 p95）；k6 侧内存开销偏大。

需要跨场景、跨时段聚合百分位，就上原生直方图：`K6_PROMETHEUS_RW_TREND_AS_NATIVE_HISTOGRAM=true` 配合 Prometheus 侧 `--enable-feature=native-histograms`（2.40.0+），查询期用 `histogram_quantile()` 算分位数。代价是它在 Prometheus 里仍属实验特性，别的 remote write 实现不一定支持。

**默认建议：单机自测走 counter/gauge 够用；要做长期趋势和多环境对比，直接上原生直方图。**

## 五、口径对照表：同一个 p95，三层的数可能不一样

这张表值得存下来。三层报出的 p95 不一致时，先来这里对一遍，而不是怀疑 k6 算错了。

| 维度 | 第一层 终端/summary.json | 第二层 HTML 报告 | 第三层 Grafana |
|---|---|---|---|
| p95 计算窗口 | 整场压测全量样本 | 整场全量（同第一层） | 按 `PUSH_INTERVAL` 分片，默认 5s 一批 |
| 数据来源 | k6 内存中的完整 trend 结构 | 派生自 summary.json | 只含 `TREND_STATS` 声明过的统计量 |
| 能否跨场次对比 | 不能，进程退出即消失 | 能，靠人工翻文件 | 能，靠 `testid` 标签 |
| 含时间维度 | 不含，已聚合成终值 | 含（时长 > 3×period 才有图表） | 完整保留 |
| 百分位可再聚合 | 不适用 | 不适用 | counter/gauge 路线**不可**，原生直方图**可** |
| 门禁可用性 | junit.xml 直接可用 | 不可，需人工判读 | 不可，需另配 alert |

第三行和第五行是真正会出事故的地方。「终端说 p95 是 380ms，Grafana 上看是 520ms」——大概率不是谁算错了：Grafana 那条曲线是**每 5 秒一个分片值**，你看到的是峰值时段那一片，终端报的是全量样本的分位数。两个数都对，问的问题不一样。

## 六、把三层串进一条流水线

三层配完不等于链路通了。真正让它变成资产的是这一步：一次 `k6 run`，三层产物同时落地。

```yaml
# .github/workflows/perf-report.yml
name: perf-report
on:
  workflow_dispatch:
    inputs:
      scenario: { description: '压测场景', required: true, default: 'order-create' }

jobs:
  k6:
    runs-on: ubuntu-latest
    env:
      TEST_ID: ${{ github.event.inputs.scenario }}-${{ github.run_id }}
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - run: mkdir -p reports

      - name: 起 Prometheus + Grafana
        run: docker compose -f docker-compose.perf.yml up -d --wait

      - name: 跑 k6（三层同时产出）
        run: |
          K6_WEB_DASHBOARD=true \
          K6_WEB_DASHBOARD_PORT=-1 \
          K6_WEB_DASHBOARD_EXPORT=reports/k6-report.html \
          K6_WEB_DASHBOARD_PERIOD=5s \
          K6_PROMETHEUS_RW_SERVER_URL=http://localhost:9090/api/v1/write \
          K6_PROMETHEUS_RW_TREND_STATS=p(90),p(95),p(99),max \
          K6_PROMETHEUS_RW_STALE_MARKERS=true \
          k6 run -o experimental-prometheus-rw \
            --tag testid=$TEST_ID \
            -e BASE_URL=$PERF_BASE_URL \
            perf/load-order-create.js

      # junit.xml 是门禁：破阈值 -> failures=1 -> 这一步失败
      - name: 门禁判定
        if: always()
        uses: dorny/test-reporter@v1
        with:
          name: k6 thresholds
          path: reports/junit.xml
          reporter: java-junit

      - name: 归档 HTML 与原始 summary
        if: always()
        uses: actions/upload-artifact@v4
        with:
          name: k6-report-$TEST_ID
          path: |
            reports/k6-report.html
            reports/summary.json
            reports/verdict.json
          retention-days: 90

      - name: 推送一行结论（不是截图）
        if: always()
        run: |
          VERDICT=$(cat reports/verdict.json | jq -c .)
          curl -sX POST "$WECOM_WEBHOOK" -H 'Content-Type: application/json' \
            -d "{\"msgtype\":\"text\",\"text\":{\"content\":\"压测 $TEST_ID $VERDICT\"}}"
```

![06-配图3.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9678105/c94717b1a7c48f83ae2150c1cc7d437b.png)


三处工程上的取舍：

**`retention-days: 90` 给 HTML 和 summary.json，不给 Grafana。** 制品库里是按场次归档的死数据，Grafana 里是可查询的活数据，保留策略本就该分开定，Prometheus 侧按存储预算单独配。

**最后推的是 `verdict.json` 的一行文本，不是终端截图。** 这是整篇最想改的习惯：截图不可搜索、不可比对、不可归档，而结构化文本能直接进通知、周报和复盘材料。

**门禁只挂 junit.xml。** 第一层负责判定，第二三层负责解释。把判定权交给需要人看图的那一层，门禁就等于没有。

## 七、三层的静默失效清单

这三层最麻烦的地方是：**配错了不报错，只是安静地产出一个空的或误导性的结果。**

**第一层**

- 导出了 `handleSummary` 但没请回 `textSummary` → 终端一片空白，误以为脚本挂了。
- 在 `handleSummary` 里读 `data.metrics.xxx.values['p(95)']`，但改过 `summaryTrendStats` → 取到 `undefined`。官方文档明确：改了它，trend 的 values 键会跟着变。
- 用 `junit.xml` 做门禁，却没在 CI 里配 JUnit 解析器 → 阈值破了但 job 是绿的。`handleSummary` 只负责生成文件，**它自己不改变 k6 的退出码**。

**第二层**

- CI 里没设 `K6_WEB_DASHBOARD_PORT=-1` → 只要有 dashboard 连接，k6 进程不退出，job 挂到超时。
- 压测时长不足 3 倍 `K6_WEB_DASHBOARD_PERIOD`（默认 10s，即 30s）→ 导出的 HTML 只有数字没有图表。
- 自建模板直接吃整个 `summary.json` → k6 升到 v1.5.0+ 后新的 machine-readable 格式一变，模板取值路径全线失效。只抽模板真正要的字段，能把这个爆炸半径压到最小。

**第三层**

- `K6_PROMETHEUS_RW_SERVER_URL` 只写到 `:9090`，漏了 `/api/v1/write` → 推不进去，k6 侧不一定有明显报错。
- Prometheus 2.x 没开 `--web.enable-remote-write-receiver` → 接收端根本不监听。
- 没设 `K6_PROMETHEUS_RW_TREND_STATS` → 默认只推 `p(99)`，Grafana 里查不到 p95，误判成看板坏了。
- 没打 `--tag testid=` → 多次压测混在同一条时间序列里，跨版本对比这件事从第一天起就做不了。
- 没开 `K6_PROMETHEUS_RW_STALE_MARKERS` → 测试结束后曲线还拖 5 分钟平线，看起来像系统仍在承压。

这十一条里，有十条的共同特征是：**它们不会让流水线变红。** 唯一会红的是 CI 里没关 dashboard 端口那条——它会挂到超时。而一条不报错的配置错误，远比一条报错的危险：后者你当天就会修，前者会一直挂在那儿，直到某次复盘会上有人问出一个你答不上来的问题。

## 八、写在最后

压测报告的分层，本质是在回答一个问题：**这次跑出来的数，下次还能不能用。**

终端截图的答案是不能。它服务的是「跑完那一刻的沟通」，而压测真正的价值在「第 N 次和第 N-1 次的对比」上——那个对比只发生在有时序、有标签、有归档的地方。三层配齐后，压测的产出物就从「一次结论」变成「一条可持续查询的曲线」。

而这条曲线能不能跨版本比，取决于你今天有没有给 `testid` 打标、有没有把 `TREND_STATS` 从默认的 p(99) 展开成 p(90),p(95),p(99),max。这两个动作各花十秒，但只在第一天做才有用。

> 我们在整理性能测试报告链路的工程化落地，如果你那套 k6 结果现在还靠截图传，留言区聊聊卡在哪一层。


三天后复盘会上有人问：那天 p95 到底多少？拐点出现在第几分钟？失败率是从什么时候开始爬的？

k6 压测结果别只发终端截图：摘要、HTML、Grafana 三层怎么落地

测试

开发工具

运维

k6压测报告输出分为三层：终端摘要用于即时判断和CI门禁，HTML报告用于跨团队评审归档，Grafana看板用于长期趋势对比。通过handleSummary()统一落盘summary.json、verdict.json和junit.xml，配置K6_WEB_DASHBOARD_EXPORT导出静态HTML，用experimental-prometheus-rw推送时序数据并配合--tagtestid实现跨版本追踪。注意TREND_STATS需显式声明p(95)，Prometheus需开启remote-write接收端。

弹性伸缩

性能测试

代码解释

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