性能測試之grafana展示jmeter測試指標與主機監控
背景
? 公司新的項目準備開展性能測試,之前性能監控主要使用的jmeter的插件jp@gc-Transactions per Second 與 jp@gc- Response Times Over Time 與 jp@gc - Active Threads Over Time等等插件監控性能指標結果,PerfMon Metrics Collector與ServerAgent監控服務器的性能指標.
? 本次的方案決定使用grafana展示.具體使用Prometheus監控主機資源情況, influxdb接收jmeter腳本執行信息.所有的圖表都可以使用grafana的模版來展示.
? 本次是第一次使用,有不足之處后續再調整吧.
? 廢話稍多,開整…
一 安裝部署Prometheus
步驟 1: 下載 Prometheus
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訪問 Prometheus 官方下載頁面。
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根據你的操作系統選擇對應的版本進行下載。這里以 Linux 系統為例。
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下載后，解壓文件：
tar -xvf prometheus-*.tar.gz
步驟 2: 配置 Prometheus
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在解壓后的目錄中，你會看到
prometheus.yml文件，這個文件是 Prometheus 的配置文件，你可以根據需要進行修改。 -
打開
prometheus.yml，可以看到默認的配置如下：global:scrape_interval: 15s # 默認每 15 秒抓取一次數據scrape_configs:- job_name: 'prometheus'static_configs:- targets: ['localhost:9090']這里的配置表示 Prometheus 會定期從
localhost:9090（即 Prometheus 本身）抓取指標數據。
步驟 3: 啟動 Prometheus
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在解壓后的目錄中，可以找到
prometheus可執行文件。通過以下命令啟動 Prometheus：
nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml -
啟動后，Prometheus 會監聽
9090端口，你可以通過瀏覽器訪問http://localhost:9090來查看 Prometheus 的 Web UI。
二 部署Node Exporter
部署 Node Exporter 主要是為了監控和收集機器的系統指標，比如 CPU 使用率、內存使用、磁盤 I/O、網絡流量等。這些數據可以被 Prometheus 用來采集。
1. 下載 Node Exporter
首先，你需要從 Prometheus Node Exporter GitHub 頁面 下載適合你操作系統的 Node Exporter 版本。
例如，在 Linux 系統上，可以使用 wget 或 curl 下載最新的 tar.gz 包。
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.9.0/nnode_exporter-1.9.0.linux-amd64.tar.gz
2. 解壓文件
下載完成后，解壓 Node Exporter 的 tar.gz 文件。
#解壓tar -xf node_exporter-1.9.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
#修改名稱mv /usr/local/node_exporter-1.9.0.linux-amd64/ /usr/local/node_exporter
3.啟動
nohup /usr/local/node_exporter/node_exporter &
4. 驗證啟動
[root@agent1 ~]# lsof -i:9100通過瀏覽器訪問'http://被監控端IP:9100/metrics就可以查看到node_exporter在被監控端收集的監控信息
5 配置prometheus
回到prometheus服務器的配置文件里添加被監控機器的配置段
vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
在主配置文件最后加上下面三行
- job_name: 'agent1' # 取一個job名稱來代表被監控的機器
static_configs:
- targets: ['172.16.29.72:9100'] # 這里改成被監控機器的IP，后面端口接9100
三 部署Grafana
Grafana 是一個開源的數據可視化和監控平臺，主要用于從各種數據源（如 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等）獲取數據，并將這些數據以直觀的圖表、面板和儀表盤的形式進行展示。它被廣泛用于實時監控和分析基礎設施、應用程序和其他業務數據
1.下載;
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-5.3.4-1.x86_64.rpm
2.缺少依賴下載失敗情況
缺少依賴的話安裝
yum install urw-fonts
3.開機啟動和啟動
systemctl start grafana-server
systemctl enable grafana-server
4.驗證啟動
確認端口
lsof -i:3000
通過瀏覽器訪問 http:// grafana服務器IP:3000就到了登錄界面,使用默認的admin用戶,admin密碼就可以登陸了 默認密碼是admin
5 接入prometheus數據源
四 安裝influxdb
Meter 和 InfluxDB 是常用的工具。JMeter 用于執行性能測試，而 InfluxDB 是一個時間序列數據庫，通常用于存儲和分析與時間相關的性能數據。將這兩個工具結合起來使用，可以更有效地收集、存儲和分析測試結果
1. 清除 YUM 緩存
首先，清除之前下載的緩存文件，確保沒有過時的包信息：
sudo yum clean all
2. 導入 InfluxDB 的 GPG 公鑰
確保正確導入了 InfluxDB 官方 GPG 密鑰。你可以使用以下命令重新導入密鑰：
curl -sL https://repos.influxdata.com/influxdb.key | sudo tee /etc/pki/rpm-gpg/influxdb.key
3. 配置 InfluxDB 倉庫
再次檢查你的倉庫配置文件 /etc/yum.repos.d/influxdb.repo 是否正確。如果沒有正確配置，可以重新配置：
echo -e "[influxdb]\nname = InfluxDB Repository\nbaseurl = https://repos.influxdata.com/rhel/7/x86_64/stable\ngpgcheck = 1\ngpgkey = https://repos.influxdata.com/influxdb.key" | sudo tee /etc/yum.repos.d/influxdb.repo
4. 禁用 GPG 驗證（可選）
如果你仍然遇到 GPG 錯誤，并且你確信源是可信的，你可以臨時禁用 GPG 驗證，雖然這種方式不推薦做長期使用：
sudo yum install --nogpgcheck influxdb
5. 更新緩存并安裝 InfluxDB
重新更新倉庫緩存并安裝 InfluxDB：
sudo yum makecache
sudo yum install influxdb
6. 啟動 InfluxDB 服務
安裝完成后，啟動 InfluxDB 服務：
sudo systemctl start influxdb
7. 設置開機啟動
如果需要在系統重啟時自動啟動 InfluxDB，可以使用以下命令：
sudo systemctl enable influxdb
8. 驗證安裝
通過以下命令檢查 InfluxDB 服務是否已啟動：
sudo systemctl status influxdb9.Grafana接入 InfluxDB數據
五 jmeter 配置后端監聽器
添加監聽器org.apache.jmeter.visualizers.backend. influxdb.InfluxdbBackendlistenerClient
六 Grafana導入監控模版
模板ID：5496 監控Jmeter壓測后的響應時間，吞吐量等 模板ID：12633 監控Linux服務器硬件詳情，如CPU使用率，內存使用率等
七 性能測試
八總結
本次時間匆忙,后續有時間監控數據庫以及redis,kafaka,es等中間件,以及開機自起......
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