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Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana 搭建性能监控平台

发布时间 2023-03-27 15:56:59作者: 小学生II

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3NDM4ODEzMg==&mid=2247487263&idx=1&sn=acdb209f5fa865d833da41f998c9d44f&chksm=fd326dd4ca45e4c288d501d4406d41c15f6e7e3926b883c2fce37774dd9cce8b9fc28bf28752&scene=178&cur_album_id=1356681099061313536#rd

 

本文为霍格沃兹测试学院学院学员课程学习系列笔记《电商系统的性能测试实战》第三篇，系统进阶学习文末加群。


1. 为什么要搭建性能监控平台？图片                                      
1.1 需求背景


在用Jmeter获取性能测试结果的时候，Jmeter本身带有聚合报告如下图所示：

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这个报告有几个很明显的缺点：

  • 只能自己看，无法实时共享；
  • 报告信息的展示比较简陋单一，不直观；



1.2 需求方案


为了解决上述问题，必须要请出了 InfluxDB+Grafana：

  • InfluxDB：持续型数据库，有时间戳组件，以时间的形式去存储数据
  • Grafana：一款采用 Go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具

简单总结起来就是：
将 Jmeter 的数据导入 InfluxDB，再用 Grafana 从 InfluxDB 中获取数据并以特定的模板进行展示

本次实践是用目前较为流行的 Docker 的方式进行部署，也推荐使用，作为一名普通的测试，会了点 Docker 的皮毛就已经爱不释手了，对于头疼的环境问题真的太好用了，强烈推荐。


2、性能监控平台部署实践图片


2.1 Docker环境



本文的重点并不是介绍 Docker，所以不了解的小伙伴需要自己去学习一下基本的安装和操作，可参考之前发送的 Docker 文章。


2.2 InfluxDB部署


1）首先去下载InfluxDB的镜像，下载很简单，直接pull就好，默认为下载最新的镜像：

$ docker pull influxdb
目前最新的influxdb不支持网页端的查看，仅可用命令行的形式，不过没有什么影响，如果真的想要有网页端的显示的话可以尝试下载较前的镜像：tutum/influxdb

2）启动一个容器，并将端口8083和8086映射出来，如果用的是tutum/influxdb镜像，在访问8083端口时就可以看到网页端的展示,我这里用的是最新的，所以就没有啦：

$ docker run -d --name jmeter-influx -p 8083:8083 -p 8086:8086 influxdb

3）进入容器内部，创建名为jmeter的数据库：进入jmeter-influx容器

$ docker exec -it jmeter-influx bashroot@517f57017d99:/#


进入influx，create database jmeter创建名为jmeter的数据库,show databases命令查看数据库创建成功

root@517f57017d99:/# influxConnected to http://localhost:8086 version 1.7.10InfluxDB shell version: 1.7.10> create database jmeter> show databasesname: databasesname----_internaljmeter


4）使用 Jmeter 库，select 查看数据,这个时候应该是没有数据的：

$ > use jmeterUsing database jmeter> select * from jmeter>



2.3 Jmeter脚本设置


这里需要创建一个登录注册场景的Jmeter脚本，往期文章有发布，本次就以此来进行测试结果演示。具体可参考之前发送的公众号文章。文章末尾的「往期回顾」第二篇文章即可阅读。
1）想要将jmeter的测试数据导入influxDB，就需要在Jmeter中使用Backend Listener配置
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先看一下配置好的Backend Listener：
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2）主要配置说明：
implementation选择influxdb所对应的：
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  • influxdbUrl：需要改为自己influxdb的部署ip和映射端口，我这里是部署在本地，所以就是localhost,端口是容器启动时映射的8086端口，db后面跟的是刚才创建的数据库名称

  • application：可根据需要自由定义，只是注意后面在grafana中选对即可
  • measurement：表名，默认是jmeter，也可以自定义

  • summaryOnly：选择true的话就只有总体的数据，false会将每个transaction都分别记录


3）运行验证
运行Jmeter脚本，然后再次在influxdb中查看数据，发现类似下面的数据说明输入导入成功：
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2.4、Grafana部署



 

1）首先我们需要下载grafana的镜像：

$ docker pull grafana/grafana


2）启动一个grafana容器,将3000端口映射出来：

$ docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana


3）网页端访问locahost:3000验证部署成功
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4）选择添加数据源
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5）找到并选择influxdb:
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6）配置数据源
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数据源创建成功时会有绿色的提示：
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7）导入模板
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模板导入分别有以下3种方式：

  • 直接输入模板id号

  • 直接上传模板json文件

  • 直接输入模板json内容


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8）下载模板，在grafana的官网下载我们需要的展示模板
https://grafana.com/grafana/dashboards?dataSource=influxdb&search=jmeter


图片下面这两个是我尝试过的模板：
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9）导入模板，我这里选择的是导入json文件的方式，导入后如下，配置好模板名称和对应的数据源，然后import即可
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10）展示设置，首先选择我们创建的application
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注意：如果我们修改过表名，也就是在jmeter的Backend Listener的measurement配置(默认为jmeter)，这个时候就需要去设置中进行修改(我这里使用的就是默认的，所以无需修改)：
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3. 效果展示及推荐学习

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经过一系列的奋斗之后，该到了我们检验成果的时候了。使用 Docker + JMeter + InfluxDB + Grafana 到底可以搭建怎样的性能监控平台呢？相比较 JMeter 自带的监控平台，我们搭建的性能监控平台究竟有什么优势呢？接下来就是展示成果的时候啦！

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Appium 官方说明文档：
http://appium.io/docs/en/writing-running-appium/finding-elements/
http://appium.io/docs/en/commands/element/find-elements/

Uiautomator2 源码路径：https://github.com/appium/appium-uiautomator2-server/blob/master/app/src/main/java/io/appium/uiautomator2/handler/FindElement.java