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

1. 为什么要搭建性能监控平台?

本身带有聚合报告如下图所示:

这个报告有几个很明显的缺点:

中获取数据并以特定的模板进行展示

2、性能监控平台部署实践

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

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

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:
容器


命令查看数据库创建成功


查看数据,这个时候应该是没有数据的:


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。
配置

2)主要配置说明:
所对应的:
3)运行验证
运行
中查看数据,发现类似下面的数据说明输入导入成功:

1)首先我们需要下载grafana的镜像:


2)启动一个grafana容器,将3000端口映射出来:


3)网页端访问locahost:3000验证部署成功

4)选择添加数据源

:

6)配置数据源

数据源创建成功时会有绿色的提示:
7)导入模板

  • 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
    下面这两个是我尝试过的模板:

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
即可

10)展示设置,首先选择我们创建的application

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):

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!

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
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