jmeter+influxdb2+grafana的安装与使用
jmeter+influxdb2+grafana的安装与使用
- centos7安装influxdb2
- 方法一：直接使用编译好的包安装
- 方法二：Docker方式安装
- Influxdb2数据库的使用
- 被监控的机器上安装telegraf
- Grafana 安装
- Grafana 环境配置
- 创建数据源
- Jmeter配置
- Grafana-jmeter模板字段说明
学习安装influxdb2的安装，并记录下供日后查阅使用。
centos7安装influxdb2
方法一：直接使用编译好的包安装
os：linux ----ubuntu、centos7
rpm包：
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/influxdata/yum/el7-x86_64/influxdb2-2.2.0.x86_64.rpm
yum localinstall influxdb2-2.2.0.x86_64.rpm -y
方法二：Docker方式安装
os：linux ----ubuntu、centos7
安装：docker run -itd --name influxdb2 -p 8086:8086 influxdb:2.2.0-aline
访问地址： http://${influxdb2-ip}:8086
Influxdb2数据库的使用
1.启动：
第一种安装方法：Systemctl start influxdb influxd run service influxdb start
第二种安装方法：docker restart influxdb2
2.使用：
1）
Username： jaray_test
Password： test*2022
Initial Organization name: test-Org
Initial bucket name : test-bucket
点击：continue
2) 点击quick start
3）点击用户头像>about 可以看到org id userid信息
4）点击data>api tokens
可以使用token LMNrb-lL4YvGFFcdtySWaqC-aeIYqQMMG9LMJPvZsrhlaLsAS2ppC5Q7KrWZf1BcPex7U1PJpUqMf4l4hC8upg==
5) 点击bucket
ID: 175713c1e8439821
6）点击dashboards
点击influxDB2.0 ，可以看看本机的资源监控信息
设置：Past5m refreshingevery 10s
7）直接使用influxdb2 监控被测试服务器的硬件资源
a.Data>telegraf>点击 create configuration
b .选择systim>continue>自定义名称>save and test
被监控的机器上安装telegraf
Token信息：
export INFLUX_TOKEN=Jv-S2bytGzO_Qk1LYIp2btAlzRyuIVZznLGxIz9KNPrWKTDkDFujp7Ab_E6-TjTULmylvm7VsTT9p8PmErvhdA==
注： 在github.com中有这个telegraf安装信息，在监控机安装telegraf
在被测机运行：
export INFLUX_TOKEN=Jv-S2bytGzO_Qk1LYIp2btAlzRyuIVZznLGxIz9KNPrWKTDkDFujp7Ab_E6-TjTULmylvm7VsTT9p8PmErvhdA==
telegraf --config http://192.168.1.248:8086/api/v2/telegrafs/0a832cf68779d000
再次查看Dashboards，自动刷新出system，点击进去可以查看到被测机资源
Grafana 安装
下载地址：https://grafana.com/grafana/download/9.2.8
启动grafana
启动服务：systemctl start grafana-server
开机启动：systemctl enable grafana-server
重新启动：systemctl restart grafana-server
查看运行：service grafana-server status
Grafana 环境配置
Grafana默认访问地址：http://localhost:3000，默认用户名admin密码admin，第一次登录需要改密码：
User：admin password：Ew*2022
添加InfluxDB数据源步骤如下：
Configration –>Data Sources –> Add data source > InfluxDB Select
创建数据源
点击Data sources>influxdb
10）引入模板
https://grafana.com/grafana/dashboards/?search=jmeter
（grafana找模板）
引入jmeter5496模板（这个模板会报错）
引入jmeter13664模板
Jmeter配置
org.apache.jmeter.visualizers.backend.influxdb.InfluxDBRawBackendListenerClient
influx config信息
执行：创建配置信息让influxdb-cli能连接到influxdb2
influx config create --config-name influxdb-cli-config
–host-url http://127.0.0.1L8086
–org jaray-ewins
–token LMNrb-lL4YvGFFcdtySWaqC-aeIYqQMMG9LMJPvZsrhlaLsAS2ppC5Q7KrWZf1BcPex7U1PJpUqMf4l4hC8upg==
–active
执行：创建v1的数据库
influx v1 dbrp create --db jmeter --rp jmeter --bucket-id 175713c1e8439821 --default
12）确认数据写入influxdb2数据库
a.确认我们使用jmeter后端监听器把数据写入influxdb2数据库 authorization
b.E:\TestEnvironment\JMeterspace\testplan>curl --get http://192.168.1.248:8086/query --header “Authorization:Token LMNrb-lL4YvGFFcdtySWaqC-aeIYqQMMG9LMJPvZsrhlaLsAS2ppC5Q7KrWZf1BcPex7U1PJpUqMf4l4hC8upg==” --data-urlencode “q=select * from jmeter.jmeter.jmeter order by time desc limit 3”
{“results”:[{“statement_id”:0,“series”:[{“name”:“jmeter”,“columns”:[“time”,“application”,“avg”,“count”,“countError”,“endedT”,“hit”,“max”,“maxAT”,“meanAT”,“min”,“minAT”,“pct90.0”,“pct95.0”,“pct99.0”,“rb”,“sb”,“startedT”,“statut”,“transaction”],“values”:[[“2022-12-30T03:28:57.904Z”,“influxdb2”,null,null,null,20,null,null,5,4,null,0,null,null,null,null,null,20,null,“internal”],[“2022-12-30T03:28:57.904Z”,“influxdb2”,13.49,1202,0,null,1202,31,null,null,9,null,21,27.849999999999966,30.989999999999995,671085,0,null,“all”,“all”],[“2022-12-30T03:28:55.625Z”,“influxdb2”,null,null,null,5,null,null,15,15,null,15,null,null,null,null,null,20,null,“internal”]]}]}]}
13）Influxdb2+jmeter后端监听器的实现：
14）Influxdb2+jmeter +java11(最新)
Influxdb2+jmeter +java11 的使用可参考 https://www.jianshu.com/p/dd0456b8054c
Grafana-jmeter模板字段说明
查询条件：
Individual Request： 个人请求
Aggregation Interval：汇总时间间隔
Run Id： 运行id
Type：类型
Test start：测试开始
Test end：测试结束
汇总报告：
Summary 总结
Active users：活动用户
Overall Throughput：整体吞吐量
Sent Bytes：发送字节数
Received Bytes：接收的字节数
Errors count：错误数
Request count：请求数
Success Rate：成功率
Error Rate：出错率
Throughput 吞吐量
Overall Throughput：整体吞吐量
Overall Throughput per request:每个请求的总吞吐量
Fails Throughput(shows requests with status”fail”)：吞吐量失败(显示状态为“fail”的请求):
Overall Throughput per request(shows requests with status”pass”):
每个请求的总吞吐量(显示状态为“pass”的请求)
Overall Throughput per request(shows requests with status”fail”):
每个请求的总吞吐量(以“fail”状态显示请求)
Codes Throughput: 编码吞吐量
Response Time Over time 随时间变化的响应时间
Average response times: 平均响应时间
Average response times(shows requests with status”pass”):
平均响应时间(显示状态为“pass”的请求)
Average response times(shows requests with status”fail”):
平均响应时间(显示状态为“fail”的请求)
Max response times: 最大响应时间
Response Times Distribution,%: 响应时间分布，%
Response Times Distribution,90% percentile: 响应时间分布，90%
Response Times Distribution,95%: 响应时间分布，95%
Aggregate Report 总报告
Metrics overview(in milliseconds): 指标概览(毫秒)
Aggregate Report(shows requests with status”pass”): 总报告
Metrics overview(in milliseconds,shows requests with status”pass”): 指标概览(毫秒,状态为pass)
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