背景
公司新的项目准备开展性能测试,之前性能监控主要使用的jmeter的插件jp@gc-Transactions per Second 与 jp@gc- Response Times Over Time 与 jp@gc - Active Threads Over Time等等插件监控性能指标结果,PerfMon Metrics Collector与ServerAgent监控服务器的性能指标.
本次的方案决定使用grafana展示.具体使用Prometheus监控主机资源情况, influxdb接收jmeter脚本执行信息.所有的图表都可以使用grafana的模版来展示.
本次是第一次使用,有不足之处后续再调整吧.
废话稍多,开整…
一 安装部署Prometheus
步骤 1: 下载 Prometheus
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访问 Prometheus 官方下载页面。
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根据你的操作系统选择对应的版本进行下载。这里以 Linux 系统为例。
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下载后，解压文件：
tar -xvf prometheus-*.tar.gz
步骤 2: 配置 Prometheus
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在解压后的目录中，你会看到
prometheus.yml文件，这个文件是 Prometheus 的配置文件，你可以根据需要进行修改。 -
打开
prometheus.yml，可以看到默认的配置如下：global:scrape_interval: 15s # 默认每 15 秒抓取一次数据scrape_configs:- job_name: 'prometheus'static_configs:- targets: ['localhost:9090']这里的配置表示 Prometheus 会定期从
localhost:9090（即 Prometheus 本身）抓取指标数据。
步骤 3: 启动 Prometheus
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在解压后的目录中，可以找到
prometheus可执行文件。通过以下命令启动 Prometheus：
nohup ./prometheus --config.file=prometheus.yml -
启动后，Prometheus 会监听
9090端口，你可以通过浏览器访问http://localhost:9090来查看 Prometheus 的 Web UI。
二 部署Node Exporter
部署 Node Exporter 主要是为了监控和收集机器的系统指标，比如 CPU 使用率、内存使用、磁盘 I/O、网络流量等。这些数据可以被 Prometheus 用来采集。
1. 下载 Node Exporter
首先，你需要从 Prometheus Node Exporter GitHub 页面 下载适合你操作系统的 Node Exporter 版本。
例如，在 Linux 系统上，可以使用 wget 或 curl 下载最新的 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. 解压文件
下载完成后，解压 Node Exporter 的 tar.gz 文件。
#解压tar -xf node_exporter-1.9.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
#修改名称mv /usr/local/node_exporter-1.9.0.linux-amd64/ /usr/local/node_exporter
3.启动
nohup /usr/local/node_exporter/node_exporter &
4. 验证启动
[root@agent1 ~]# lsof -i:9100通过浏览器访问'http://被监控端IP:9100/metrics就可以查看到node_exporter在被监控端收集的监控信息
5 配置prometheus
回到prometheus服务器的配置文件里添加被监控机器的配置段
vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
在主配置文件最后加上下面三行
- job_name: 'agent1' # 取一个job名称来代表被监控的机器
static_configs:
- targets: ['172.16.29.72:9100'] # 这里改成被监控机器的IP，后面端口接9100
三 部署Grafana
Grafana 是一个开源的数据可视化和监控平台，主要用于从各种数据源（如 Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch 等）获取数据，并将这些数据以直观的图表、面板和仪表盘的形式进行展示。它被广泛用于实时监控和分析基础设施、应用程序和其他业务数据
1.下载;
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-5.3.4-1.x86_64.rpm
2.缺少依赖下载失败情况
缺少依赖的话安装
yum install urw-fonts
3.开机启动和启动
systemctl start grafana-server
systemctl enable grafana-server
4.验证启动
确认端口
lsof -i:3000
通过浏览器访问 http:// grafana服务器IP:3000就到了登录界面,使用默认的admin用户,admin密码就可以登陆了 默认密码是admin
5 接入prometheus数据源
四 安装influxdb
Meter 和 InfluxDB 是常用的工具。JMeter 用于执行性能测试，而 InfluxDB 是一个时间序列数据库，通常用于存储和分析与时间相关的性能数据。将这两个工具结合起来使用，可以更有效地收集、存储和分析测试结果
1. 清除 YUM 缓存
首先，清除之前下载的缓存文件，确保没有过时的包信息：
sudo yum clean all
2. 导入 InfluxDB 的 GPG 公钥
确保正确导入了 InfluxDB 官方 GPG 密钥。你可以使用以下命令重新导入密钥：
curl -sL https://repos.influxdata.com/influxdb.key | sudo tee /etc/pki/rpm-gpg/influxdb.key
3. 配置 InfluxDB 仓库
再次检查你的仓库配置文件 /etc/yum.repos.d/influxdb.repo 是否正确。如果没有正确配置，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 验证（可选）
如果你仍然遇到 GPG 错误，并且你确信源是可信的，你可以临时禁用 GPG 验证，虽然这种方式不推荐做长期使用：
sudo yum install --nogpgcheck influxdb
5. 更新缓存并安装 InfluxDB
重新更新仓库缓存并安装 InfluxDB：
sudo yum makecache
sudo yum install influxdb
6. 启动 InfluxDB 服务
安装完成后，启动 InfluxDB 服务：
sudo systemctl start influxdb
7. 设置开机启动
如果需要在系统重启时自动启动 InfluxDB，可以使用以下命令：
sudo systemctl enable influxdb
8. 验证安装
通过以下命令检查 InfluxDB 服务是否已启动：
sudo systemctl status influxdb9.Grafana接入 InfluxDB数据
jmeter__195">五 jmeter 配置后端监听器
添加监听器org.apache.jmeter.visualizers.backend. influxdb.InfluxdbBackendlistenerClient
六 Grafana导入监控模版
模板ID：5496 监控Jmeter压测后的响应时间，吞吐量等 模板ID：12633 监控Linux服务器硬件详情，如CPU使用率，内存使用率等
七 性能测试
八总结
本次时间匆忙,后续有时间监控数据库以及redis,kafaka,es等中间件,以及开机自起......
