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InfluxDB环境搭建以及在Springboot中的简单使用

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环境搭建

rpm安装

端口

配置文件

启动

查看状态

查看web页面

SHELL命令

链接shell

创建数据库

查看数据库

创建用户

--管理员用户

--创建普通用户并且授权

-- 创建数据库

-- 查询所有表

-- 删除

--写入

--查询具体表数据

-- 清空表数据

JAVA API 使用

yml配置influxdb

Bean方式配置

API调用

官方API

代码详见：

参考资料

环境搭建

rpm安装

wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.2.4.x86_64.rpm
yum influxdb-1.2.4.x86_64.rpm

此处安装的是1.2.4，需要注意的是，高版本的不支持web访问。

其他版本的安装可以参考官网，讲解的很详细

https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/introduction/installation/

端口

  • port 8083：管理页面端口，访问localhost:8083可以进入你本机的influxdb管理页面；
  • port 8086：http连接influxdb client端口，一般使用该端口往本机的influxdb读写数据。

配置文件

/etc/influxdb/influxdb.conf 采用最简单的配置，修改一下2处，分别是设置web访问和http访问的端口、密码

[admin]
  # Determines whether the admin service is enabled.
   enabled = true
  #WEB页面的端口
  # The default bind address used by the admin service.
   bind-address = ":8083"
[http]
  # Determines whether HTTP endpoint is enabled.
  # enabled = true

  # The bind address used by the HTTP service.
  bind-address = ":8086"

  #开启密码
  # Determines whether HTTP authentication is enabled.
  auth-enabled = true

启动

systemctl start influxdb

查看状态

[root@axe1 influxdb]# systemctl status influxdb
● influxdb.service - InfluxDB is an open-source, distributed, time series database
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/influxdb.service; enabled; vendor preset: disabled)
   Active: active (running) since Tue 2019-10-08 18:54:59 CST; 8min ago
     Docs: https://docs.influxdata.com/influxdb/
 Main PID: 860 (influxd)
   CGroup: /system.slice/influxdb.service
           └─860 /usr/bin/influxd -config /etc/influxdb/influxdb.conf

Oct 08 18:55:00 axe1 influxd[860]: [I] 2019-10-08T10:55:00Z Authentication enabled:true service=httpd
Oct 08 18:55:00 axe1 influxd[860]: [I] 2019-10-08T10:55:00Z Listening on HTTP:[::]:8086 service=httpd
Oct 08 18:55:00 axe1 influxd[860]: [I] 2019-10-08T10:55:00Z Starting retention policy enforcement service with check interval of 30m0s service=retention
Oct 08 18:55:00 axe1 influxd[860]: [I] 2019-10-08T10:55:00Z Listening for signals
Oct 08 18:55:00 axe1 influxd[860]: [I] 2019-10-08T10:55:00Z Storing statistics in database '_internal' retention policy 'monitor', at interval 10s service=monitor
Oct 08 18:55:00 axe1 influxd[860]: [I] 2019-10-08T10:55:00Z Sending usage statistics to usage.influxdata.com
Oct 08 18:55:01 axe1 influxd[860]: [I] 2019-10-08T10:55:01Z beginning level 2 compaction of group 0, 1 TSM files engine=tsm1
Oct 08 18:55:01 axe1 influxd[860]: [I] 2019-10-08T10:55:01Z compacting level 2 group (0) /var/lib/influxdb/data/testdb/autogen/4/000000003-000000002.tsm (#0) engine=tsm1
Oct 08 18:55:01 axe1 influxd[860]: [I] 2019-10-08T10:55:01Z compacted level 2 1 files into 0 files in 2.012775ms engine=tsm1
Oct 08 18:55:20 axe1 influxd[860]: [I] 2019-10-08T10:55:20Z /var/lib/influxdb/data/_internal/monitor/10 database index loaded in 27.72µs service=shard

查看web页面

 

SHELL命令

链接shell

[root@axe1 ~]# influx
Connected to http://localhost:8086 version 1.2.4
InfluxDB shell version: 1.2.4
> auth
username: admin
password:
> show databases
name: databases
name
----
_internal
testdb

>

创建数据库

create database testdb

查看数据库

show databases

创建用户

--管理员用户

   CREATE USER ... 一定要大写，否则会不识别

CREATE USER admin WITH PASSWORD 'admin' WITH ALL PRIVILEGES

--创建普通用户并且授权

CREATE USER test WITH PASSWORD 'test'
GRANT READ ON testdb to test
GRANT WRITE ON testdb to test

使用用户名密码登录
vim /etc/influxdb/influxdb.conf
找到[http] 选项 把auth-enabled设置成true
然后 systemctl restart influxdb 重启

 

此时执行 influx 登录shell客户端
show databases 发现没有权限，于是exit退出
使用influx -username admin -password 'admin'  进行登录后 查询show databases ，正常


-- 创建数据库

使用自定义 Retention Policy
DURATION为数据存储时长，下面的1d即只存1天的数据；
REPLICATION为数据副本，一般在使用集群的时候才会设置为>1；
SHARD DURATION为分区间隔，InfluxDB默认对数据分区，下面的30m即对数据每隔30分钟做一个新的分区；
Name是Retention Policy的名字。

CREATE DATABASE "testdb" WITH DURATION 1d REPLICATION 1 SHARD DURATION 30m NAME "myrp"


-- 可以单独创建Retention Policy，加在已经创建的DB上

CREATE RETENTION POLICY "Alone RP" ON "testdb" DURATION 60m REPLICATION 2 SHARD DURATION 30m

-- 查询所有表

testdb数据库下所有的表(measurements)
 

> use testdb;
Using database testdb
> show measurements;
name: measurements
name
----
flyrecord

-- 删除

testdb数据库下的表flyrecord

> use testdb;
Using database testdb
> drop measurement flyrecord;
> select * from flyrecord ;  //查询不到了
>

--写入

数据
表名(measurements) flyrecord
索引(tag) cpuid的值是edae-fsdw-1111
内容(field) [lat=123.112343] 和 [lon=31.223412]

insert flyrecord,cpuid=edae-fsdw-1111 lat=123.112343,lon=31.223412

说明：insert 之后的第一个字段flyrecord是表名，表名逗号后面的内容是索引的key和value，这里使用的是cpuid=edae-fsdw-1111
然后在索引后面 加上一个空格 就可以写具体的字段内容了，可以是一个 也可以是多个，多个field之前使用逗号隔开。
tag索引也可以是多个，是用逗号隔开

--查询具体表数据

数据

> select * from flyrecord
name: flyrecord
time                cpuid          lat        lon       power value
----                -----          ---        ---       ----- -----
1569756936608570350 edae-fs41-4444                            1
1569756957909065782 edae-fs41-4444                            2
1569756960934153730 edae-fs41-4444                            3
1569757053634546984 edae-fsdw-1111 123.112343 31.223412
1569757550151189402 edae-fsdw-1111 111.112343 12.001234 100
1569757556933183820 edae-fsdw-1111 111.112343 12.001234 99
1569757559758538579 edae-fsdw-1111 111.112343 12.001234 60
> select * from flyrecord ORDER BY time desc LIMIT 2
name: flyrecord
time                cpuid          lat        lon       power value
----                -----          ---        ---       ----- -----
1569757668226541325 222            111.112343 12.001234 60
1569757559758538579 edae-fsdw-1111 111.112343 12.001234 60

-- 清空表数据

> select * from flyrecord
name: flyrecord
time                cpuid cputype lat lon power
----                ----- ------- --- --- -----
1569768669249942553 111   H       1.1 2.2 99

> delete from flyrecord //清空表数据
> select * from flyrecord
>

 

JAVA API 使用

 

新建Springboot工程，引入influxdb的依赖

        
            org.influxdb
            influxdb-java
            2.7

同时引入lombok和beanutils和fastjson为后续使用

        
            org.projectlombok
            lombok
            true
        
        
        
            commons-beanutils
            commons-beanutils
            1.9.4
        
        
        
            com.alibaba
            fastjson
            1.2.61

yml配置influxdb

application.yml

spring:
  #此处填写配置后，不需要在JAVA代码中再次进行配置,可以直接注入InfluxDB
  influx:
    #端口在/etc/influxdb/influxdb.conf的[http]中配置
    #此处需要[http://]否则会报错【Factory method 'influxDb' threw exception; nested exception is java.lang.IllegalArgumentException: Unable to parse url: 192.168.86.101:8086】
    url: http://192.168.86.101:8086
    user: admin
    password: admin
  application:
    name: influxdb-demo
server:
  port: 18044

Bean方式配置

InfluxDBConfig.java
package com.zzj.influxdbdemo.config;

import org.influxdb.InfluxDB;
import org.influxdb.InfluxDBFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class InfluxDBConfig {
    @Value("${spring.influx.user}")
    private String userName;

    @Value("${spring.influx.password}")
    private String password;

    @Value("${spring.influx.url}")
    private String url;

    private String database;

    private String retentionPolicy;

    private InfluxDB influxDB;

    public InfluxDBConfig() {
    }


    public InfluxDBConfig(String userName, String password, String url, String database) {
        this.userName = userName;
        this.password = password;
        this.url = url;
        this.database = database;
        build();
    }

    public InfluxDBConfig(String database) {
        this.database = database;
        build();
    }

    private void build(){
        if(influxDB == null){
            influxDB = InfluxDBFactory.connect(this.url,this.userName,this.password);
        }
        influxDB.setDatabase(this.database);
        influxDB.setLogLevel(InfluxDB.LogLevel.BASIC);
    }

    public InfluxDB getInfluxDB() {
        return influxDB;
    }
}

API调用

package com.zzj.influxdbdemo.controller;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.fasterxml.jackson.databind.util.BeanUtil;
import com.sun.org.apache.xpath.internal.SourceTree;
import com.zzj.influxdbdemo.config.InfluxDBConfig;
import com.zzj.influxdbdemo.entity.TrackPoint;
import org.apache.commons.beanutils.BeanMap;
import org.apache.commons.beanutils.BeanUtils;
import org.apache.commons.beanutils.BeanUtilsBean;
import org.influxdb.InfluxDB;
import org.influxdb.dto.Point;
import org.influxdb.dto.Query;
import org.influxdb.dto.QueryResult;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
import java.net.URLEncoder;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@RestController
@RequestMapping("/influx")
public class InfluxDBController {

    @Value("${spring.influx.user}")
    private String userName;

    @Value("${spring.influx.password}")
    private String password;

    @Value("${spring.influx.url}")
    private String url;


    @Autowired
    private InfluxDB influxDB;

    @GetMapping("/get")
    public String test(){
        String sql = "select * from trackpoint";
        Query query = new Query(sql,"testdb");
        influxDB.setLogLevel(InfluxDB.LogLevel.BASIC);
        //毫秒输出
        QueryResult queryResult = influxDB.query(query, TimeUnit.MILLISECONDS);
        List resultList =  queryResult.getResults();

        String sss = queryResult.toString();
        //两种方式都可以
        InfluxDBConfig config = new InfluxDBConfig(userName,password,url,"testdb");
        InfluxDB dbConfig = config.getInfluxDB();
        queryResult = dbConfig.query(query);

        //把查询出的结果集转换成对应的实体对象，聚合成list
        List trackPoints = new ArrayList<>();
        for(QueryResult.Result result:resultList){
            List seriesList = result.getSeries();
            for(QueryResult.Series series : seriesList){
                String name = series.getName();
                Map tags = series.getTags();
                List columns = series.getColumns();
                String[] keys =  columns.toArray(new String[columns.size()]);
                List> values = series.getValues();
                for(List value:values){
                    Map beanMap = new HashMap();
                    TrackPoint point = new TrackPoint();
                    for (int i = 0; i < keys.length; i++) {
                        beanMap.put(keys[i],value.get(i));
                    }
                    try {
                        //查询的时候没用，写入point的时候用
                        Point po = Point.measurement("trackpoint").fields(beanMap).build();
                        //time 默认存入的是UTC格式  2019-09-29T22:58:23.58978834，默认转换成String
                        //{"cpuid":"11","cputype":"H","lat":"10.111222","lon":"78.000111","state":"on","time":"2019-09-29T22:57:06.732701567Z"}
                        BeanUtils.populate(point,beanMap );
                    } catch (IllegalAccessException e) {
                        e.printStackTrace();
                    } catch (InvocationTargetException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    System.out.println(point.toString());
                    trackPoints.add(point);
                }
            }
        }

        return trackPoints.toString();
    }
    @GetMapping("/insert")
    public void insert(){
        TrackPoint trackPoint = new TrackPoint();
        trackPoint.setCpuid("666");
        trackPoint.setCputype("F");
        trackPoint.setLat(12.335555f);
        trackPoint.setLon(55.125011f);
        trackPoint.setState("on");
        Map bean = new HashMap();
        try {
            //BeanUtils.describe(trackPoint);//这个只能转String,String 不符合要求
            //这个转换也不符合要求，因为转换map过程中，字段类型发生变化，在后面写入influx中，会变成创建新的filed 或者 直接出错。
            //可以自写反射
            String jsonString = JSON.toJSONString(trackPoint);
            bean = JSON.parseObject(jsonString);
            Point po = Point.measurement("trackpoint").fields(bean).build();
            //influxDB.setDatabase("testdb").write(po);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

        //一种
        Point.Builder builder = Point.measurement("trackpoint");
        builder.time(System.currentTimeMillis(),TimeUnit.MICROSECONDS);
        builder.addField("lat",12.441234f);
        builder.addField("lon",56.512399f);
        builder.addField("state","off");
        builder.tag("cpuid","666888");
        builder.tag("cputype","F");
        Point point = builder.build();
        influxDB.setDatabase("testdb").write(point);
    }
}
 
  
官方API
 
  
调用样例
 
  
https://github.com/influxdata/influxdb-java
 
  
 
 
  
代码详见：
 
  
https://github.com/MCJIBA/influxdb-demo
 
  
 
 
  
参考资料
 
  
https://www.jianshu.com/p/4e219bc2f1bf
 
  
https://www.cnblogs.com/senlinyang/p/8580877.html
 
  
https://www.cnblogs.com/morgana/p/8874673.html
 
  
https://jasper-zhang1.gitbooks.io/influxdb/content/Introduction/getting_start.html
 
  
https://github.com/influxdata/influxdb-java
 
  
https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/introduction/installation/
 
  
 
 
  

                            
                        
                    
                    
                    

                    
                    
                    

                
                

                    
                

            
        
    
    

        
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                        江奎钰

                        
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  • InfluxDB和OpenTSDB两种时序数据库应用场景
                        CodeMaster_37714848
opentsdb时序数据库数据库
                        
    InfluxDB概述：InfluxDB是一个开源的高性能时序数据库，专门用于处理大量的时间序列数据。它由InfluxData开发，支持高写入吞吐量和灵活的查询。特点：高性能写入和查询：设计上注重高写入速度和低延迟查询。SQL-like查询语言：使用类似SQL的InfluxQL或Flux查询语言，简化了复杂查询的编写。数据压缩：提供高效的数据压缩机制，减少存储需求。集成和工具：支持与Grafana等
    
                    
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  • 几款免费的时序数据库对比
                        易道合之逍遥峰
时序数据库数据库
                        
    InfluxDB、TDengine、OpenTSDB、QuestDB都是当前主流的时序数据库，它们在性能、功能、适用场景等方面各有特点。下面将从多个维度对这四个数据库进行对比分析：一、性能InfluxDB：高效的时间序列数据写入性能，自定义TSM引擎，快速数据写入和高效数据压缩。排名在DB-EnginesRanking时序型数据库排行榜上常常名列前茅，具有极高的性能优势。TDengine：高性能、
    
                    
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  • 基于STM32的工厂安全监测系统：采用FreeRTOS、MQTT协议、InfluxDB存储与Grafana可视化，实现实时数据监测与异常检测算法优化的综合解决方案（代码示例）
                        极客小张
stm32安全grafana算法物联网c++异常检测算法
                        
    一、项目概述项目目标与用途随着工业自动化的不断推进，工厂的安全问题成为了企业管理者关注的重点。工厂中的温度、湿度、气体浓度、烟雾、压力等环境参数直接影响着生产的安全性和产品的质量。本项目旨在设计并实现一个嵌入式工厂安全监测系统，实时监测工厂环境中的关键安全参数，通过无线通信模块将数据传输到云端进行存储和分析，从而实现对工厂环境的智能化监控和预警。项目解决的问题与价值实时监测：实时采集工厂内的温度、
    
                    
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  • centos7 安装influxdb+telegraf+grafana 监控服务器
                        吕吕-lvlv
grafana服务器运维
                        
    influxdbinfluxdb是一个时间序列数据库,所有数据记录都会打上时间戳,适合存储数字类型的内容telegraftelegraf可以用于收集系统和服务的统计数据并发送到influxdbgrafanagrafana是一个界面非常漂亮,可直接读取influxdb数据展示成各种图表的开源可视化web软件安装并启动influxdb数据库vim/etc/yum.repos.d/influxdb.re
    
                    
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  • Grafana入门：从0开始打造动态仪表板
                        M乔木
Grafanagrafana运维自动化深度学习
                        
    Grafana入门：从0开始打造动态仪表板Grafana是一个开源的数据可视化和监控工具，它支持多种数据源，如Prometheus、InfluxDB、Elasticsearch等。通过Grafana，我们可以轻松地创建漂亮的仪表盘，实时监控应用程序和服务的性能。本文将详细介绍Grafana的安装、配置和使用。一、Grafana的安装使用官方提供的二进制文件进行安装：wgethttps://dl.g
    
                    
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  • Linux：docker的CIG部署
                        鲍海超-GNUBHCkalitarro
linuxdocker运维
                        
    CIG是：CAdvisor+InfluxDB+Granfana三部分组成他是docker监控CAdvisor用于收集监控InfluxDB用于存储Granfana用于展示CAdvisor简介他是一个容器资源监控工具，包括容器的cpu网络io磁盘io等进行监控，同时提供了一个web页面用于查看实时的一个运行状态，他默认只有2分钟的数据存储，而且只是针对单物理机，但是他提供了很多的数据集成接口，支持很多
    
                    
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  • Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana 搭建性能监控平台
                        咖啡加剁椒..
软件测试dockerjmetergrafana功能测试软件测试自动化测试程序人生
                        
    当今互联网发展迅速，应用程序的性能监控显得越来越重要。Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana是一种常用的性能监控平台，可以帮助开发者快速搭建一套可靠的监控体系。在本文中，我们将介绍如何使用这些工具搭建性能监控平台，以便开发人员可以快速发现并解决应用程序性能问题。01、Docker安装与配置首先，我们需要安装Docker。Docker是一种开源的容器化平台，可以将应用程序与它们
    
                    
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  • timescaledb和influxdb单行写入性能
                        小湿哥
PG学习笔记influxdbtimescaledb写入性能
                        
    目录测试结果摘要测试环境Influxdb单行写入测试测试结果资源占用timescaledb单行写入测试测试结果资源占用结果对比测试结果摘要单行写入性能，timescaledb超过influxdb的2倍。不论单线程还是多线程。更详细的结果请看后文。线程平均速率（行/s）单线程2线程4线程8线程16线程32线程infuxdb422378398370341305timescaledb9128631018
    
                    
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  • C#中调用iotDB
                        码农小权
C#iotdbc#
                        
    iotDB介绍：IoTDB(InternetofThingsDatabase)是由清华大学主导的Apache孵化项目，是一款聚焦工业物联网、高性能轻量级的时序数据管理系统，也是一款开源时序数据库，为用户提供数据收集、存储和分析等服务。作为一款时序数据库，IoTDB的相关竞品有KairosDB，InfluxDB，TimescaleDB等。IoTDB提供端云一体化的解决方案，在云端，提供高性能的数据读
    
                    
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  • 浅析下开源时序数据库VictoriaMetrics的存储机制
                        大铁憨

                        
    VictoriaMetrics是一个快速高效且可扩展的监控解决方案和时序数据库，可以作为Prometheus的长期远端存储，具备的特性有：-支持prometheus查询api，同时实现了一个metricsql查询语言-支持全局查询视图，支持多prometheus实例写数据到VictoriaMetrics，然后提供一个统一的查询-支持集群-高性能-支持多种协议，包括influxdbline协议，pr
    
                    
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  • Docker容器监控-CIG
                        你小子在看什么……
Dockerdocker容器运维
                        
    目录一、CIG说明1.CAdvisor2.InfluxDB3.Grafana二、环境搭建1.创建目录2.编写docker-compose.yml3.检查并运行容器三、进行测试1.查看influxdb存储服务是否能正常访问2.查看cAdvisor收集服务能否正常访问3.查看grafana展现服务，并且配置展现模板1.进行登录2.配置数据源3.配置面板panel一、CIG说明由CAdvisor+Inf
    
                    
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  • 【项目实战】Flink+InfluxDB+Grafana实现对YARN集群队列资源进行画像
                        大数据研习社
FlinkflinkFlink实时计算可视化监控InfluxDB
                        
    一、Flink实时计算第一章：Flink快速入门1.Flink架构2.Flink应用场景3.FlinkVSSpark4.实时计算技术选型第二章：Flink项目构建与测试1.快速构建Flink项目2.第一个Flink应用案例3.Flink单节点集群安装与测试4.FlinkShell代码测试第三章：FlinkONYARN集群部署1.FlinkONYARN集群架构讲解2.FlinkONYARN集群部署3
    
                    
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  • 性能测试瓶颈分析与系统调优(4)jmetrer+influxdb+grafana性能测试
                        当代键仙
grafanajava压力测试jmeter
                        
    3.3性能测试领域概念细分基准测试：理论推断负载测试：实际性能数据（小规模）基准测试和负载测试目的：探索程序的负载能力压力测试：取负载测试结果中最高的负载能力-压取超过预期负载的测试没看程序的性能反应耐久性测试（疲劳测试）测试时长，取决于业务场景尖峰测试：模拟突然出现的高并发负载压力，耐久，尖峰测试目的，是为了探索程序在负载情况下的反应3.4jmeter性能测试技巧csv文件驱动：jmeter读取
    
                    
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  • 性能测试监控平台：InfluxDB+Grafana+Jmeter
                        测试界的路飞
技术分享软件测试grafanajmeter
                        
    前言性能测试工具jmeter自带的监视器对性能测试结果的实时展示，在Windows系统下的GUI模式运行，渲染和效果不是太好，在linux环境下又无法实时可视化。因此如果有一个性能测试结果实时展示的页面，可以提高我们对系统性能表现的掌握程度，另一方面也提高了我们的测试效率。InfluxDB+Telegraf+Grafana+Jmeter的框集成，就很好的解决了这些问题。网上关于这些开源组建的介绍已
    
                    
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  • influxDB+grafana+jmeter监控平台搭建①
                        zifan01
服务器性能优化
                        
    目录一、influxDB配置1、上传influxDB的.rpm文件到服务器上解压2、启动/检查是否成功3、创建数据库4、创建数据库二、grafana配置1、上传grafana的.rpm文件到服务器上解压2、启动服务3、打开grafana4、数据库配置三、jmeter脚本编写1、简单登录demo2、jmeter写接口无赖方法四、本地调试及监控1、本地执行jmeter2、查看grafana监控数据3、
    
                    
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  • 使用influxdb+Grafana+nmon2influxdb+nmon实时监控vps性能
                        慕城南风
grafananmon
                        
    Grafana可以用来实时查看linux系统的各种性能数据。1、安装环境：centos7+influxdb1.7.6+grafana-4.6.3-1+nmon2influxdb-2.1.7+nmon-16m2、安装influxdb：下载rpm包：influxdb官网：https://docs.influxdata.com/influxdb/v2.0/get-started/?t=Linuxwget
    
                    
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  • Docker进阶篇-CIG重量级监控系统
                        陪我养猪吧
docker运维linuxdocker容器
                        
    一、简介通过dockerstats命令可以很方便的查看当前宿主机上所有容器的CPU、内存、网络流量等数据，可以满足一些小型应用。但是dockerstats统计结果只能是当前宿主机的全部容器，数据资料是实时的，没有地方存储、没有健康指标过线预警等功能。CAdvisor（监控收集）+InfluxDB（存储数据）+Granfana（展示图表），合称CIG。CAdvisorCAdvisor是一个容器资源监
    
                    
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  • Mac上新版InfluxDB使用教程
                        一只往上爬的蜗牛
#性能测试压力测试
                        
    一、简介官网：influxdb二、influxdb安装建议使用Homebrew在macOS上安装InfluxDBv2：brewinstallinfluxdb启动influxdb服务：brewservicesstartinfluxdb停止influxdb服务：brewservicesstopinfluxdb查看是否启动成功：ps-ef|grepinfluxd删除influxdb：brewuninst
    
                    
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  • 时序数据库Influxdb查询多个字段_field同一时间的值，组成一条数据
                        小苹果1357
Influxdb数据库Influxdb
                        
    Influxdb将表格数据多个字段_field从垂直列布局聚合成水平布局行字段。问题1、Influxdb是一种时间序列数据库，在我的项目中主要用来存储换热站的测点数据的。换热站有非常多的测点，我们用Flux语法去查询测点数据，返回的数据结构是每个测点字段对应的所有时间数据。from(bucket:"autodata")|>range(start:2023-04-11T06:34:16.000Z,s
    
                    
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  • Grafana+jmeter+influxdb 性能测试监控平台
                        火舞凤凰

                        
    1，jmeter1.新建测试计划-addthreadgroup-addsamlerhttprequest2.Addbackendlistener这里有两种方式：influxdb和Graphite，两种都可以用，区别是传递到influxdb的数据存储不一样2，influxdb1.下载wgethttps://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.
    
                    
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  • Frostmourne (霜之哀伤)日志告警系统部署安装
                        Songxwn
elasticsearch网络
                        
    简介Frostmourne(霜之哀伤)是汽车之家经销商技术部监控系统的开源版本，用于帮助监控几乎所有数据库数据(包括Elasticsearch,Prometheus,SkyWalking,MySql等等)。如果你已经建立起了日志系统，指标体系，却苦恼于没有一个配套监控系统，也许它能帮到你。支持数据源：Elasticsearch,HTTP,SkyWalking,Prometheus,InfluxDB
    
                    
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  • InfluxDB数据的导入导出
                        WaiSaa
JavaLinux数据库java开发语言
                        
    Backgroundinfluxdb支持将时序数据导出到文件，然后再将文件导入到数据库中，以此实现数据的迁移。1、数据导出语法：示例：influx_inspectexport-datadir"/var/lib/influxdb/data"-waldir"/var/lib/influxdb/wal"-out"./db_wlf-output"-database"db_wlf"其中：datadir:in
    
                    
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  • influxdb学习之路——二、数据写入influxdb
                        Lingoesforstudy
influxdbinfluxdb
                        
    一、命令行直接写入单条数据1、influxclient命令行直接写入数据root@vms50:~/csv#root@vms50:~/csv#influxwrite\>-bmy-bucket\>-omy-org\>--configs-path/mydata/influxdb/config/influx-configs\>-ps\>'test-measure,env=testaaField="this
    
                    
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  • 轻松打造智能化性能测试监控平台：【JMeter+Grafana+Influxdb】的优化整合方案
                        程序员油条
自动化测试软件测试技术分享jmetergrafana
                        
    在当前激烈的市场竞争中，创新和效率成为企业发展的核心要素之一。在这种背景下，如何保证产品和服务的稳定性、可靠性以及高效性就显得尤为重要。而在软件开发过程中，性能测试是一项不可或缺的环节，它可以有效的评估一个系统、应用或者软件的性能指标。然而，如何提升性能测试效率，把测试结果转化为有价值的信息，则是一个更加重要的问题。因此，本文提供了一个基于JMeter、Grafana和Influxdb的优化整合方
    
                    
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  • 轻松打造智能化性能测试监控平台：【JMeter+Grafana+Influxdb】的优化整合方案
                        程序员念姐
软件测试技术分享jmetergrafana
                        
    在当前激烈的市场竞争中，创新和效率成为企业发展的核心要素之一。在这种背景下，如何保证产品和服务的稳定性、可靠性以及高效性就显得尤为重要。而在软件开发过程中，性能测试是一项不可或缺的环节，它可以有效的评估一个系统、应用或者软件的性能指标。然而，如何提升性能测试效率，把测试结果转化为有价值的信息，则是一个更加重要的问题。因此，本文提供了一个基于JMeter、Grafana和Influxdb的优化整合方
    
                    
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  • scala的option和some
                                    矮蛋蛋
编程scala
                                    
    原文地址： 
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html 
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
    
                                
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  • NullPointerException
                                    Cb123456
androidBaseAdapter
                                    
      
  java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference 
  
  出现以上异常.然后就在baidu上
    
                                
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  • PHP使用文件和目录
                                    天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
                                    
    PHP使用文件和目录 
1.使用include()包含文件 
(1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值 
(2)：在控制结构中使用include() 
  
include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。 
  
在php.ini文件中设置
    
                                
    • 
                                
  • SQL SELECT DISTINCT 语句
                                    何必如此
sql
                                    
    SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。 
 
SQL SELECT DISTINCT 语句 
在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。 
 
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。 
 
SQL SELECT DISTINCT 语法 
 
SELECT DISTINCT column_name,column_name 
F
    
                                
    • 
                                
  • java冒泡排序
                                    3213213333332132
java冒泡排序
                                    
    package com.algorithm;

/**
 * @Description 冒泡
 * @author FuJianyong
 * 2015-1-22上午09:58:39
 */
public class MaoPao {
	public static void main(String[] args) {
		int[] mao = {17,50,26,18,9,10
    
                                
    • 
                                
  • struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！
                                    7454103
DAOspringAjaxjsonqq
                                    
    struts2.18  出来有段时间了！ （貌似是 稳定版） 
  
闲时研究下下！  貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！ 
  
实践了下下！ 不当之处请绕过！ 呵呵 
  
网上一大堆 struts2+json  不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar  
  
strut
    
                                
    • 
                                
  • struts2 数据标签说明
                                    darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
                                    
    数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能 
数据标签主要包括： 
action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。 
bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
    
                                
    • 
                                
  • 链表.简单的链表节点构建
                                    aijuans
编程技巧
                                    
    /*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h" 
#define NODE(name, key_word, help) \  Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}} 
typedef struct node {  &nbs
    
                                
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  • tomcat下jndi的三种配置方式
                                    avords
tomcat
                                    
    jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称 
访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。 
         tomcat配置
    
                                
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  • 关于敏捷的一些想法
                                    houxinyou
敏捷
                                    
    从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。” 
感觉表达的不太清楚。 
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。 
第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
    
                                
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  • 富养还是穷养，决定孩子的一生
                                    bijian1013
教育人生
                                    
        是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由
    事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
    
                                
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  • oracle 日期时间格式转化
                                    征客丶
oracle
                                    
    oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP； 
SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间； 
SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。 
 
日期转字符窜： 
一、不取毫秒： 
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') 
简要说明， 
YYYY 年 
MM   月
    
                                
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  • 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
                                    bit1129
scala
                                    
    1. apply语法 
  
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义： 
  
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
  ...
  def apply(bucketId
    
                                
    • 
                                
  • Erlang中有意思的bug
                                    bookjovi
erlang
                                    
      
代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam） 
  
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <[email protected]>
Date:   Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100

    erts:
    
                                
    • 
                                
  • 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
                                    ljy325
java基础
                                    
    
/**

 * Description 移位打印10进制的16进制形式

 * Creation Date 15-08-2008 9:00

 * @author 卢俊宇

 * @version 1.0

 *

 */

public class PrintHex {

 

    // 备选字符

    static final char di
    
                                
    • 
                                
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
                                    bylijinnan
java设计模式
                                    
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ 
 
 
 


import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

abstract class Component {
	
	public abstract void printStruct(Str
    
                                
    • 
                                
  • 利用cmd命令将.class文件打包成jar
                                    chenyu19891124
cmdjar
                                    
    cmd命令打jar是如下实现： 
在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes) 
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作： 
cd D: 回车 
cd workspace/prpal
    
                                
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  • [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
                                    comsci
eclipse设计模式算法工作swing
                                    
         
 
                  JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明 
 
    &nb
    
                                
    • 
                                
  • SecureCRT右键粘贴的设置
                                    daizj
secureCRT右键粘贴
                                    
    一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。 
老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。 
 
菜单： 
Options->Global Options ...->Terminal 
 
右边有个Mouse的选项块。 
Copy on Select 
Paste on Right/Middle
    
                                
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  • Linux 软链接和硬链接
                                    dongwei_6688
linux
                                    
    1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。 
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
    
                                
    • 
                                
  • DIV底部自适应
                                    dcj3sjt126com
JavaScript
                                    
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
    
                                
    • 
                                
  • Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
                                    dcj3sjt126com
mysql
                                    
    第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]#  yum -y install mysql-server
安装结果：
Installed:
    mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5                   &nb
    
                                
    • 
                                
  • 如何调试JDK源码
                                    frank1234
jdk
                                    
    相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。 
 
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。 
 
下面是编译jdk的具体步骤： 
        1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
    
                                
    • 
                                
  • Maximal Rectangle
                                    hcx2013
max
                                    
    Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area. 
  
public class Solution {
    public int maximalRectangle(char[][] matrix)
    
                                
    • 
                                
  • Spring MVC测试框架详解——服务端测试
                                    jinnianshilongnian
spring mvc test
                                    
    随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。 
  
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。 
&nbs
    
                                
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  • Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0
                                    liyong0802
hadoop
                                    
    一、准备编译软件 
  1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。 
    环境变量设置如下： 
  
（1）执行vim /etc/profile
（2）在文件尾部加入:
   export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
   export MAVEN_HOME=/ho
    
                                
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  • StatusBar 字体白色
                                    pangyulei
status
                                    
    
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
    
                                
    • 
                                
  • 如何分析Java虚拟机死锁
                                    sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
                                    
    英文资料：  
Thread Dump and Concurrency Locks  
  
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
    
                                
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  • 位运算简介及实用技巧（一）：基础篇
                                    tw_wangzhengquan
位运算
                                    
    http://www.matrix67.com/blog/archives/263 
   去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r
    
                                
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  • jsearch的索引文件结构
                                    yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
                                    
    jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。 
  
jsearch的索引文件结构定义如下： 
    1、一个词的索引由=分割的三部分组成：        第一部分是词        第二部分是这个词在多少
    
                                
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