压测监控平台搭建（Docker + JMeter + InfluxDB + Grafana + node_exporter）

配置Docker环境

1. yum包更新到最新

sudo yum update

2. 安装需要的软件包

#yum-utils提供yum-config-manager功能
#device-mapper-persistent-date和lvm2是devicemapper驱动需要依赖的包
sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-date lvm2

3. 设置yum源为阿里云

#配置yum源的代理，类似于maven镜像仓库，加速下载软件
sudo yum-config-manager --add-repo mirrors.aliyun.com/dockerce/
linux/centos/docker-ce.repo

4. 安装docker

sudo yum install docker-ce
#查看docker版本
docker -v

安装influxDB

1. 下载influxDB的镜像

docker pull influxdb:1.8

2. 启动influxDB容器

docker run -d --name influxdb -p 8086:8086 -p 8083:8083 influxdb:1.8

3. 进入容器内部，创建jmeter数据库

docker exec -it influxdb /bin/bash

输入influx命令进入influx操作界面

#创建数据库
create databases jmeter
#查看数据库
show databases
#使用数据库
use jmeter
#查询数据库数据
select * from jmeter

4. 设置JMeter脚本后置处理器

想要将JMeter的测试数据导入influxDB，就需要再JMeter中使用Backend Listener配置


1）主要配置说明：后端监听器实现（implementation）选择influxDB对应的

• influxdbUrl：需要改为自己influxdb的部署ip和映射端口，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，只是注意后面再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会记录总体数据，然后再将每个transantion都分别记录
• samplersRegex：样本正则表达式，将匹配的样本发送到数据库
• percentiles：响应时间的百分位P90、P95、P99
• testTitle：events表中的text字段的内容
• eventTags：任务标签，配置Grafana一起使用

2）运行验证：运行JMeter脚本，然后在influxDB中查看是否有数据（select * from jmeter）

安装和使用Grafana

安装Grafana

1. 下载Grafana镜像

docker pull grafana/grafana

2. 启动Grafana容器

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

3. 访问grafana主页http://服务器ip:3000

默认账号密码：admin/admin

配置Grafana

1. 选择添加数据源

2. 找到并选择influxDB

3. 配置influxDB数据源

出现Data source is working表示配置成功

4. 导入模板

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

这里提供两个模板ID

• Apache JMeter Dashboard
  • dashboad-ID：5496
• JMeter Dashboard(3.2 and up)
  • ashboad-ID：3351

5. 导入模板并配置

6. 监控数据展示

安装node_exporter

#下载安装包
wget -c https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_ex
porter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz
#解压
tar zxvf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
#启动
cd /usr/local/node_exporter-0.18.1.linux-amd64
nohup ./node_exporter > node.log 2>&1 &

访问node_exporter主页http://服务器ip:9100

安装Prometheus（普罗米修斯）

1. 下载解压运行

#下载安装包
wget -c https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.15.1/prometheus
-2.15.1.linux-amd64.tar.gz
#解压
tar zxvf prometheus-2.15.1.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
#运行
cd //usr/local/prometheus-2.15.1.linux-amd64
nohup ./prometheus > prometheus.log 2>&1 &

2. 修改yml配置

增加scrape_configs的配置

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'aisino'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['192.168.51.170:9100']

3. 访问prometheus监控目标http://服务器ip:9090/targets

Grafana整合Prometheus监控

1. 添加prometheus数据源

2. 配置prometheus数据源

3. 导入模板ID

• Node Exporter for Prometheus Dashboard EN 20201010
  • dashboard-ID: 11074
• Node Exporter Dashboard
  • dashboard-ID: 16098

4. 监控数据展示