小白学习基于docker部署jmeter+influxdb+grafana，搭建实时可视化压测监控平台_docker influxdb

前言

为什么要搭建这个平台？

先 jmeter 是一个优秀的开源性能测试工具，它非常通用，多数公司的压测方案都会选择该工具。但是 jmeter 自带的聚合报告有很明显的缺陷:

1. 只能自己看，分享不方便，缺乏实时性。
2. 展示的信息比较简陋，不美观也不直观。

如上缺陷可能可以通过安装插件解决部分问题，但是无法完美解决。
因此我选择了 influxDB+grafana 的方案。

• influxDB: 这是一个开源的时间序列数据库。它专门设计用于处理高度时间相关的数据，具有高性能和可扩展性，可以胜任 jmeter 的数据写入需求。
• grafana: 这是一个用于可视化和分析数据的开源数据仪表盘工具。它非常流行，提供了简单易用的用户界面，可以从多种数据源中获取数据，并将数据以图表、图形、表格等形式展示出来。grafana 支持实时监控、报警、告警以及自定义插件等功能。

这是该方案的数据流向图

部署

本次也是通过 docker-compose 进行 InfluxDB 和 Grafana 的部署，jmeter在windows上搞一个免安装的。

InfluxDB(2.x)

本次部署的 InfluxDB 版本为 2.7.5 的，以下配置项仅适用于 v2 版本，不兼容 v1 版本和 v3 版本

1.x 和 2.x 的区别

• 2.x 版本自带 web-ui，可以输出简易的图像报表和管理数据，1.x 则不带有 web-ui，必须依靠第三方工具输出图像报表
• 1.x 版本使用 influxQL 查询语言，2.x 和 1.8+（beta） 使用 flux 查询语法
• 2.x 相对于 1.x 移除了 database，新增了 bucket 概念

容器部署

1. 创建对应的文件夹，并修改目录操作权限

shell

复制代码

mkdir -p /usr/local/docker/influxdb/{conf,data} chmod 777 /usr/local/docker/influxdb/{conf,data}

1. 进入influxdb目录

shell

复制代码

cd /usr/local/docker/influxdb

1. 新建docker-compose.yml文件 以下是 docker-compose.yml 文件内容

yml

复制代码

version: '3' networks: web-network: services: docker-influxdb: image: influxdb:2.7.5 container_name: influxdb restart: always ports: - "8086:8086" #HTTP UI and API port environment: DOCKER_INFLUXDB_INIT_MODE: "setup" DOCKER_INFLUXDB_INIT_USERNAME: "root" #创建管理员用户 DOCKER_INFLUXDB_INIT_PASSWORD: "!a123456" #创建管理员密码，太简单会报错 DOCKER_INFLUXDB_INIT_ORG: "org" #组织名称 DOCKER_INFLUXDB_INIT_BUCKET: "jmeter" volumes: - "/usr/local/docker/influxdb/data:/var/lib/influxdb2" - "/usr/local/docker/influxdb/conf:/etc/influxdb2" networks: - web-network

关于 INFLUXDB_TOKEN 的获取：

shell

复制代码

cat /usr/local/docker/influxdb/conf/influx-configs

1. 通过docker compose启动

shell

复制代码

docker compose up -d

influxDB 使用

登录

输入你创建容器时的管理员账号和密码

新建 bucket

跳转至路径 load data ——> buckets ——> buckets ——> create bucket 新建一个 bucket

命名为 jmeter

新建 telegraf

telegraf的主要作用是权限，它可以控制写入和读取任意buckets数据的权限范围

tag 切换至 telegraf，然后选择 create configuration

bucket 这里选择 jmeter，然后 data from 我这里选择的是 Docker（无影响）

创建成功后这里有一串 token，复制保存下来。

token 管理

tag 切换至 api tokens，这里可以对之前创建 telegraf 的 token 进行管理，也可以创建读写任意 bucket 的 root 权限 token（需注意安全）

注意：telegraf默认生成的token无法用于grafana连接influxdb的bucket，因为没有读取bucket的权限。需要创建一个可以操作对应bucket的token。

创建一个自定义权限的token

需要对指定bucket，同时拥有读、写权限。

Grafana

容器部署

1. 获取 grafana 镜像

shell

复制代码

docker pull grafana/grafana:10.4.1

2. 准备挂载目录和配置文件

• Your_PATH/grafana/data 目录，准备用来挂载放置grafana的数据
• Your_PATH/grafana/plugins 目录，准备用来放置grafana的插件
• Your_PATH/grafana/conf 目录，准备用来挂载放置grafana的配置文件
• Your_PATH/grafana/logs 目录,准备用来挂载放置logs的文件

shell

复制代码

mkdir -p /usr/local/docker/grafana/{data,plugins,conf,logs}

• 修改文件夹权限，如果不修改，创建容器时可能会挂载失败，这边为了方便，全部修改成了 777（不推荐）

shell

复制代码

chmod 777 /usr/local/docker/grafana/{data,plugins,conf,logs}

• 复制配置文件

shell

复制代码

# 临时启动一个容器 docker run --name grafana-tmp -d grafana/grafana # 将容器中默认的配置文件拷贝到宿主机上 docker cp grafana-tmp:/etc/grafana/grafana.ini /usr/local/docker/grafana/conf/grafana.ini # 移除临时容器 docker rm -f grafana-tmp

3启动容器

• 进入/usr/local/docker/grafana

shell

复制代码

cd /usr/local/docker/grafana

• 新建docker-compose.yml文件

yml

复制代码

version: "3" services: grafana: image: grafana/grafana:10.4.1 container_name: grafana privileged: true environment: TZ: Asia/Shanghai GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD: admin # 设置默认管理员admin的密码为admin volumes: - /usr/local/docker/grafana/conf:/etc/grafana - /usr/local/docker/grafana/data:/var/lib/grafana - /usr/local/docker/grafana/plugins:/var/lib/grafana/plugins - /usr/local/docker/grafana/logs:/var/log/grafana ports: - "3000:3000"

在 docker-compose.yml 的文件路径下，使用 docker compose 启动

shell

复制代码

docker compose up -d

访问 http://你的ip:3000, 成功进入 web 页面

开启 https 和匿名访问

1. 开启 https

如果你的 web 页面想要通过外网访问，最好开启 https
将你的证书文件 your_server.crt 和证书密钥 your_server.key 上传至路径 /usr/local/docker/grafana/conf 下，然后修改挂载目录下的配置文件 grafana.ini

ini

复制代码

[server] protocol = https # 默认配置文件第32行，这里改成https cert_file = /etc/grafana/your_server.crt # 默认配置文件第64行，你的证书文件 cert_key = /etc/grafana/your_server.key # 默认配置文件第65行，你的证书密钥

2. 开启匿名访问

由于 Grafana 的常用方式是将配置好的 Grafana 图嵌入到系统页面中，
所以需要实现免登录访问，
同样是修改配置文件 grafana.ini，
搜索 [auth.anonymous] 配置块，将其下的匿名访问控制 enabled 设置为 true，组织权限设置为 Viewer（该权限为默认一般不用改）

shell

复制代码

[auth.anonymous] # enable anonymous access enabled = true # specify organization name that should be used for unauthenticated users org_name = Main Org. # specify role for unauthenticated users org_role = Viewer

所有配置文件修改完成之后，重启容器，即可实现上述功能

连接数据源

1. 跳转至路径首页——>连接——>数据源，选择添加新数据源

   

2. 选择 InfluxDB

   

数据源设置

• Name：数据源名称，任意填写
• Query Language：选择 Flux，2.x 版本必须选这个，1.x 选择 influxQL
• URL：http://your_ip:8086
• Organization：填写你的 org 名称
• Token：填写你 telegraf 的 token，我备注创建的可对bucket读写的token
• Default Bucket：填写 jmeter

设置完成之后，点击 Save&test，测试连接数据源，连接结果会提示

新建仪表板

连接数据源成功后需要新建一个仪表板
路径跳转至首页 ——> 仪表板，选择新建

这里我选择导入一个模板

这里可以通过加载 json 文件，或者输入模板 id 进行加载，模板 id 可以在官网查找

这里我选择填入 id19950，因为我已经导入了，所以报警。

保存后成功创建面板

jmeter（v5.6.3）

连接 influxDB

1. 添加一个Thread Group

   

2. 给刚刚添加的Thread group添加一个Backend Listener(后端监听器)

   

监听器设置

• 后端监听器实现：Jmeter 压测指标监听器的实现类，按使用的数据上报协议进行选择。本文使用 influxdb 协议上报压测指标数据，因此选择 org.apache.jmeter.visualizers.backend.influxdb.InfluxdbBackendListenerClient。
• 异步队列大小：指标处理一般队列大小，除非遇到性能问题，否则保持默认 5000 不变。
• influxdbMetricsSender：metric sender 的实现类，保持默认即可。
• influxdbUrl: http://你的influx服务器地址/api/v2/write?org=你的Organizations名称&bucket=你的Bucket名称
• application：你的 application name
• measurement：你的 bucket name
• summaryOnly：选择 true 的话就只保留汇总数据结果，false 会将每个 transaction 都分别记录
• samplersRegex：保留 blank 或填 .* 表示上报所有 sampler 压测 metric。若按需上报，此处指定 sampler 的名称正则表达式。
• percentiles：指定上报的百分位数据。
• eventTags：可指定 tag，如制定则存储在 events measurement 中。
• influxdbToken： 填写你 telegraf 的 token。

演示

如果只是照着上面的配置，并不会有实际的数据，需要使用jmeter对你的项目进行接口测试，才会有真实数据。 如下，我先添加两个HTTP请求，然后进行测试，可以查看数据成功写入 influxDB, 然后展示在 grafana 的面板上：

 总结

如果你对此文有任何疑问，如果你也需要接口项目实战，如果你对软件测试、接口测试、自动化测试、面试经验交流感兴趣欢迎加入我们，加入方式在文章的最后面

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  总结：

 光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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我的自动化测试开发之路，一路走来都离不每个阶段的计划，因为自己喜欢规划和总结，

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