高效性能监测解决方案：Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana搭建强大性能监测平台，文末获取实用干货大礼包！

为什么要搭建性能监控平台？

1.1 需求背景

在用 Jmeter 获取性能测试结果的时候， Jmeter 本身带有聚合报告如下图所示：

这个报告有几个很明显的缺点：

• 只能自己看，无法实时共享；

• 报告信息的展示比较简陋单一，不直观；

1.2 需求方案

为了解决上述问题，必须要请出了 InfluxDB + Grafana ：

• InfluxDB ：持续型数据库，有时间戳组件，以时间的形式去存储数据

• Grafana ：一款采用 Go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具

简单总结起来就是：
将 Jmeter 的数据导入 InfluxDB ，再用 Grafana 从 InfluxDB 中获取数据并以特定的模板进行展示

本次实践是用目前较为流行的 Docker 的方式进行部署，也推荐使用，作为一名普通的测试，会了点 Docker 的皮毛就已经爱不释手了，对于头疼的环境问题真的太好用了，强烈推荐。

性能监控平台部署实践

2.1 Docker环境

本文的重点并不是介绍 Docker，所以不了解的小伙伴需要自己去学习一下基本的安装和操作，可参考之前发送的 Docker 文章。

2.2 InfluxDB部署

1）首先去下载InfluxDB的镜像，下载很简单，直接pull就好，默认为下载最新的镜像：

$ docker pull influxdb
1

目前最新的influxdb不支持网页端的查看，仅可用命令行的形式，不过没有什么影响，如果真的想要有网页端的显示的话可以尝试下载较前的镜像：tutum/influxdb

2）启动一个容器，并将端口 8083 和 8086 映射出来，如果用的是 tutum/influxdb 镜像，在访问8083端口时就可以看到网页端的展示,我这里用的是最新的，所以就没有啦：

$ docker run -d --name jmeter-influx -p 8083:8083 -p 8086:8086 influxdb
1

3）进入容器内部，创建名为jmeter的数据库：

进入 jmeter-influx 容器

$ docker exec -it jmeter-influx bash
1

root@517f57017d99:/#
1

进入 influx ， create database jmeter 创建名为 jmeter 的数据库, show databases 命令查看数据库创建成功

root@517f57017d99:/# influx
1

Connected to http://localhost:8086 version 1.7.10
1

InfluxDB shell version: 1.7.10
1

> create database jmeter
1

> show databases
1

name: databases
1

name
1

----
1

_internal
1

jmeter
1

4）使用 J meter 库， select 查看数据,这个时候应该是没有数据的：

$ > use jmeter
1

Using database jmeter
1

> select * from jmeter
1

>
1

2.3 Jmeter脚本设置

这里需要创建一个登录注册场景的 Jmeter 脚本，往期文章有发布，本次就以此来进行测试结果演示。具体可参考之前发送的公众号文章。文章末尾的「往期回顾」第二篇文章即可阅读。

1）想要将 jmeter 的测试数据导入 influxDB ，就需要在 Jmeter 中使用 Backend Listener 配置

先看一下配置好的 Backend Listener ：

2）主要配置说明：
implementation 选择 influxdb 所对应的：

• influxdbUrl：需要改为自己 influxdb 的部署 ip 和映射端口，我这里是部署在本地，所以就是 localhost ,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，只是注意后面在 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 会将每个 transaction 都分别记录

3）运行验证

运行 Jmeter 脚本，然后再次在 influxdb 中查看数据，发现类似下面的数据说明输入导入成功：

2.4、Grafana部署

1）首先我们需要下载grafana的镜像：

$ docker pull grafana/grafana
1

2）启动一个grafana容器,将3000端口映射出来：

$ docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana
1

3）网页端访问locahost:3000验证部署成功

4）选择添加数据源

5）找到并选择 influxdb :

6）配置数据源

数据源创建成功时会有绿色的提示：

7）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

8）下载模板，在grafana的官网下载我们需要的展示模板

https://grafana.com/grafana/dashboards?dataSource=influxdb&search=jmeter

下面这两个是我尝试过的模板：

9）导入模板，我这里选择的是导入json文件的方式，导入后如下，配置好模板名称和对应的数据源，然后 import 即可

10）展示设置，首先选择我们创建的application

注意： 如果我们修改过表名，也就是在jmeter的Backend Listener的measurement配置(默认为jmeter)，这个时候就需要去设置中进行修改(我这里使用的就是默认的，所以无需修改)：

效果展示及推荐学习

经过一系列的奋斗之后，该到了我们检验成果的时候了。使用 Docker + JMeter + InfluxDB + Grafana 到底可以搭建怎样的性能监控平台呢？相比较 JMeter 自带的监控平台，我们搭建的性能监控平台究竟有什么优势呢？接下来就是展示成果的时候啦！

Appium 官方说明文档：
http://appium.io/docs/en/writing-running-appium/finding-elements/
http://appium.io/docs/en/commands/element/find-elements/

Uiautomator2 源码路径：

https://github.com/appium/appium-uiautomator2-server/blob/master/app/src/main/java/io/appium/uiautomator2/handler/FindElement.java

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