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做采集网站赚钱吗,惠州免费建站模板,中小型网站设计哪家好,东莞企业网站推广公司Jmeter插件使用 首先我们安装完插件配置后#xff0c;要在插件中心安装这两个插件 下载成功后出现以下结果#xff1a; 响应时间 响应时间#xff1a;jpgc - Response Times Over Time 活动线程数 活动线程数#xff1a;jpgc - Active Threads Over Time 每秒事务数 每…Jmeter插件使用首先我们安装完插件配置后要在插件中心安装这两个插件下载成功后出现以下结果响应时间响应时间jpgc - Response Times Over Time活动线程数活动线程数jpgc - Active Threads Over Time每秒事务数每秒事务数jpgc - Transactions per SecondRT响应时间平均值332msP50中位数8ms 内P90514ms 内P951051ms 内P996797ms 内最小值2ms最大值35s压力机活动线程数代表压测过程中施加的压力情况TPS每秒事务数数值越大性能越好QPS每秒查询数量数值越大性能越好TPS QPS吞吐量每秒请求数量数值越大性能越好压测监控平台压测平台架构图Docker环境配置首先我们需要配置docker环境# 1.更新yum包 sudo yum update -y # 2.安装软件包 sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 # 3.设置yum源为阿里云 sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo # 4.安装docker sudo yum install docker-ce # 5.检查docker版本 docker -v安装InfluxDB# 1.下载镜像 docker pull influxdb:1.8 # 2.启动容器 docker run -d --name influxdb -p 8086:8086 -p 8083:8083 influxdb:1.8 # 3.进入容器创建jmeter数据库 docker exec -it influxdb /bin/bash操作influxDB# 进入操作界面 influx # 创建数据库 create database jmeter # 查看数据库是否创建成功 show databases创建完的结果为Connected to http://localhost:8086 version 1.8.10 InfluxDB shell version: 1.8.10 create database jmeter show databases name: databases name ---- _internal jmeter 使用influxDB# 使用jmeter库 use jmeter # 查询数据库中的数据 select * from jmeter设置Jmeter脚本后置监听器influxdbUrl需要改为自己influxdb的部署ip和映射端口我这里是部署在阿里云服务器所以就是47.93.59.248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会记录总体数据然后再将每个transaction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、P99testTitleevents表中的text字段的内容eventTags任务标签配合Grafana一起使用然后我们启动压测工具再查看数据库表发现出现以下结构安装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访问连接http://guslegend:3000/login默认用户名/密码admin/admin选择添加数据源导入模版直接输入模版id号上传模版json文件输入模版json内容在Grafana的官网找到我们需要的展示模板Apache JMeter Dashboarddashboad-ID5496JMeter Dashboard(3.2 and up)dashboad-ID3351启动压测工具查看结果安装node_exporter# 下载 wget -c https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz # 解压 tar zxvf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/hero/ # 启动 cd /usr/local/hero/node_exporter-0.18.1.linux-amd64 nohup ./node_exporter node.log 21 安装Prometheus# 下载 wget -c https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.15.1/prometheus-2.15.1.linux-amd64.tar.gz # 解压 mkdir /usr/local/hero/ tar zxvf prometheus-2.15.2.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/hero/ cd prometheus-2.15.2.linux-amd64 # 运行 nohup ./prometheus prometheus.log 21 配置prometheus.yml文件# 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 its Prometheus itself. scrape_configs: # The job name is added as a label jobjob_name to any timeseries scraped from this config. - job_name: hero-Linux static_configs: - targets: [172.17.0.1:9100,172.17.0.1:9100,172.17.0.1:9100]访问http://guslegend:9090/graph在Grafana中配置Prometheus的数据源导入Linux系统dashboardNode Exporter for Prometheus Dashboard EN 20201010dashboard-ID: 11074Node Exporter Dashboarddashboard-ID: 16098