性能测试 CentOS下结合InfluxDB及Grafana图表实时展示JMeter相关性能数据2

本文涉及的产品
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
性能测试 PTS,5000VUM额度
简介: 性能测试 CentOS下结合InfluxDB及Grafana图表实时展示JMeter相关性能数据2

或者

sudo /bin/systemctl daemon-reload

sudo /bin/systemctl enable grafana-server.service

 

 

注意:安装grafana时不要指定安装路径,按默认的就好

 

浏览器输入网址:10.203.25.106:3000访问看看效果: 

 

 

输入账号admin 密码admin登录

 

 

 

参考链接:https://blog.csdn.net/wudufeng/article/details/78567866

 

配置grafana图表数据源

 

打开页面中按如方式填写

 

 

说明

Name 数据源名称,自定义

Type  设置为InfluxDB

URL   设置influxDB服务器地址和端口(这里的8086influxdb配置文件,[http]节点下配置的 bind-address  

 

Database 设置为在influxdb配置中,[[graphite]]节点下配置的database值,这样grafana就可以从这个数据库读取相关表相关数据了

 

User  Password 可以不填写,因为设置授权认证

 

最后点击Save&Test按钮,如果成功则可看到上述Data source working的提示

 

[http]

 # Determines whether HTTP endpoint is enabled.

 enabled = true

 

 # The bind address used by the HTTP service.

 bind-address = ":8086"  

 

JMeter Backend Listener监听器配置

右键测试计划、线程组 -> 添加->监听器-> Backend Listener

 

 

 

如下,修改graphiteHostinfluxdb服务器所在地址,设置influxdb 配置文件中[[graphite]]节点下,配置的bind-address 值,设置rootMetricsPrefix为配置的database值,其它暂且默认即可

 

也可以设置summaryOnlyfalse,并在samplerList中填写sampler元素名称(多个元素之间用逗号分隔),如下(JMeter 2.13

 

 

这样就可以统计单个sampler的相关信息了

 

samplersList也支持正则表达式,具体操作如下:

1.summanyOnly”修改成False

2.将“userRegexpForSamplersList”修改成True

3. 设置“samplersList”的值为匹配目标sampler的正则表达式

 

参考链接:

http://jmeter.apache.org/usermanual/component_reference.html#Backend_Listener

 

 

运行jmeter

 

新建grafana图表

 

图表配置并查看效果

 

jmeter measurement说明

 

 

线程/虚拟用户指标

test.minAT

最小活动线程数

 

test.maxAT

最大活动线程数

 

test.meanAT

平均活动线程数

 

test.startedT

已启动线程数

 

test.endedT

已完成线程数

 

响应时间指标

.ok.count

统计指定sampler的响应成功的响应数

 

注:samplerName指定了要统计的sampler,如果为all则表示针对所有all sampler的统计

 

.h.count

统计指定sampler的服务器每秒点击数,会累计sample结果及子sample结果(如果使用了事务控制器,必须取消勾选Generate parent sampler选项)

 

.ok.min

统计指定sampler响应成功的最小响应时间

 

.ok.max

统计指定sampler响应成功的最大响应时间

 

.ok.avg

统计指定sampler响应成功的平均响应时间

 

.ok.pct

统计指定sampler响应成功的百分比

 

.ko.count

统计指定sampler响应失败数

 

.ko.min

统计指定sampler响应失败的最小响应时间

 

.ko.max

统计指定sampler响应失败的最大响应时间

 

.ko.avg

统计指定sampler响应失败的平均响应时间

 

.ko.pct

统计指定sampler响应失败的百分比

 

.a.count

统计指定sampler请求数

 

.a.min

统计指定sampler请求的最小响应时间

 

.a.max

统计指定sampler的最大响应时间

 

.a.avg

统计指定sampler的平均响应时间

 

.a.pct

统计指定sampler的响应占比

 

参考链接:

http://jmeter.apache.org/usermanual/realtime-results.html#metrics

 

 

http://www.testautomationguru.com/jmeter-real-time-results-influxdb-grafana/

 

 

 

 

 

 

 

 

 

相关实践学习
通过可观测可视化Grafana版进行数据可视化展示与分析
使用可观测可视化Grafana版进行数据可视化展示与分析。
目录
相关文章
|
3月前
|
测试技术 数据库 UED
Python 性能测试进阶之路:JMeter 与 Locust 的强强联合,解锁性能极限
【9月更文挑战第9天】在数字化时代,确保软件系统在高并发场景下的稳定性至关重要。Python 为此提供了丰富的性能测试工具,如 JMeter 和 Locust。JMeter 可模拟复杂请求场景,而 Locust 则能更灵活地模拟真实用户行为。结合两者优势,可全面评估系统性能并优化瓶颈。例如,在电商网站促销期间,通过 JMeter 模拟大量登录请求并用 Locust 模拟用户浏览和购物行为,可有效识别并解决性能问题,从而提升系统稳定性和用户体验。这种组合为性能测试开辟了新道路,助力应对复杂挑战。
124 2
|
3天前
|
Prometheus 监控 前端开发
Grafana 安装配置教程,让你的 Prometheus 监控数据变得更美观
《Grafana安装配置教程,让你的Prometheus监控数据变得更美观》简介: Grafana是一个开源的度量分析与可视化工具,支持多种数据源(如Prometheus),提供丰富的可视化功能和警报机制。本文详细介绍了Grafana的安装、汉化方法及模板使用,帮助用户轻松创建美观、灵活的数据面板,并实现数据的协作与共享。通过Docker镜像、配置文件修改或替换前端页面等方式实现汉化,让用户更便捷地使用中文界面。此外,还提供了导入JSON格式模板的具体步骤,方便快速搭建仪表盘。
20 2
|
26天前
|
并行计算 算法 测试技术
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面
C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面,旨在通过综合策略提升程序性能,满足实际需求。
57 1
|
3月前
|
缓存 Java 测试技术
谷粒商城笔记+踩坑(11)——性能压测和调优,JMeter压力测试+jvisualvm监控性能+资源动静分离+修改堆内存
使用JMeter对项目各个接口进行压力测试,并对前端进行动静分离优化,优化三级分类查询接口的性能
120 10
谷粒商城笔记+踩坑(11)——性能压测和调优,JMeter压力测试+jvisualvm监控性能+资源动静分离+修改堆内存
|
4月前
|
消息中间件 Kafka 测试技术
【Azure 事件中心】使用Kafka的性能测试工具(kafka-producer-perf-test)测试生产者发送消息到Azure Event Hub的性能
【Azure 事件中心】使用Kafka的性能测试工具(kafka-producer-perf-test)测试生产者发送消息到Azure Event Hub的性能
|
4月前
|
监控 Java 测试技术
实战派必看!Python性能测试中,JMeter与Locust如何助力性能调优
【8月更文挑战第6天】性能优化是软件开发的关键。本文介绍JMeter与Locust两款流行性能测试工具,演示如何用于Python应用的性能调优。JMeter可模拟大量用户并发访问,支持多种协议;Locust用Python编写,易于定制用户行为并模拟高并发。根据场景选择合适工具,确保应用在高负载下的稳定运行。
144 4
|
4月前
|
测试技术 数据库 UED
Python 性能测试进阶之路:JMeter 与 Locust 的强强联合,解锁性能极限
【8月更文挑战第6天】在数字化时代,确保软件在高并发下的稳定性至关重要。Python 提供了强大的性能测试工具,如 JMeter 和 Locust。JMeter 可配置复杂请求场景,而 Locust 则以 Python 脚本灵活模拟真实用户行为。两者结合,可全面评估系统性能。例如,对电商网站进行测试时,JMeter 模拟登录请求,Locust 定义浏览和购物行为,共同揭示系统瓶颈并指导优化,从而保证稳定高效的用户体验。
110 1
|
4月前
|
Linux C#
【Azure App Service】C#下制作的网站,所有网页本地测试运行无误,发布至Azure之后,包含CHART(图表)的网页打开报错,错误消息为 Runtime Error: Server Error in '/' Application
【Azure App Service】C#下制作的网站,所有网页本地测试运行无误,发布至Azure之后,包含CHART(图表)的网页打开报错,错误消息为 Runtime Error: Server Error in '/' Application
|
5月前
|
测试技术 Linux
linux 服务器运行jmeter 进行服务性能压测
linux 服务器运行jmeter 进行服务性能压测
453 0
|
5月前
|
Java 测试技术
用代码模拟调用接口方式压测现网服务器的服务性能
用代码模拟调用接口方式压测现网服务器的服务性能
40 0