Docker 搭建性能监控平台
1. 为什么要搭建性能监控平台?
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::
中获取数据并以特定的模板进行展示
2、性能监控平台部署实践
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。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:
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:
3)进入容器内部,创建名为 jmeter 的数据库:容器
命令查看数据库创建成功
查看数据,这个时候应该是没有数据的:
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。配置:
2)主要配置说明:所对应的:3)运行验证运行中查看数据,发现类似下面的数据说明输入导入成功:
1)首先我们需要下载 grafana 的镜像:
2)启动一个 grafana 容器,将 3000 端口映射出来:
3)网页端访问 locahost:3000 验证部署成功
4)选择添加数据源
:
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
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,然后即可
10)展示设置,首先选择我们创建的 application
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):
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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