概述

本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控。

引言

我们很多时候在使用JMeter做性能测试，我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况，总是需要等到测试完成后去看Report，如果是长时间压测，比如压测1~2天，那就更烦人了。

压测的时候，我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出，可以看到如下内容

GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息，其中包括：Avg (Average), Min (Minimum) 、Max (Maximum)响应时间，TPS，错误率，活跃线程数等, jmeter.properties默认是30秒的统计频率，如果我们想使用小于30秒更细颗粒度的统计频率的时候，那么在控制台会有大量的输出，这个时候我们就不好观察结果了。

# jmeter.properties

# Define the following property to automatically start a summariser with that name

# (applies to non-GUI mode only)

# summariser.name=summary

#

# interval between summaries (in seconds) default  minutes

# summariser.interval=

#

# Write messages to log file

# summariser.log=true

#

# Write messages to System.out

# summariser.out=true

另一方面，如果需要分享给其它人员，这种控制台输出方式并不是一个很友好的方式，我们需要一个简单漂亮的图形，比如HTML Dashboard，但需要等待整个测试完成。

因此，我们可以在测试计划中去除GenerateSummaryResults，把测试结果发送到数据库中持久化，这样我们就可以通过SQL查询数据库来创建展示图表。

从JMeter2.13开始，通过提供实现AbstractBackendListenerClient的类，可以使用（JDBC，JMS，Webservice，…）通过Backend Listener发送到数据库的存储实时结果。

BackendListenerGraphiteBackendListenerClient，允许将统计指标发送到Graphite
此功能提供：

实时数据
漂亮图表
能够对比2个以上的测试计划
只要JMeter产生相同的Backend，就可以存储监控数据
…
JMeter 3.2 Backend Listener中引入的 InfluxDBBackendListenerClient允使用UDP或HTTP协议将统计指标发送到InfluxDB

此功能提供：

实时数据
漂亮图表
能够对比2个以上的测试计划
能够向图表添加注释
只要JMeter产生相同的Backend，就可以存储监控数据
…

解决方案

JMeter引入Backend Listener，用于在压测过程中实时发送统计指标数据给时序数据库Influxdb,通过配置Grafana(开源的WEB可视化看板)数据源连接到Influxdb，我们就可以创建炫酷的可视化看板，并可以实时获取到测试指标数据。

相关介绍：

时序数据库：处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。想象它就像一个sql表，其中时间是它的主键
InfluxDB：是一款用Go语言编写的开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据，如DevOps监控数据，APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据。

官网地址：https://www.influxdata.com/
数据DEMO

> select* from weather

name: weather

-------------

time                    altitude        area    humidity        temperature

                 北

                 上

                 北

                 广

                 上

                 北

                 广      -

                 上                    

与传统数据库中的名词做比较

influxDB中的名词 传统数据库中的概念

Point由时间戳（time）、数据（field）、标签（tags）组成。

JMeter&InfluxDB集成

InfluxDB安装

安装要求

网络端口

InfluxDB默认使用以下网络端口：

• TCP端口8086用于通过InfluxDB的HTTP API进行客户端-服务器通信
• TCP端口8088用于RPC服务以进行备份和还原
• 除了上面的端口，InfluxDB还提供了多个可能需要自定义端口的插件。可以通过配置文件修改所有端口映射，配置文件位于/etc/influxdb/influxdb.conf默认位置。

网络时间协议（NTP）

InfluxDB使用主机的UTC本地时间为数据分配时间戳并用于协调目的。使用网络时间协议（NTP）同步主机之间的时间; 如果主机的时钟与NTP不同步，写入InfluxDB的数据的时间戳可能不准确。

下载安装

wget et https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.6.2.x86_64.rpm

sudo yum localinstall influxdb-1.6..x86_86_64.rpm

InfluxDB配置

找到InfluxDB配置文件（/etc/influxdb/influxdb.conf）

vi /etc/influxdb/influxdb.conf

influxdb.conf中的大多数设置都被注释掉了;所有注释掉的设置将确定为内部默认值。如果配置文件中的任何未注释的设置都会覆盖内部默认值。
请注意，本地配置文件不需要包含每个配置设置。
如果你无法找到配置文件，可以使用InfluxDB显示配置命令

Influxd config

Jmeter使用graphite协议去写入数据到InfluxDB，因此，需要在InfluxDB配置文件启用它，如下图所示：

[[graphite]]

 enabled = true

 bind-address = ":2003"

 database = "jmeter"

 retention-policy = ""

 protocol = "tcp"

 batch-size =

 batch-pending =

 batch-timeout = "1s"

 consistency-level = "one"

 separator = "."

 udp-read-buffer = 

修改后，使用以下命令加载InfluxDB启动

有两种方法可以使用配置文件启动InfluxDB：
1.使用以下-config选项将进程指向正确的配置文件

influxd -config /etc/influxdb/influxdb.conf

2.将环境变量设置为INFLUXDBCONFIGPATH配置文件的路径并启动

echo $INFLUXDB_CONFIG_PATH

/etc/influxdb/influxdb.conf

influxd

InfluxDB操作

[root@zuozewei ~]# influx  #登录数据库

Connected to http://localhost:8086 version 1.6.2

InfluxDB shell version: 1.6.

> show databases  #查看所有数据库

name: databases

name

----

_internal

> CREATE DATABASE "jmeter" #创建数据库

> use jmeter               #切换数据库

Using database jmeter

> CREATE USER "admin" WITH PASSWORD 'admin' WITH ALL PRIVILEGES # 创建管理员权限的用户

JMeter配置

1. 创建一个测试计划，并添加Backend Listener
2. 设置InfluxDB IP及端口设置InfluxDB IP及端口
3. 运行测试，等待几秒运行测试，等待几秒
4. 查看JMeter是否生成错误日志查看JMeter是否生成错误日志

端口说明：

• 8086端口，Grafana用来从数据库取数据的端口
• 2003端口，JMeter往数据库发数据的端口

查看JMeter数据库下所有的表

> show measurements

name: measurements

name

----

delta

jmeter.all.a.avg

jmeter.all.a.count

jmeter.all.a.max

jmeter.all.a.min

jmeter.all.a.pct90

jmeter.all.a.pct95

jmeter.all.a.pct99

jmeter.all.h.count

jmeter.all.ko.count

jmeter.all.ok.avg

jmeter.all.ok.count

jmeter.all.ok.max

jmeter.all.ok.min

jmeter.all.ok.pct90

jmeter.all.ok.pct95

jmeter.all.ok.pct99

jmeter.test.endedT

jmeter.test.maxAT

jmeter.test.meanAT

jmeter.test.minAT

jmeter.test.startedT

total

OK，我们已经可以将统计指标数据成功发送到InfluxDB

Grafana&InfluxDB集成

什么是Grafana？

Grafana是一个开源软件，拥有丰富的指标仪表盘和图形编辑器，适用Graphite, Elasticsearch, OpenTSDB, Prometheus，InfluxDB。简单点说就是一套开源WEB可视化平台。

官网地址：https://grafana.com/

安装启动

下载安装

wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-4.2.0-1.x86_64.rpm

sudo yum localinstall grafana-4.2.-.x86_64.rpm

启动

service grafana-server start

Starting grafana-server (via systemctl): [ OK ]

使用浏览器打开 http://IP:3000/login，访问Grafana主页

创建InfluxDB数据源

单击save&test，确保可以连接上InfluxDB

创建dashboard

添加Graph面板

数据绑定

线程数/用户相关指标

test.minAT-Min active threads：最小活跃线程数
test.maxAT-Max active threads：最大活跃线程数
test.meanAT-Mean active threads：活跃线程数
test.startedT-Started threads：启动线程数
test.endedT-Finished threads：结束线程数

响应时间指标

.ok.count：采样器的成功响应数
.h.count：每秒点击数
.ok.min：采样器成功最短响应时间
.ok.max：采样器成功最长响应时间
.ok.avg：采样器成功平均响应时间
.ok.pct：采样器成功响应百分比
.ko.count：采样器失败响应数
.ko.min：采样器失败的响应最短时间
.ko.max：采样称失败最长响应时间
.ko.avg：采样器失败平均响应时间
.ko.pct：采样器失败响应百分比
.a.count：采样器响应数（ok.count和ko.count的总和）
.a.min：采样器最小响应时间（ok.count和ko.count的最小值）
.a.max：采样器最大响应时间（ok.count和ko.count的最大值）
.a.avg：采样器平均响应时间（ok.count和ko.count的平均值）
.a.pct：采样器响应百分比（根据和失败样本的总数计算）

Backend Listener的默认百分位设置为“90;95;99”，即百分位数为90％，95％和99％。
Graphite使用点（“.”）去拆分的元素，这可能与十进制百分位值混淆。JMeter转换任何此类值，用下划线（“ - ”）替换点（“.”）。例如，“99.9 ”变为“99_9 ”
默认情况下，JMeter发送在samplerName“all”下累计的所有采样器的指标。 如果配置了 BackendListenerSamplersList，那么JMeter还会发送匹配样本名称的指标，前提是配置 summaryOnly=true

压测中的效果

导入Dashboard模版

如果让大家去设计一个好看的Dashboard，估计大家都不太想从零开始自己设计，其实Grafana官网提供丰富的模版的库，大家可以自己上去找，然后进行二次扩展。

官网模版库：https://grafana.com/dashboards

搜索看板模版

此处，我选择下载这个下载量3000+的模版

下模版JSON文件

导入模版

选择数据源

JMeter Backend Listener设置

压测期间的动画效果

至此，我初步打造的压测可视化实时监控大功告成~