【Docker】性能测试监控平台搭建：InfluxDB+Grafana+Jmeter+cAdvisor

前言

**在做性能测试时，如果有一个性能测试结果实时展示的页面，可以极大的提高我们对系统性能表现的掌握程度，进而提高我们的测试效率。**但是我们每次打开Jmeter都会有几个硕大的字提示别用GUI模式进行负载测试，而且它自带的监视器效果实在一般：在Windows下渲染效果不好，在linux环境（非GUI环境）下更是无法使用，这一点我在之前的文章中有过简单的描述。

所以，在做性能测试时，为Jmeter构建一个可视化的监控环境平台是非常有价值的。这也是这篇博客的目的。

首先我们来看一下最后的成品，监控了TPS、并发、请求成功率、失败率、请求&接收数据大小、平均响应时长、95%的请求平均响应时长等等。（这里面的各个板块都是可自定义配置的，无论多花里花哨都可以[奸笑脸]）

业务服务监控：精确到具体的接口

Mysql监控：精确到具体的查询函数

Redis监控：精确到具体的cache操作

组件简介

首先我们一起来简单了解下今天需要用到的这几个工具。

InfluxDB

一个开源的时序数据库,使用GO语言开发,特别适合用于处理和分析资源监控数据这种时序相关数据。

cAdvisor

Google用来监测单节点的资源信息的监控工具。Kubernetes中也缺省地将其作为单节点的资源监控工具，各个节点缺省会被安装上Cadvisor。

Grafana

一款可视化度量分析和可视化套件，常用于可视化基础设施和应用程序分析，与Kibana类似，UI更加灵活，且插件丰富。

Jmeter

Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试，它最初被设计用于Web应用测试，但后来扩展到其他测试领域。

镜像安装+启动

虽然直接部署、配置grafana、InfluxDB并不复杂，但是使用docker部署会有更好的环境可移植性，也更简单，所以选择使用docker进行部署。

如果我们确定自己想要的镜像版本，可以直接指定版本执行docker run来运行，从而忽略掉拉取镜像的过程，本文就是使用的这种方法。

但是有一点需要注意 ，如果没有指定镜像版本直接运行docker run，docker主进程首先会在本地查找，如未发现合适的镜像，会直接到远程镜像仓库（可以指定私有仓库）拉取最新版本（tag：latest）。

安装influxDB

python 复制代码

docker run -d \
   -p 8083:8083 \
   -p 8086:8086 \
   --expose 8090 \
   --expose 8099 \
   --name influxsrv \
   tutum/influxdb

安装cadvisor

python 复制代码

docker run \
  --volume=/:/rootfs:ro \
  --volume=/var/run:/var/run:rw \
  --volume=/sys:/sys:ro \
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  -p 8080:8080 \
  --detach=true --link influxsrv:influxsrv \
  --name=cadvisor \
  google/cadvisor:latest \
  -storage_driver=influxdb \
  -storage_driver_db=cadvisor \
  -storage_driver_host=influxsrv:8086

安装granfana

python 复制代码

docker run -d \
  -p 3000:3000 \
  -e INFLUXDB_HOST=localhost \
  -e INFLUXDB_PORT=8086 \
  -e INFLUXDB_NAME=cadvisor \
  -e INFLUXDB_USER=root -e INFLUXDB_PASS=root \
  --link influxsrv:influxsrv \
  --name grafana \
grafana/grafana

各个参数含义

参数	含义
-d	容器在后台运行
-p	将容器内端口映射到宿主机端口，格式为宿主机端口:容器内端口；8083是influxdb的web管理工具端口，8086是influxdb的HTTP API端口
--expose	可以让容器接受外部传入的数据
--name	指定容器名称
--link	--link [name/id]:alias, name和id是源容器的name和id，alias是源容器在link下的别名；在--link标签下，接收容器就是通过设置环境变量和更新/etc/hosts文件来获取源容器的信息，并与之建立通信和传递数据的。
--volume	把一个本地主机的目录当做数据卷挂载在容器上,[host-dir]:[container-dir]:[rw/ro],挂载点可以让多个容器共享。

storage| storage_driver/指定数据库类型、storage_driver_db/指定数据库实例、storage_driver_host/指定数据库host

镜像名称后面加冒号接tag，能指定docker版本，安装完成之后执行docker ps会看到下面的信息

也可以执行docker exec -it container-id /bin/bash进入容器内部查看信息，比如我们拉取的grafana镜像的grafana版本是5.3.4。

influxdb配置

登录influxdb

我们在上面执行了docker run之后，其实服务就已经起来了，所以现在可以直接使用8083这个已经映射好的influxdb的web管理端口进行influxd的配置管理。

直接访问http://host-ip:8083/进入配置管理界面。点击配置管理界面右上角的配置按钮图标进入配置配置管理后台，使用root/root登录。

创建cAdvisor应用数据库

在上图中我们可以看到influxdb提供了一些查询/操作数据的语句模版，这对我们这些不太熟悉它的人写SQL非常有帮助。

比如我们选择模板CREATE DATABASE，在输入框会出现CREATE DATABASE "db_name"，把db_name 替换成我们的数据源cadvisor，回车，我们的数据库就创建完成了。接下来我们继续执行下面的SQL来完成用户的创建和授权：

python 复制代码

CREATE USER "cadvisor" WITH PASSWORD 'cadvisor'
grant all privileges on "cadvisor" to "cadvisor"

执行成功会有 Success! (no results to display) 的提示。

执行docker run 的命令的时候会生成的一串数字

查看cAdvisor信息

其实在上面我们执行docker run安装cAdvisor的时候，cAdvisor就已经完成了，我们访问http://host-ip:8080/containers/能看到下面的信息

granfana配置

我们在前面已经完成了grafana的部署启动，访问http://host-ip:3000使用admin/admin即可登录配置管理后台，如果不想修改密码可以选择跳过。

配置Granfana数据源

选择数据库类型为influxdb，host为http://influxsrv:8086，填写cadvisor的账户密码：

保存之后，点击保存并测试：

添加Dashboard

点击左侧的 + 号，选择Dashboard，选择graph

进入心界面后，选择title，选择编辑

在展示数据配置界面选择一个数据源，比如内存，点击保存，即可完成该数据的动态展示：

在配置界面Axes选项卡中配置相关的显示单位。可以根据实际的情况选择监控的单位。，因为我们监控的内存，所以选择的是相关的单位。

至此，所有配置步骤完成，简单配置了两个图像：

配置Jmeter监控

是不是很奇怪怎么说了那么久还是没有说到怎么配置Jmeter的监控？其实做完前面的事情，我们的测试环境就已经搭建完了，在接入数据库之前我们可以使用前面的方法在influxdb 建一张叫Jmeter的表，然后在启动测试之前选择添加一个后端监听器，并选择为 influxdb ，数据库连接配置修改为我们搭建的真实host就可以运行测试了，数据都会写入Jmeter这张表，剩下的就是如何配置第一张图那样的花里胡哨的东西把它展示出来：

下图是我简单选择的几个维度生成的监控图像，红框标出的是可以选择的各种指标，还有一部分没有罗列出来，可以根据实际情况进行选择：

总结

前面介绍的都是压力机的配置，实际上性能测试还需要搭建性能测试环境、进行代码埋点等。

代码埋点我们是通过写一些公共的类库，比如在操作redis、DB的方法的封装中添加；

压测环境部署 我们使用的是helm（基于k8s）封装chart文件夹的方式完成的，可以快速的集成，再结合Jenkins快速的完成性能自动化的持续集成。

资料获取方法

【留言777】

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