性能测试——jmeter实时压测结果收集

落日映苍穹つ 2024-03-22 19:37 67阅读 0赞

#### 这里写目录标题 ####

*  前言
 *  一、压测监控平台组成
 *  二、性能监控平台部署 - InfluxDB
 *  三、性能监控平台部署 - JMeter
 *  四、性能监控平台部署 - Grafana
 *  五、性能监控平台部署 – 运行与结果展示

## 前言 ##

测试报告 .vs. 压测监控  
JMeter原生测试报告带来的“痛苦”

> • 不具备实时性  
> • 报告中的数据是测试时间段内的平均值  
> • 长相问题

压测监控平台的优势

> • 实时展示JMeter压测数据  
> • 数据范围可选  
> • 界面更友好

## 一、压测监控平台组成 ##

**• JMeter：压测工具， 产生压测数据  
• InfluxDB: 开源时序数据库， 特别适合用于处理和分析资源监控数  
据，用于存储压测数据  
• Grafana：度量分析与可视化图标展示工具，可以支持不同种类的  
数据源，用于将存储于InfluxDB中的数据以图表的形式展示出来**

## 二、性能监控平台部署 - InfluxDB ##

部署方法： Docker 部署  
1、事先准备：  
• 安装Docker  
• 下载influxDB镜像： docker pull influxdb:1.8

2、启动 influxDB 容器  
将新 influxDB 容器命名为 jmeterdb, 执行docker创建容器命令

docker run -d -p 8086:8086 -p 8083:8083 --name=jmeterdb
    influxdb:1.8

执行如下命令进入容器内部

docker exec –it jmeterdb bash

3、在容器内部创建jmeter数据库，用于收集JMeter发送的压测数据

执行 influx命令进入命令台

root@1b2e93bb7534:/# influx
    Connected to http://localhost:8086 version 1.8.10
    InfluxDB shell version: 1.8.10

4、执行类sql语句 创建jmeter数据库：create database jmeter;

> create database jmeter;
    > show databases;
    name: databases
    name
    ----
    _internal
    jmeter
    > use jmeter;
    Using database jmeter

5、创建完jmeter数据库之后执行如下命令验证数据库已经创建成功:  
show databases;

> show databases;
    name: databases
    name
    ----
    _internal
    jmeter

## 三、性能监控平台部署 - JMeter ##

1、在JMeter中添加 Backend Listener 组件  
Backend Listener 组件，用于收集数据并发送给influxdb

![在这里插入图片描述][3bf13503e51a4df19c41de2dced27a58.png]  
在Backend Listener implementation 中选择 InfluxdbBackendListenerClient （注  
意：必须使用jmeter 5.0以上版本，否则需要单独装插件才可以看到这个组件）

> • 在influxdbURL中将实际的influxdb hostname填写进去  
> • application中填写 baidu  
> • 在testTitle中填写 Baidu Testing  
> • percentiles 中填写 50;90;95;99  
> • 将 summaryOnly 设置为false（让influxdb收集更多的详细信息）  
> • 其余配置保持不变

配置参考图  
![在这里插入图片描述][1db42d107d7740d08a332c4df812a615.png]

2、运行JMeter , 然后在 influxdb中检验是否已经能够接受到数据  
在influxdb 命令台中使用查询语句，检查是否已经能够收到数据

> select * from jmeter;
    name: jmeter
    time                application avg                count countError endedT hit max  maxAT meanAT min minAT pct50.0 pct90.0            pct95.0            pct99.0            rb     responseCode                                                      responseMessage                                                   sb    startedT statut transaction
    ----                ----------- ---                ----- ---------- ------ --- ---  ----- ------ --- ----- ------- -------            -------            -------            --     ------------                                                      ---------------                                                   --    -------- ------ -----------
    1684502522446000000 baidu                                           0               0     0          0                                                                                                                                                                                                                       0               internal
    1684502523664000000 baidu       42                 5     0                 5   94                25        30      94                 94                 94                 12485                                                                                                                                      575            all    all
    1684502523667000000 baidu       42                 5                           94                25        30      94                 94                 94                 12485                                                                                                                                      575            all    Baidu Request
    1684502523668000000 baidu       42                 5                           94                25        30      94                 94                 94                                                                                                                                                                           ok     Baidu Request
    1684502523669000000 baidu                                           5               3     2          1

## 四、性能监控平台部署 - Grafana ##

1、事先准备  
部署方法： Docker 部署  
下载镜像： docker pull grafana/grafana  
启动镜像：

docker run -d -p 3000:3000 --name=jmeterGraf
    grafana/grafana

2、访问 Grafana 的控制台链接，验证它已经运行正常  
默认用户名/密码：admin / admin，登录之后请跳过修改密码

3、在Grafana中添加数据源  
• 选择 Add data source  
• 找到 InfluxDB  
• 单击选择该DB

4、配置InfluxDB 数据源  
输入 URL ： http://\[hostname or IP\]:8086  
Database : jmeter  
其余参数保持默认值  
![在这里插入图片描述][9df3e736f8fd4fd48e8f770999fc58ba.png]  
![在这里插入图片描述][638f9e545014422895b62ff98ad115df.png]  
5、单击 Save & Test 按钮，确认返回消息提示正确确认信息  
![在这里插入图片描述][b8fbf14b533f4771a98bf082c3104b81.png]  
6、在Grafana 内导入JMeter Dashboard  
进入Home Dashboard 页面，选择Import

打开实现准备好的URL:https://grafana.com/grafana/dashboards/4026  
单击Load按钮导入  
![在这里插入图片描述][3b11616f3372485d91d729474935a8d6.png]  
7、在 DB name 中选择 InfluxDB  
单击 Import 按钮完成 Dashboard 导入

![在这里插入图片描述][539fb17cfdff4fe99e564355a4d366f1.png]  
8、打开刚刚导入的JMeter Dashboard 查看结果  
![在这里插入图片描述][cd306c6063784ecf9592fd014ce2e73c.png]

## 五、性能监控平台部署 – 运行与结果展示 ##

在JMeter中，分别将线程数分别调整为 10， 20， 30； 持续压  
测时间为20秒  
分别对系统施加压力测试，然后在 Grafana 面板中可以看到运行  
结果  
![在这里插入图片描述][e6c655002bcc4422975b355985d34426.png]  
![在这里插入图片描述][45008aea409e4b1a8bf330869065e36d.png]  
![在这里插入图片描述][fd77d2dc3f674f9dad9becf768d6e00e.png]  
![在这里插入图片描述][1e6b3976d75b42a883dc8335e1692d1d.png]  
![在这里插入图片描述][cd7ba752be754a35936fba38eeb96295.png]  
![在这里插入图片描述][380826b25eec429fa580cb27a3984151.png]

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