当前位置: 首页 > news >正文

学习笔记——压力测试案例,监控平台

测试案例

# 最简单的部署方式直接单机启动
nohup java -jar lesson-one-0.0.1-SNAPSHOT.jar > ./server.log 2>&1 &

然后配置执行计划:

  • 新建一个执行计划
    在这里插入图片描述
  • 配置请求路径
    在这里插入图片描述
  • 配置断言
  • 在这里插入图片描述
  • 配置响应持续时间断言
    在这里插入图片描述
  • 然后配置一些查看结果的统计报表或者图形
    在这里插入图片描述
    然后我们可以安装一个插件来可视化更多的指标:
    jmeter官网
    jmeter插件官网
    安装插件:
    将下载的插件jar 放到目录
    在这里插入图片描述
    看到插件中心表示安装插件完成:
    在这里插入图片描述
    然后安装下图两个插件:
    在这里插入图片描述
    安装完成以后就可以选择:
    在这里插入图片描述
    然后比较重要的三个指标是:
    响应时间:jp@gc - Response Times Over Time
    活动线程数:jp@gc - Active Threads Over Time
    每秒事务数:jp@gc - Transactions per Second

梯度压测

配置如下,只是多配置一些线程组:
在这里插入图片描述
然后为了后面使用方便可以定义一些环境变量:
在这里插入图片描述
使用环境变量:
在这里插入图片描述

InfluxDB监控平台的搭建

1 安装InfluxDB

docker pull influxdb:1.8
docker run -d --name influxdb -p 8086:8086 -p 8083:8083 influxdb:1.8
docker exec -it influxdb /bin/bash
#创建数据库
create database jmeter 
show databases

然后配置后端监听
在这里插入图片描述

2)主要配置说明
influxdbUrl:需要改为自己influxdb的部署ip和映射端口,我这里是部署在阿里云服务器,所以就是47.93.59.248,口是容器启动时映射的8086端口,db后面跟的是刚才创建的数据库名称
application:可根据需要自由定义,只是注意后面在 grafana 中选对即可
measurement:表名,默认是 jmeter ,也可以自定义
summaryOnly:选择true的话就只有总体的数据。false会记录总体数据,然后再将每个transaction都分别记录
samplersRegex:样本正则表达式,将匹配的样本发送到数据库
percentiles:响应时间的百分位P90、P95、P99
testTitle:events表中的text字段的内容
eventTags:任务标签,配合Grafana一起使用
在这里插入图片描述
进入容器内部,输入命令查看测试的数据:
在这里插入图片描述
2 安装 图形话界面 Grafana

docker pull grafana/grafana
docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

访问http://ip:3000/
然后增加一个数据源:
在这里插入图片描述
下面我们导入一些模板(官方提供)用于快速的可视化监控数据
在这里插入图片描述
这里直接参考两个非常常用的模板ID
Apache JMeter Dashboard dashboad
-ID:5496
JMeter Dashboard(3.2 and up)
dashboad-ID:3351
最终效果:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Prometheus 监控平台搭建

1 安装node_exporter

wget -c https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.1/node_exporter-1.6.1.linux-arm64.tar.gz
tar zxvf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz -C /liyong/  
nohup ./node_exporter > node.log 2>&1 &

访问:
http://ip:9100/metrics 验证是否安装成功
在这里插入图片描述
2 安装Prometheus

# 下载
wget -c https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.15.1/prometheus-2.15.1.linux-amd64.tar.gz 
# 解压
tar zxvf prometheus-2.15.1.linux-amd64.tar.gz -C /liyong/
# 运行
nohup ./prometheus > prometheus.log 2>&1 &

如果是监控多台服务器需要修改配置在prometheus.yml

scrape_configs:# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.- job_name: 'prometheus'# metrics_path defaults to '/metrics'# scheme defaults to 'http'.static_configs:- targets: ['ip1:9090','ip2:9090','ip3:9090']

启动以后访问:
http://ip:9090/targets
然后同样在Grafana中导入模板
Node Exporter for Prometheus Dashboard EN 20201010
dashboard-ID: 11074
Node Exporter Dashboard
dashboard-ID: 16098
在这里插入图片描述

http://www.lryc.cn/news/106833.html

相关文章:

  • sqlite 踩坑
  • 【论文笔记】神经网络压缩调研
  • 红外NEC通信协议
  • 数据分析DAY1
  • 算法通关村—迭代实现二叉树的前序,中序,后序遍历
  • 二叉搜索树(BST)的模拟实现
  • 【MFC】01.MFC框架-笔记
  • 基于ArcGIS污染物浓度及风险的时空分布
  • 【项目开发计划制定工作经验之谈】
  • 基于STM32的格力空调红外控制
  • rust中thiserror怎么使用呢?
  • ceph tier和bcache区别
  • Idea 2023.2 maven 打包时提示 waring 问题解决
  • docker数据持久化
  • 安全防护,保障企业图文档安全的有效方法
  • Open3D (C++) 基于拟合平面的点云地面点提取
  • 【Linux】Kali Linux 渗透安全学习笔记(2) - OneForAll 简单应用
  • DAY56:单调栈(二)下一个最大元素Ⅱ(环形数组处理思路)
  • kafka简介
  • Kafka-消费者组消费流程
  • FFmepg视频解码
  • SpringCloud深入理解 | 生产者、消费者
  • web题型
  • 使用curl和postman调用Azure OpenAI Restful API
  • 草莓叶病害数据集
  • 安卓音视频多对多级联转发渲染
  • 2023年电赛---运动目标控制与自动追踪系统(E题)OpenART mini的代码移植到OpenMV
  • SAP CAP篇十二:AppRouter 深入研究
  • HDFS中数据迁移的使用场景和考量因素
  • 科普 | 以太坊坎昆升级是什么