实战 | Docker+Jmeter+InfluxDB+Grafana 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：

$ docker pull influxdb

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：

$ docker run -d --name jmeter-influx -p 8083:8083 -p 8086:8086 influxdb

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

请点击链接获取更多技术文章，有惊喜哟：https://qrcode.ceba.ceshiren.com/link?name=article&project_id=qrcode&from=hwyun×tamp=1651114661

Docker

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