前言
在做性能測試時，如果有一個性能測試結果實時展示的頁面，可以極大的提高我們對系統性能表現的掌握程度，進而提高我們的測試效率。但是我們每次打開Jmeter都會有幾個碩大的字提示別用GUI模式進行負載測試，而且它自帶的監視器效果實在一般：在Windows下渲染效果不好，在linux環境（非GUI環境）下更是無法使用，這一點我在如何選擇性能測試工具中有過簡單的描述。
所以，在做性能測試時，爲Jmeter構建一個可視化的監控環境平臺是非常有價值的。這也是這篇博客的目的。
首先我們來看一下最後的成品，監控了TPS、併發、請求成功率、失敗率、請求&接收數據大小、平均響應時長、95%的請求平均響應時長等等。（這裏面的各個板塊都是可自定義配置的，無論多花裏花哨都可以[奸笑臉]）
業務服務監控：精確到具體的接口
Mysql監控：精確到具體的查詢函數
Redis監控：精確到具體的cache操作
組件簡介
首先我們一起來簡單瞭解下今天需要用到的這幾個工具。
InfluxDB
一個開源的時序數據庫,使用GO語言開發,特別適合用於處理和分析資源監控數據這種時序相關數據。
cAdvisor
Google用來監測單節點的資源信息的監控工具。Kubernetes中也缺省地將其作爲單節點的資源監控工具，各個節點缺省會被安裝上Cadvisor。
Grafana
一款可視化度量分析和可視化套件，常用於可視化基礎設施和應用程序分析，與Kibana類似，UI更加靈活，且插件豐富。
Jmeter
Apache組織開發的基於Java的壓力測試工具。用於對軟件做壓力測試，它最初被設計用於Web應用測試，但後來擴展到其他測試領域。
鏡像安裝+啓動
雖然直接部署、配置grafana、InfluxDB並不複雜，但是使用docker部署會有更好的環境可移植性，也更簡單，所以選擇使用docker進行部署。
如果我們確定自己想要的鏡像版本，可以直接指定版本執行docker run來運行，從而忽略掉拉取鏡像的過程，本文就是使用的這種方法。
但是有一點需要注意，如果沒有指定鏡像版本直接運行docker run，docker主進程首先會在本地查找，如未發現合適的鏡像，會直接到遠程鏡像倉庫（可以指定私有倉庫）拉取最新版本（tag：latest）。
安裝influxDB
docker run -d \
-p 8083:8083 \
-p 8086:8086 \
--expose 8090 \
--expose 8099 \
--name influxsrv \
tutum/influxdb
安裝cadvisor
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
安裝granfana
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
各個參數含義
| 參數 | 含義 |
|---|---|
| -d | 容器在後臺運行 |
| -p | 將容器內端口映射到宿主機端口，格式爲 宿主機端口:容器內端口；8083是influxdb的web管理工具端口，8086是influxdb的HTTP API端口 |
| --expose | 可以讓容器接受外部傳入的數據 |
| --name | 指定容器名稱 |
| --link | --link [name/id]:alias, name和id是源容器的name和id，alias是源容器在link下的別名；在--link標籤下，接收容器就是通過設置環境變量和更新/etc/hosts文件來獲取源容器的信息，並與之建立通信和傳遞數據的。 |
| --volume | 把一個本地主機的目錄當做數據卷掛載在容器上,[host-dir]:[container-dir]:[rw/ro],掛載點可以讓多個容器共享。 |
| - storage | storage_driver/指定數據庫類型、storage_driver_db/指定數據庫實例、storage_driver_host/指定數據庫host |
鏡像名稱後面加冒號接tag，能指定docker版本，安裝完成之後執行docker ps會看到下面的信息
也可以執行docker exec -it container-id /bin/bash進入容器內部查看信息，比如我們拉取的grafana鏡像的grafana版本是5.3.4。
influxdb配置
登錄influxdb
我們在上面執行了docker run之後，其實服務就已經起來了，所以現在可以直接使用8083這個已經映射好的influxdb的web管理端口進行influxd的配置管理。
直接訪問http://host-ip:8083/進入配置管理界面。點擊配置管理界面右上角的 配置按鈕圖標 進入配置配置管理後臺，使用root/root登錄。
創建cAdvisor應用數據庫
在上圖中我們可以看到influxdb提供了一些查詢/操作數據的語句模版，這對我們這些不太熟悉它的人寫SQL非常有幫助。
比如我們選擇模板CREATE DATABASE，在輸入框會出現CREATE DATABASE "db_name"，把db_name 替換成我們的數據源cadvisor，回車，我們的數據庫就創建完成了。接下來我們繼續執行下面的SQL來完成用戶的創建和授權：
CREATE USER "cadvisor" WITH PASSWORD 'cadvisor'
grant all privileges on "cadvisor" to "cadvisor"
執行成功會有 Success! (no results to display) 的提示。
執行docker run 的命令的時候會生成的一串數字
查看cAdvisor信息
其實在上面我們執行docker run安裝cAdvisor的時候，cAdvisor就已經完成了，我們訪問http://host-ip:8080/containers/能看到下面的信息
granfana配置
我們在前面已經完成了grafana的部署啓動，訪問http://host-ip:3000使用admin/admin即可登錄配置管理後臺，如果不想修改密碼可以選擇跳過。
配置Granfana數據源
選擇數據庫類型爲influxdb，host爲http://influxsrv:8086，填寫cadvisor的賬戶密碼：
保存之後，點擊保存並測試：
添加Dashboard
點擊左側的 + 號，選擇Dashboard，選擇graph
進入心界面後，選擇title，選擇編輯
在展示數據配置界面選擇一個數據源，比如內存，點擊保存，即可完成該數據的動態展示：
在配置界面Axes選項卡中配置相關的顯示單位。可以根據實際的情況選擇監控的單位。，因爲我們監控的內存，所以選擇的是相關的單位。
至此， 所有配置步驟完成，簡單配置了兩個圖像：
配置Jmeter監控
是不是很奇怪怎麼說了那麼久還是沒有說到怎麼配置Jmeter的監控？其實做完前面的事情，我們的測試環境就已經搭建完了，在接入數據庫之前我們可以使用前面的方法在influxdb建一張叫Jmeter的表，然後在啓動測試之前選擇添加一個後端監聽器，並選擇爲 influxdb ，數據庫連接配置修改爲我們搭建的真實host就可以運行測試了，數據都會寫入Jmeter這張表，剩下的就是如何配置第一張圖那樣的花裏胡哨的東西把它展示出來：
下圖是我簡單選擇的幾個維度生成的監控圖像，紅框標出的是可以選擇的各種指標，還有一部分沒有羅列出來，可以根據實際情況進行選擇：
總結
前面介紹的都是壓力機的配置，實際上性能測試還需要搭建性能測試環境、進行代碼埋點等，代碼埋點可以通過寫一些公共的類庫，比如在操作redis、DB的方法的封裝中添加；測試環境部署，我們使用的是helm（基於k8s）封裝的方式完成的，可以快速的集成，結合Jenkins快速的完成性能自動化的持續集成。
參考資料：
https://www.jianshu.com/p/21d66ca6115e
https://www.cnblogs.com/51kata/p/5266626.html
https://my.oschina.net/guol/blog/271225
https://blog.csdn.net/smooth00/article/details/79926294
https://www.jianshu.com/p/d078d353d12f
