一、influxdb 安装与配置

1.1 influxdb下载并安装

官网无需翻墙,但是下载跳出的界面需要翻墙,我这里提供下载链接:https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.6.2_windows_amd64.zip     ,下载下来是一个zip包,直接本地解压缩就可以了,目录如下:

InfluxDB 的数据存储主要有三个目录。默认情况下是 meta, wal 以及 data 三个目录,服务器运行后会自动生成。

meta 用于存储数据库的一些元数据,meta 目录下有一个 meta.db 文件;

wal 目录存放预写日志文件,以 .wal 结尾;

data 目录存放实际存储的数据文件,以 .tsm 结尾;

1.2 修改influxdb配置文件influxdb.conf

1.修改下面三个路径,修改为自己电脑相应的influxdb的安装路径;

           
         2.打开 bind-address 一行的注释;
          
       3.修改 [graphite] 部分为下图所示:
          
      4.保存上面改动的配置文件

1.3 启动influxdb检查是否安装成功

通过cmd命令打开命令行窗口,进入influxdb的安装目录下,输入influxd.exe 命令,出现下图说明安装成功:

1.4 创建database

在上面步骤打开的窗口不关闭的前提下,重新打开一个新的命令行窗口,进入influxdb的安装目录下,输入 influx.exe 命令进入到终端:

1.创建数据库,命令:create database jmeter

2.查看数据库,命令:show databases

1.5 jmeter添加监听器Backend Listener 验证数据是否能写入到influxdb

注意:我这里是jmeter5.0版本,只有在jmeter3.2版本以上才有backend listener

influxdbUrl :http://host_to_change:8086/write?db=jmeter              # host_to_change写安装influxdb服务的ip, 端口如修改填写修改后的端口 db前面创建的数据库:jmeter
       application :随便写后面grafana会用到

添加请求,然后运行jmeter脚本,然后回到influxdb的终端,选择数据库

 > use jmeter

执行sql语句查看刚刚的请求数据是否有插入,如有说明配置成功

> select * from jmeter

二、grafana 安装

2.1 grafana下载并安装

grafana官方下载地址:https://grafana.com/grafana/download?platform=windows     下载下来是个zip包,直接解压缩到本地就可以了,目录如下:

进入到bin目录,双击 grafana-server.exe  即可启动grafana服务,grafana的端口号是3000,打开web界面:http://localhost:3000/ ,默认账户,密码为admin/admin

2.2 登录后添加 data source 链接 influxdb:

点击 Save & Test  按钮测试是否成功!

2.3 添加  dashboard :

下面截图中点击 import 可以直接导入现成的模板:

官网模板库地址:https://grafana.com/dashboards?dataSource=influxdb ,如jmeter官方模板:copy id

在Import 添加搜到的模板id(还有一个和官网模板差不多的 模板ID是:4026 可参考下):

选择 新建好的 data source:

添加完成之后就会出现以下页面了:

这样,我们在window平台上基于influxdb + grafana + jmeter 搭建性能测试实时监控平台就大功告成啦!!!

window平台基于influxdb + grafana + jmeter 搭建性能测试实时监控平台的更多相关文章

  1. 性能测试监控平台:InfluxDB+Grafana+Jmeter

    前面的博客介绍了InfluxDB.Telegraf.Grafana的安装和使用方法,这篇博客,介绍下如何利用这些开源工具搭建性能测试监控平台... 前言 性能测试工具jmeter自带的监视器对性能测试 ...

  2. Docker系列——InfluxDB+Grafana+Jmeter性能监控平台搭建(一)

    在做性能测试的时候,重点关注点是各项性能指标,用Jmeter工具,查看指标数据,就是借助于聚合报告,但查看时也并不方便.那如何能更直观的查看各项数据呢?可以通过InfluxDB+Grafana+Jme ...

  3. Centos8.X 搭建Grafana+Jmeter+Influxdb 性能实时监控平台

    前言 本篇文章引用了小菠萝测试笔记,大部分内容非原创,基于自身实操过程中,完善了部分. 本篇随笔是在Linux上搭建的,后面会补充在docker以及k8s上如何部署安装 工具介绍 工具 介绍 Jmet ...

  4. Centos7.X 搭建Grafana+Jmeter+Influxdb 性能实时监控平台(不使用docker)

    工具介绍 [centos7安装influxDB] Influxdata官网下载路径:https://portal.influxdata.com/downloads/ 1.直接执行以下命令安装 2.安装 ...

  5. Docker系列——InfluxDB+Grafana+Jmeter性能监控平台搭建(三)

    在之前系列博文中,已经介绍完了数据采集和数据存储,那数据如何展示呢?所以今天就专门来讲下数据如何展示的问题. 以前博文参考: Docker系列--InfluxDB+Grafana+Jmeter性能监控 ...

  6. 全网最详细!Centos7.X 搭建Grafana+Jmeter+Influxdb 性能实时监控平台

    背景 日常工作中,经常会用到Jmeter去压测,毕竟LR还要钱(@¥&*...),而最常用的接口压力测试,我们都是通过聚合报告去查看压测结果的,然鹅聚合报告的真的是丑到家了,作为程序猿这当然不 ...

  7. jmeter --- 搭建持续集成接口测试平台(Jenkins+Ant+Jmeter)

    jmeter --- 搭建持续集成接口测试平台(Jenkins+Ant+Jmeter) 一.环境准备: 1.JDK:http://www.oracle.com/technetwork/java/jav ...

  8. Telegraf+InfluxDB+Grafana快速搭建实时监控系统 监控postgresql

    Telegraf+InfluxDB+Grafana快速搭建实时监控系统  监控postgresql

  9. Metrics.net + influxdb + grafana 构建WebAPI的自动化监控和预警

    前言 这次主要分享通过Metrics.net + influxdb + grafana 构建WebAPI的自动化监控和预警方案.通过执行耗时,定位哪些接口拖累了服务的性能:通过请求频次,设置适当的限流 ...

随机推荐

  1. vue中的computed和watch区别

    在vue.js官方文档中看到computed和watch获取全名的一个例子: var var vm = new Vue({ el: '#demo', data: { firstName: 'Foo', ...

  2. 牛客多校第三场 F Planting Trees

    牛客多校第三场 F Planting Trees 题意: 求矩阵内最大值减最小值大于k的最大子矩阵的面积 题解: 矩阵压缩的技巧 因为对于我们有用的信息只有这个矩阵内的最大值和最小值 所以我们可以将一 ...

  3. C# 获取控制台程序路径

  4. 027.MFC_映射消息

    映射消息MFC中的消息映射宏 DECLARE_MESSAGE_MAP BEGIN_MEASSAGE_MAP END_MESSAGE_MAP向导自动映射消息手动添加映射消息 MFC会帮我们自动映射大部分 ...

  5. jsp中获取页面的相对路径

    1.在jsp页面的上方加上这段java代码 <%//        request.getContextPath() 返回当前页面所在的应用的名字://        request.getSc ...

  6. WPF继续响应被标记为已处理事件的方法

    WPF继续响应被标记为已处理事件的方法 WPF中在冒泡事件或者隧道事件会随其层间关系在visual tree上层层传递,但是,某些事件传递到某些控件是即会”终止“(不再响应相应的注册事件),给人一种事 ...

  7. 洛谷P1220 关路灯 题解 区间DP

    题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P1220 本题涉及算法:区间DP. 我们一开始要做一些初始化操作,令: \(p[i]\) 表示第i个路灯的位置: \(w[ ...

  8. 从头学pytorch(十四):lenet

    卷积神经网络 在之前的文章里,对28 X 28的图像,我们是通过把它展开为长度为784的一维向量,然后送进全连接层,训练出一个分类模型.这样做主要有两个问题 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距 ...

  9. 网络爬虫简单介绍(python)

    一.简介 爬虫就是利用代码大量的将网页前端代码下载下来使用的一种程序,一般来说常见的目的为下: 1.商业分析使用:很多大数据公司都会从利用爬虫来进行数据分析与处理,比如说要了解广州当地二手房的均价走势 ...

  10. 机器学习回顾篇(14):主成分分析法(PCA)

    .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px so ...