监控效果如图: 监控方法: 通过logstash过滤nginx日志,然后解析出nginx日志中的request time字段 然后output到influxdb时序数据库中 通过grafana展示数据 if [type] == "nginx_access" { #stdout{codec => json} influxdb { db => "htxk" #influxDB数据库名 host => "192.168.12.244"

在本模块中,我将把几个常用的监控部分给梳理一下.前面我们提到过,在性能监控图谱中,有操作系统.应用服务器.中间件.队列.缓存.数据库.网络.前端.负载均衡.Web 服务器.存储.代码等很多需要监控的点.显然这些监控点不能在一个专栏中全部覆盖并一一细化,我只能找最常用的几个,做些逻辑思路的说明,同时也把具体的实现描述出来.如果你遇到了其他的组件,也需要一一实现这些监控. 在本篇中,主要想说明白下图的这个监控逻辑. 这应该是现在最流行的一套监控逻辑了吧.我今天把常见的使用 Grafana.Prome

我们知道命令行的方式执行完成jmeter后,会生成jtl文件,里面打开后就是一行行的测试结果, <httpSample t="1" lt="1" ts="1450684950333" s="true" lb="app.testdelay" rc="200" rm="OK" tn="appdelay-3000g3m 1-1" dt="

一.     使用命令行方式运行Jmeter 1.1 为什么 使用GUI方式启动jmeter,运行线程较多的测试时,会造成内存和CPU的大量消耗,导致客户机卡死. 所以正确的打开方式是在GUI模式下调整测试脚本,再用命令行模式执行. 命令行方式支持在多个环境下使用,windosw的dos环境下,也可以在linux环境上执行. 1.2    怎么用 执行路径:执行命令前要检查当前目录是否是%JMeter_Home%\bin 目录:如果 JMeter 脚本不在当前目录,需要指定完整的路径:如果要把执

转载:http://www.cnblogs.com/miaomiaokaixin/p/6118081.html 在cmd中用命令行执行jmeter脚本: jmeter地址  -n -t  脚本地址  -l  jtl地址  -j  log地址  -e  -o  报告地址 -n 非 GUI 模式 -> 在非 GUI 模式下运行 JMeter -t 测试文件 -> 要运行的 JMeter 测试脚本文件 -l 日志文件 -> 记录结果的文件 -j 指定执行日志路径-e 测试结果后,生成测试报告-

配置见https://www.cnblogs.com/wish5714/p/9722193.html 该篇介绍非GUI模式的测试方法,及结果报告分析 简介 使用非 GUI 模式,即命令行模式运行 JMeter 测试脚本能够大大缩减所需要的系统资 使用方法 快速使用 jmeter -n -t xxx.jmx -l xxx.jtl -e -o D:\xxx ./jmeter.sh -n -t /home/auc/jmeter/press/auc-keepalive.jmx -l ../../resu

JMeter:生成漂亮的多维度的HTML报告我们做性能测试的时候会经常使用一些性能测试工具,我个人比较喜欢Jmeter这个工具,但是JMeter这个工具在生成测试报告方面一直有所欠缺.但是JMeter在3.0以后解决了这个问题. JMeter3.0以后引入了Dashboard Report,用于生成HTML页面格式图形化报告的扩展模块,但是请大家注意一个问题JMeter3.0直接生成报告会出现中文乱码,建议大家使用3.1之后的版本,我这里使用的是3.2. 那么是如何生成HTML报告的呢,我们一起

从JMeter 3.0开始已支持自动生成动态报告,我们可以更容易根据生成的报告来完成我们的性能测试报告. 如何生成html测试报告 如果未生成结果文件(.jtl),可运行如下命令生成报告: jmeter -n -t test.jmx -l result.jtl -e -o /tmp/ResultReport 参数:-n :以非GUI形式运行Jmeter-t :source.jmx 脚本路径-l :运行结果保存路径(.jtl),此文件必须不存在-e :在脚本运行结束后生成html报告-o :保存h

一.     使用命令行方式运行Jmeter 1.1 为什么 使用GUI方式启动jmeter,运行线程较多的测试时,会造成内存和CPU的大量消耗,导致客户机卡死. 所以正确的打开方式是在GUI模式下调整测试脚本,再用命令行模式执行. 命令行方式支持在多个环境下使用,windosw的dos环境下,也可以在linux环境上执行. 1.2    怎么用 执行路径:执行命令前要检查当前目录是否是%JMeter_Home%\bin 目录:如果 JMeter 脚本不在当前目录,需要指定完整的路径:如果要把执

我们知道命令行的方式执行完成jmeter后,会生成jtl文件,里面打开后就是一行行的测试结果, <httpSample t="1" lt="1" ts="1450684950333" s="true" lb="app.testdelay" rc="200" rm="OK" tn="appdelay-3000g3m 1-1" dt="

从JMeter 3.0开始已支持自动生成动态报告,我们可以更容易根据生成的报告来完成我们的性能测试报告. 如何生成html测试报告 如果未生成结果文件(.jtl),可运行如下命令生成报告: jmeter -n -t test.jmx -l result.jtl -e -o /tmp/ResultReport 参数: -n :以非GUI形式运行Jmeter -t :source.jmx 脚本路径 -l :运行结果保存路径(.jtl),此文件必须不存在 -e :在脚本运行结束后生成html报告 -o

转载:http://www.cnblogs.com/miaomiaokaixin/p/6118081.html jmeter -n -t 脚本名字.jmx -l xxx.jtl -e -o 指定目录(必须为空) 在测试过程中将jtl转成测试报告(在jmeter的bin目录下执行) ./jmeter -n -t baidu_requests_results.jmx -r -l baidu_requests_results.jtl -e -o /home/tester/apache-jmeter-3

jmeter很小,很快,使用方便,可以在界面运行,可以命令行运行.简单介绍下命令行运行的方式: sh jmeter.sh -n -t my-script.jmx -R 10.6.5.31,10.6.5.35,10.6.5.36,10.6.5.37,10.6.5.72 -l 8.jtl 上面一条命令应该可以满足大部分需求. -n:使用命令行模式运行 -t:指定要运行的jmx脚本 -R:指定使用那些slave节点压测 -l:压测记录保存在哪里 使用-R指定节点时,当然要首先在这些节点上启动jmete

一.     使用命令行方式运行Jmeter 1.1 为什么 使用GUI方式启动jmeter,运行线程较多的测试时,会造成内存和CPU的大量消耗,导致客户机卡死. 所以正确的打开方式是在GUI模式下调整测试脚本,再用命令行模式执行. 命令行方式支持在多个环境下使用,windosw的dos环境下,也可以在linux环境上执行. 1.2    怎么用 执行路径:执行命令前要检查当前目录是否是%JMeter_Home%\bin 目录:如果 JMeter 脚本不在当前目录,需要指定完整的路径:如果要把执

用法 jmeter -n -t HTTPRequesttest.jmx -l testHistory/testResult.jtl -e -o testHistory/testReport 参数说明 -n :以非GUI形式运行Jmeter -t :source.jmx 脚本路径 -l :运行结果保存路径(.jtl),此文件必须不存在 -e :在脚本运行结束后生成html报告 -o :保存html报告的地址, 此文件以及文件目录必须不存在 实时查看压测结果 配置 jmeter命令行下,也可以实时查

1.简介 相对于Loadrunner,Jmeter其实也是可以有测试报告产出的,虽然一般都不用(没有Loadrunner的报告那么强大是一方面),但是有小伙伴们私下问,那宏哥还是顺手写一下吧,今天我们就来学习下,如何输入HTML格式的JMeter测试报告.前面已经介绍, 如果要做性能测试,需要在GUI上设计好你的Test Plan,设置各种场景和负载值,包括多少个线程,多少个用户,循环多少次.设置好了保存,然后用命令行去启动性能测试,查看相关测试结果. 2.Jmeter生成HTML格式报告的架构

转载:http://langgufu.iteye.com/blog/1974211 Problem Description:1.每个表的结构及主键索引情况2.每个表的count(*)记录是多少3.对于创建索引的列,索引的类型是什么?count(distinct indexcol)的值是多少?4.最后一次对表进行分析是在什么时间,分析后,是否又对相关表做过大的操作5.索引最后一次rebuild,是在什么时间,此后对表的操作类型又是什么状况?索引中浪费的空间是多少?6.这些表的存储情况,表的存储参数

前言:requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的 1.获取接口请求的响应时间  r.elapsed.total_seconds() import requests r = requests.get("https://www.baidu.com") print(r.elapsed.total_seconds()) 运行结果: 2.设置接口请求的超时时间  timeout=float(timeout) def get(self): t

使用场景: 在工作中,常见某个功能的查询,当查询关联表特别多时,开发写的SQL语句等等问题导致响应时间较慢,那么作为测试需要将每个接口的响应时间进行测试,对同个接口多次执行,并将测试结果写入到excel,方便后期的接口时间分析. 实现路径分析: (1)在测试接口时,直接返回url和times (2)将每个接口获取到的url和times写入到txt文件中 (3)将txt内容复制到Excel中(目的:方便筛选和计算总和.平均响应时间等) 框架截图: 代码示例: (1)write_reponseTim

requests发请求时,接口的响应时间,也是我们需要关注的一个点,如果响应时间太长,也是不合理的.如果服务端没及时响应,也不能一直等着,可以设置一个timeout超时的时间 具体的实现如下: 超时(默认单位:s): timeout=0.5:设置到不大于0.5s的超时时间 timeout=(0.5,0.8):设置区间时间的等待 当出现超时时,则会抛出此异常:requests.exceptions.ConnectTimeout: HTTPConnectionPool 获取响应时间:    r.el

在日常系统工作中,我们为了洞察系统的问题和运作情况通常会记录日志的方式来进行分析,但是在很多情况下都是被动的在出问题后才会去查日志.在很多时候,我们可能更需要相对实时的了解整个系统或者某一时段的运行的情况,诸如系统出错的频率以及响应时间等等指标.这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行和健康状况非常重要,而本文的主角们能通过很好的配合帮助你实现这个目标,而且是一种高大上的实现方式.想想泡杯茶翘着二郎腿看着偌大的屏幕上有着一堆华丽的仪表和曲线图,即使看不懂也很牛B的样子啊!(谁知道我看得懂看不懂