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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、Prometheus、InfluxDB、Exporters 的数据展示方式说一下，如果你刚进入性能测试领域，也能有一个感性的认识。

有测试工具，有监控工具，才能做后续的性能分析和瓶颈定位，所以有必要把这些工具的逻辑跟你摆一摆。

所有做性能的人都应该知道一点，不管数据以什么样的形式展示，最要紧的还是看数据的来源和含义，以便做出正确的判断。

我先说明一下 JMeter 和 node_exporter 到 Grafana 的数据展示逻辑。至于其他的 Exporter，我就不再解释这个逻辑了，只说监控分析的部分。

JMeter+InfluxDB+Grafana 的数据展示逻辑

一般情况下，我们用 JMeter 做压力测试时，都是使用 JMeter 的控制台来查看结果。如下图所示：

或者装个插件来看结果：

 或者用 JMeter 来生成 HTML：

这样看都没有问题，我们在前面也强调过，对于压力工具来说，我们最多只关心三条曲线的数据：TPS（T 由测试目标定义）、响应时间、错误率。这里的错误率还只是辅助排查问题的曲线，没有问题时，只看 TPS 和响应时间即可。

不过采取以上三种方式有几个方面的问题。

1. 整理结果时比较浪费时间。
2. 在 GUI 用插件看曲线，做高并发时并不现实。
3. 在场景运行时间比较长的时候，采用生成 HTML 的方式，会出现消耗内存过大的情况，而实际上，在生成的结果图中，有很多生成的图我们并不是那么关注。
4. 生成的结果保存之后再查看比较麻烦，还要一个个去找。

那么如何解决这几个问题呢？

用 JMeter 的 Backend Listener 帮我们实时发送数据到 InfluxDB 或 Graphite 可以解决这样的问题。

Graphite Backend Listener 的支持是在 JMeter 2.13 版本，InfluxdDB Backend Listener 的支持是在 JMeter 3.3 的版本，它们都是用异步的方式把数据发送出来，以便查看。

其实有这个 JMeter 发送给 InfluxDB 的数据之后，我们不需要看上面的那些 HTML 数据，也可以直观地看到系统性能的性能趋势。

并且这样保存下来的数据，在测试结束后想再次查看也比较方便比对。

JMeter+InfluxDB+Grafana 的结构如下：

 在这个结构中，JMeter 发送压力到服务器的同时，统计下 TPS、响应时间、线程数、错误率等信息。默认每 30 秒在控制台输出一次结果（在 jmeter.properties 中有一个参数 #summariser.interval=30 可以控制）。

配置了 Backend Listener 之后，将统计出的结果异步发送到 InfluxDB 中。最后在 Grafana 中配置 InfluxDB 数据源和 JMeter 显示模板。

然后就可以实时查看 JMeter 的测试结果了，这里看到的数据和控制台的数据是一样。

但如果这么简单就说完了，这篇文章也就没价值了。下面我们来说一下，数据的传输和展示逻辑。

JMeter 中 Backend Listener 的配置

下面我们就 InfluxDB 的 Backend Listener 做个说明。它的配置比较简单，在脚本中加上即可。

 我们先配置好 influxdb Url、application 等信息，application 这个配置可以看成是场景名。

那么 JMeter 如何将数据发给 InfluxDB 呢？请看源码中的关键代码，如下所示：

    private void addMetrics(String transaction, SamplerMetric metric) {
        // FOR ALL STATUS
        addMetric(transaction, metric.getTotal(), metric.getSentBytes(), metric.getReceivedBytes(), TAG_ALL, metric.getAllMean(), metric.getAllMinTime(),
                metric.getAllMaxTime(), allPercentiles.values(), metric::getAllPercentile);
        // FOR OK STATUS
        addMetric(transaction, metric.getSuccesses(), null, null, TAG_OK, metric.getOkMean(), metric.getOkMinTime(),
                metric.getOkMaxTime(), okPercentiles.values(), metric::getOkPercentile);
        // FOR KO STATUS
        addMetric(transaction, metric.getFailures(), null, null, TAG_KO, metric.getKoMean(), metric.getKoMinTime(),
                metric.getKoMaxTime(), koPercentiles.values(), metric::getKoPercentile);
?
?
        metric.getErrors().forEach((error, count) -> addErrorMetric(transaction, error.getResponseCode(),
                    error.getResponseMessage(), count));
    }

从这段代码可以看出，站在全局统计的视角来看，这里把 JMeter 运行的统计结果，比如事务的 Total 请求、发送接收字节、平均值、最大值、最小值等，都加到 metric 中，同时也会把成功和失败的事务信息添加到 metric 中去。

在源码中，还有更多的添加 metric 的步骤，你有兴趣的话，也可以看一下 JMeter 源码中的InfluxdbBackendListenerClient.java。

保存了 metric 之后，再使用 InfluxdbMetricsSender 发送到 Influxdb 中去。发送关键代码如下：

   @Override
    public void writeAndSendMetrics() {
 ........
        if (!copyMetrics.isEmpty()) {
            try {
                if(httpRequest == null) {
                    httpRequest = createRequest(url);
                }
                StringBuilder sb = new StringBuilder(copyMetrics.size()*35);
                for (MetricTuple metric : copyMetrics) {
                    // Add TimeStamp in nanosecond from epoch ( default in InfluxDB )
                    sb.append(metric.measurement)
                        .append(metric.tag)
                        .append(" ") //$NON-NLS-1$
                        .append(metric.field)
                        .append(" ")
                        .append(metric.timestamp+"000000") 
                        .append("\n"); //$NON-NLS-1$
                }


                StringEntity entity = new StringEntity(sb.toString(), StandardCharsets.UTF_8);
                
                httpRequest.setEntity(entity);
                lastRequest = httpClient.execute(httpRequest, new FutureCallback<HttpResponse>() {
                    @Override
                    public void completed(final HttpResponse response) {
                        int code = response.getStatusLine().getStatusCode();
                        /*
                         * HTTP response summary 2xx: If your write request received
                         * HTTP 204 No Content, it was a success! 4xx: InfluxDB
                         * could not understand the request. 5xx: The system is
                         * overloaded or significantly impaired.
                         */
                        if (MetricUtils.isSuccessCode(code)) {
                            if(log.isDebugEnabled()) {
                                log.debug("Success, number of metrics written: {}", copyMetrics.size());
                            } 
                        } else {
                            log.error("Error writing metrics to influxDB Url: {}, responseCode: {}, responseBody: {}", url, code, getBody(response));
                        }
                    }
                    @Override
                    public void failed(final Exception ex) {
                        log.error("failed to send data to influxDB server : {}", ex.getMessage());
                    }
                    @Override
                    public void cancelled() {
                        log.warn("Request to influxDB server was cancelled");
                    }
                });               
 ........
            }
        }
    }

通过 writeAndSendMetrics，就将所有保存的 metrics 都发给了 InfluxDB。

InfluxDB 中的存储结构

然后我们再来看下 InfluxDB 中如何存储：

> show databases
name: databases
name
----
_internal
jmeter
> use jmeter
Using database jmeter
>
> show MEASUREMENTS
name: measurements
name
----
events
jmeter
> select * from events where application=‘7ddemo‘
name: events
time application text title
---- ----------- ---- -----
1575255462806000000 7ddemo Test Cycle1 started ApacheJMeter
1575256463820000000 7ddemo Test Cycle1 ended ApacheJMeter
..............
n> select * from jmeter where application=‘7ddemo‘ limit 10
name: jmeter
time application avg count countError endedT hit max maxAT meanAT min minAT pct90.0 pct95.0 pct99.0 rb responseCode responseMessage sb startedT statut transaction
---- ----------- --- ----- ---------- ------ --- --- ----- ------ --- ----- ------- ------- ------- -- ------------ --------------- -- -------- ------ -----------
1575255462821000000 7ddemo 0 0 0 0 0 internal
1575255467818000000 7ddemo 232.82352941176472 17 0 17 849 122 384.9999999999996 849 849 0 0 all all
1575255467824000000 7ddemo 232.82352941176472 17 849 122 384.9999999999996 849 849 0 0 all 0_openIndexPage
1575255467826000000 7ddemo 232.82352941176472 17 849 122 384.9999999999996 849 849 ok 0_openIndexPage
1575255467829000000 7ddemo 0 1 1 1 1 internal
1575255472811000000 7ddemo 205.4418604651163 26 0 26 849 122 252.6 271.4 849 0 0 all all
1575255472812000000 7ddemo 0 1 1 1 1 internal
1575255472812000000 7ddemo 205.4418604651163 26 849 122 252.6 271.4 849 ok 0_openIndexPage
1575255472812000000 7ddemo 205.4418604651163 26 849 122 252.6 271.4 849 0 0 all 0_openIndexPage
1575255477811000000 7ddemo 198.2142857142857 27 0 27 849 117 263.79999999999995 292.3500000000001 849 0 0 all all

这段代码也就是说，在 InfluxDB 中，创建了两个 MEASUREMENTS，分别是 events 和 jmeter。这两个各自存了数据，我们在界面中配置的 testtile 和 eventTags 放在了 events 这个 MEASUREMENTS 中。在模板中这两个值暂时都是不用的。

在 jmeter 这个 MEASUREMENTS 中，我们可以看到 application 和事务的统计信息，这些值和控制台一致。在 Grafana 中显示的时候，就是从这个表中取出的数据，根据时序做的曲线。

性能监控工具之Grafana+Prometheus+Exporters

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