Grafana的监控是基于数据库的,通过插件获取到服务器性能并存储到数据库中,然后使用Grafana连接数据库形成可视化的图表.本篇给大家介绍对服务器的性能的监控,下一篇会介绍对于mysql数据库的监控平台的搭建 开始 首先点击 选择红框然后点击AddQuery 此时可以看到出现了一个图表,这就是我们最后展示的图表样式,这个样式是可以根据需求来更改 点击红框,这个地方是选择数据库,也就是你之前添加的数据源,我们选择influxdb数据库 现在我们来看一下红框的内容,是不是看着有点眼熟,是的这就是

背景 Jmeter原生的实时监控每半分钟收集一次数据,只能在Linux控制台查看日志输出,界面看起来不直观,图表报告只能等压测结束后才能生成.如下图为jmeter在Linux下运行的实时日志: 那么如何在压测过程中实时生成图表监控数据呢?这里介绍一种实现方案:搭建Jmeter + Grafana + InfluxDB性能测试监控环境. 实现方案 BackendListener:Jmeter中的监听器 InfluxDB:存储实时数据的DB Grafana:DB中存储的实时数据可以在浏览器查看 软件

并发用户数与TPS之间的关系 1.  背景 在做性能测试的时候,很多人都用并发用户数来衡量系统的性能,觉得系统能支撑的并发用户数越多,系统的性能就越好:对TPS不是非常理解,也根本不知道它们之间的关系,因此非常有必要进行解释. 2.  术语定义 Ø  并发用户数:指的是现实系统中操作业务的用户,在性能测试工具中,一般称为虚拟用户数(Virutal User),注意并发用户数跟注册用户数.在线用户数有很大差别的,并发用户数一定会对服务器产生压力的,而在线用户数只是 ”挂” 在系统上,对服务器 不产

BizTalk应用程序的性能测试和分析是一个非常重要的过程,因为BizTalk的应用程序在Run-time时受部署结构.消息请求数量和消息大小等 的影响很大,因此无论是简单还是复杂的的应用都需要在部署到生产环境之前执行这一过程. 一般在性能测试中通过Windowns系统自带的性能能监视器来采集相关的数据, 并根据这些计数器的值来判断应用程序的性能瓶颈和负载大小. 虽然Windows性能监视器大家应该不陌生了,但是如果使用方法不正确的话不仅可能得不到你要的数据,还有可能使你白白做了测试.接下来将主

在LR工具做性能测试中,最关键的一步是Controller场景的设计,因为场景的设计与测试用例的设计相关联,而测试用例的执行,直接影响最终的测试结果是怎么的,因此,我们每设计一种场景,就有可能是一个测试用例的执行(一个场景设计里面可以有多个脚本,场景计划方式可以按组方式,也可以按场景方式),如果场景的设计不正确或不合理,那也无谓在Analysis中结果分析了,对吧? 下面分享一下,在Controller设计场景时需要注意和理解的问题: 1.  在场景中持续时间设置将覆盖Vuser迭代设置.这意味

版权声明:本文为原创文章,转载请先联系并标明出处 由于日常使用最多的数据库为Oracle,因此,最近又打起了Oracle的AWR报告的主意. 过去我们执行测试,都是执行开始和结束分别手动建立一个快照,然后需要这部分数据的时候再去获取AWR报告查看. 但是有的时候忙乱起来或者一个任务项交给别人来做就经常会有忘记建立快照的情况,这时候就只能通过Oracle自己默认建立的快照来获取了.但是我们知道 Oracle默认是一个小时才建立一个快照,且建立快照的时间点很难跟我们的测试过程能匹配到一起,这样我们获

https://www.cnblogs.com/yyhh/p/5990228.html Jmeter + Grafana + InfluxDB 性能测试监控 效果不错

最近项目中遇到相关性能测试不同方法产生的争议,我这就这个问题在测试环境做了个实验,得出一些指标数据间的有趣关系,供大家讨论学习: 预备知识点: 业界有个TPS ,ART和实际并发量三者间的模拟换算公式:U实际并发量=TPS*ART均值 LR有个.net4.0的计数器Request Current能反应实际的测试过程中实际的PV/s量 设置迭代pacing time情况: 请求用户数:15;     pacing time:3s;   理论PV:15/3=5; TPS:3.4;  ART:1.4 

性能测试中的TPS与HPS TPS(Transaction per second) 是估算应用系统性能的重要依据.其意义是应用系统每秒钟处理完成的交易数量.一般的,评价系统性能均以每秒钟完成的技术交易的数量来衡量. 系统整体处理能力取决于处理能力最低模块的TPS 值.依据经验,应用系统的处理能力一般要求在10-100左右.不同应用系统的TPS有着十分大的差别,一般需要通过性能测试进行准确估算. HPS:Hits per Second 每秒点击次数是指在一秒钟的时间内用户对Web页面的链接.提交按

性能测试中TPS上不去的几种原因 什么叫TPS: TPS(Transaction Per Second):每秒事务数,指服务器在单位时间内(秒)可以处理的事务数量,一般以request/second为单位.     TPS上不去的可能原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限. 2.连接池 可用的连接数太少,造成请求等待.连接池一般分为服务器

工具介绍: InfluxDB:是一款用Go语言编写的开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖.该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据,如DevOps监控数据,APP metrics, loT传感器数据和实时分析数据.时间序列数据库:时间序列是随时间变化采集的数据序列.时序数据库是处理时间序列数据的软件应用程序.想象它就像一个sql表,其中时间是主键! 官方网址:https://www.influxdata.com Grafana是一个开源软件,拥有丰富的指标仪表盘和图形编辑器,适用G

简介: Lambda Probe(以前称为Tomcat Probe)是一款实时监控和管理的Apache Tomcat实例的基本工具. Lambda Probe 是基于 Web + AJAX 的强大的免费开源工具,可以用来实时管理一个单独的host.LambdaProbe拥有几乎所有Tomcat Manager的功能,可以说是一个增强版本的 Tomcat Manager.除此之外,Tomcat Probe 还拥有很多让开发者和系统管理者更方便的性能.从而使得Tomcat对开发者和管理者更加透明.包

阅读目录 1. 安装InfluxDB 2. 安装Grafana 3. 配置Jmeter 序章 前几天在群里看到大神们在讨论Jmeter + InfluxDB + Grafana监控.说起来Jmeter原生的监控确实太丑了.当年不断安慰自己说"丑一点没关系,只要能用,好用,就行了!".但是内心并不是这样,做为一名测试人员,都有一颗精益求精的心.看到有东西可以替代那原生的监控数据,果断亲自动手部署了一套. 是吧,很帅吧!数据是用InfluxDB来存储的,展示则是用Grafana来展示的 I

系统吞吐量 吞吐量指单位时间内系统处理的请求数量,体现系统的整体处理能力.对于网站,可以用"请求数/秒"或是"页面数/秒"来衡量,也可以用"访问人数/天"或是"处理的业务数/小时"等来衡量.TPS(每秒事务数)是吞吐量的一个常用量化指标,此外还有HPS(每秒HTTP请求数).QPS(每秒查询数)等. 系统吞吐量几个重要参数:QPS(TPS).并发数.响应时间QPS(TPS):每秒钟request/事务 数量并发数: 系统同时处

vmstat是Linux中常用的一个命令,尤其是在进行性能测试时,使用该命令,往往能辅助我们进行性能问题定位. 我们先看一下这个命令执行得到的数据. [root@xxx ~]# vmstat 1 10procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu----- r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 486716

转:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/8309468.html 下面就说说压测中为什么TPS上不去的原因: 1.网络带宽 在压力测试中,有时候要模拟大量的用户请求,如果单位时间内传递的数据包过大,超过了带宽的传输能力,那么就会造成网络资源竞争,间接导致服务端接收到的请求数达不到服务端的处理能力上限. 2.连接池 可用的连接数太少,造成请求等待.连接池一般分为服务器连接池(比如Tomcat)和数据库连接池(或者理解为最大允许连接数也行). (关于连接池的具体内容

性能测试混合场景中,我们需要组合多个业务操作到场景中来.比如有一个论坛的业务分布如下:发布新帖与回复帖子的比例为2:3,那么我们在JMeter测试计划中如何控制其比例呢? 可以通过以下两种方式解决:多线程组方式 逻辑控制器控制 多线程组方式: JMeter是用线程组来模拟虚拟用户的,JMeter支持一个计划中多个线程组.利用这个特性我们可以把发布新帖业务放在一个线程组中,回帖业务放在另外一个线程组中.通过控制线程数来达到需求的业务量的比例关系. 回帖线程组,添加90个线程:发布新帖线程组,添加6

转载一篇文章,关于app性能测试的几个概念,对于想要接触app测试的朋友或许有些帮助. 我们在使用各种 App 的时候基本会关注到:这款软件挺耗流量的?运行起来设备掉电有点快嘛?切换页面的时候还会有卡顿等现象?如果遇到有这些问题的 App 我们基本会将它请出我们的爱机.由此可见软件是否受欢迎除了提供必要的功能外,流畅性.流量/电池消耗也是很重要的指标. 今天就来从我们测试人员的角度,谈一谈 App 验收测试过程中需要关注到一些指标项目: ●内存占用 ●CPU 占用 ●流量耗用 ●电量耗用 ●启动

项目背景概述 某测试项目,该项目的接口测试需要大量的订单,并且需要订单的状态是已确认客户的订单,大量的订单可以通过下单接口直接造订单数据,但下的订单要人工在后台页面处理到已确认客户的状态才可以使用这些订单数据,大量订单人工处理到已确认客户状态,操作起来不太靠谱,后来从开发那了解到,订单从开始处理到已确认客户,主要会调用几个sp和sql的操作便可以完成, LR11提供了对数据库的直接访问和执行sp和sql的方法 ,可以使用 LR11通过模拟多线程的方式来批量的处理大量的订单到已确认客户的状态,从而

搭建需求? jmeter自身的聚合测试报告可视化效果极差,为更加形象的.动态的展示测试过程,需要一个具有时序性的可视区来展示给我们的测试者, 这时候就需要用到后端监控,下面我们来开始搭建符合这种测试需求的测试平台 此次测试平台基于阿里云进行搭建,具体的环境读者可自行选择,例如centos或者readhat Docker环境搭建: 本章重点讲解性能平台建设,docker搭建及常用操作命令请参考docker讲解章节 jmeter环境搭建: 详细内容请参看jmeter环境 influxDB环境搭建:

本篇博客记录一次性能测试过程中,定位对CPU使用率高的瓶颈问题,主要定位SQL为准 一.用SQL命令定位1.首先用TOP命令监控系统资源,如果是AIX系统,就用topas,进入TOP命令的滚动刷新数据时,发现userCPU高达98%!! 保持top的状态下,按shift+p,可以将所有进程按CPU使用率高低排序,这样可以了解消耗CPU最多的进程是哪些 可以看到,当前userCPU使用率高达98%,且此时TPS不再随并发数上升了,可以认为已经达到性能瓶颈了,且是由CPU瓶颈造成的 2.排序完后,将