监控平台phoenix搭建部署 视频监控平台搭建

在上篇文章我们讲解了JMeter这个软件, 本篇文章我们将要根据JMeter获取到的信息来搭建一个压测监控平台, 让我们更直观的监测我们系统的负载情况。

这些工具我都安装到一个 Linux系统上了, 建议 InfluxDB安装到另外一台服务器, 不然压测过程中一直在写入对性能也是有写影响的

安装docker

Linux版本 centOS7

本次搭建为了方便使用, 全程都是docker版本的

• 更新 yum包

sudo yum update -y

• 安装需要的软件包， yum-util 提供yum-config-manager功能，另外两个是devicemapper驱动依赖的

sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

• 设置yum阿里源

sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

• 安装docker

sudo yum install docker-ce -y # 启动 systemctl start docker

• 查看是否安装成功

docker -v

查看docker镜像列表: docker images (后面可以跟容器名进行精确查找)
查看所有容器列表: docker ps -a
查看正在运行容器列表: docker ps
停止正在运行容器: docker stop 容器名/id
删除容器(需要先停止): docker rm -f 容器名/id
卸载docker容器:

安装InfluxDB

安装 InfluxDB

1）下载InfluxDB的镜像：

docker pull influxdb:1.8

成功拉取镜像执行命令之后如下图所示:

2）启动InfluxDB的容器，并将端口 8083 和 8086 映射出来：

宿主机端口自定义, 后面对得上就行

# docker run -itd --name 容器名 -p 宿主机端口:容器端口  镜像名 
docker run -d --name influxdb -p 28086:8086 -p 28083:8083 influxdb:1.8

成功创建容器, 执行命令 docker ps 如下图所示

3）进入容器内部，创建名为jmeter的数据库：

进入 jmeter-influx 容器

docker exec -it influxdb /bin/bash

• 输入influx命令，即可进入 influx 操作界面
• 输入create database jmeter 命令，创建名为 jmeter 的数据库
• 输入show databases 命令，查看数据库创建成功

4）使用JMeter 库， select 查看数据，这个时候是没有数据的：

• 输入use jmeter命令，应用刚才创建的数据库
• 输入select * from jmeter命令，查询库中有哪些数据

exit 是退出命令

配置JMeter后端监听器

我们需要把JMeter的压测数据导入到上面安装的influx里, 要配置一个后端监听器

后端监听器实现选择第三个

同时我们对其进行相应的配置

• influxdbUrl：需要改为自己influxdb的部署ip和映射端口，我这里是部署在公司测试服务器，所以就不展示出来了，端口是容器启动时映射的 28086端口，db后面跟的是刚才创建的数据库名称
• application：可根据需要自由定义，只是注意后面在 grafana 中选对即可
• measurement：表名，默认是 jmeter ，也可以自定义(如果自定义的话上面也要改)
• summaryOnly：选择true的话就只有总体的数据。false会记录总体数据，然后再将每个transaction都分别记录
• samplersRegex：样本正则表达式，将匹配的样本发送到数据库
• percentiles：响应时间的百分位P90、P95、P99
• testTitle：events表中的text字段的内容
• eventTags：任务标签，配合Grafana一起使用

注意上述端口别忘记开放出来

运行后端监视器

运行 Jmeter 脚本，然后再次在 influxdb 中查看数据，发现类似下面的数据说明输入导入成功：

为了让数据更好看, 更加可视化, 所以我们要开始安装Grafana

后端监视器可能失败的几个原因

1. InfluxDB 端口可能未开放
2. 后端监视器 URL 拼写错误
3. 后端监视器 URL 端口错误

Grafana

1）下载Grafana镜像：

docker pull grafana/grafana

2）启动Grafana容器：

启动Grafana容器，将3000端口映射出来

注意这里宿主机我写成了23000. 大家根据需求进行配置

docker run -d --name grafana -p 23000:3000 grafana/grafana

3）验证部署成功

网页端访问http://ip:23000验证部署成功

默认账户密码：admin\admin

首次登录会让你改密码, 忘记截图了

4）选择添加数据源

5）找到并选择 influxdb :

6）配置数据源 需要关注的也就是 名称, 数据库地址端口, 数据库名称, 账号, 密码, 其中账号密码我们不需要填写, 毕竟没有设置...

数据源创建成功时会有绿色的提示：

7）导入模板

有的模板导入地址可能如下图所示

模板导入分别有以下3种方式：

• 直接输入模板id号
• 直接上传模板json文件
• 直接输入模板json内容

8）找展示模板

在Grafana的官网找到我们需要的展示模板

• Apache JMeter Dashboard

• dashboad-ID：5496

• JMeter Dashboard(3.2 and up)

• dashboad-ID：3351

9）导入找到的模板，使用模板id

导入模板，我这里选择输入模板id号，导入后如下，配置好模板名称和对应的数据源，然后 import 即可

10）查看效果

展示设置，首先选择创建的application, 左上角的 application name就是我们在 JMeter-后端监视器设置的application name

注意： 如果我们修改过表名，也就是在jmeter的Backend Listener的measurement配置(默认为jmeter)，这个时候就需要去设置中进行修改，我这里使用的就是默认的，所以无需修改。

1. 数据源查看

安装node_exporter

# 下载
wget -c https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz
# 解压
tar zxvf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ningxuan/
# 启动
cd /usr/local/ningxuan/node_exporter-0.18.1.linux-amd64
nohup ./node_exporter > node.log 2>&1 &

注意：在被监控服务器中配置开启端口9100

访问 http://ip:9100/metrics 地址应该就可以看到相应的数据

安装Prometheus

1）下载解压运行

建议网页复制链接下载, 然后放到 Linux系统中, 外网慢的一批, 我下好之后阿里云盘不让分享, 很难受

# 下载 
wget -c https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.15.1/prometheus-2.15.1.linux-amd64.tar.gz
# 解压
mkdir /usr/local/ningxuan/
tar zxvf prometheus-2.15.1.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ningxuan/
cd /usr/local/ningxuan/prometheus-2.15.1.linux-amd64
# 运行
nohup ./prometheus > prometheus.log 2>&1 &

2）配置prometheus

在prometheus.yml中加入如下配置：

• job_name自定义
• targets是数组, 可以写多个, 我这里是本机就写的 127.0.0.1

- job_name: '119-Linux'
    static_configs:
    - targets: ['127.0.0.1:9100','***']

3）测试Prometheus

测试Prometheus是否安装配置成功

http://101.200.146.199:9090/targets

4）在Grafana中配置Prometheus的数据源:

• 新增数据源
• 选择Prometheus
• 添加数据库访问地址

5）Grafana导入Linux展示模板

导入Linux系统dashboard

• Node Exporter for Prometheus Dashboard EN 20201010

• dashboard-ID: 11074

• Node Exporter Dashboard

• dashboard-ID: 16098