零基础学习性能测试第六章：Grafana看板-EW帮帮网

一、Grafana看板核心效果图

二、看板核心功能解析

1. 实时流量监控区

组件	可视化效果	数据源	价值
活跃线程数	动态曲线图	JMeter	观察并发用户波动
请求吞吐量(QPS)	柱状堆叠图	InfluxDB	识别流量峰值时段
错误率	热力地图	JMeter	快速定位故障时段
每秒事务数(TPS)	动态仪表盘	JMeter	实时业务处理能力

2. **资源消耗分析区

组件	可视化效果	数据源	报警阈值
服务器CPU	多主机对比曲线	Prometheus	>85%
内存占用	堆栈面积图	Node Exporter	>90%
网络带宽	双向流量图	SNMP	达到80%带宽
数据库负载	查询延迟热图	MySQL Exporter	>100ms

3. **深度响应分析区

在这里插入图片描述

分析维度	可视化形式	性能标准
平均响应时间	趋势曲线	<500ms
90%响应时间	百分位线	<1s
最慢API Top10	排序表格	需优化项
响应码分布	饼图	5xx<0.1%

三、搭建全链路监控系统

1. 数据采集架构

2. 配置步骤

Step 1: JMeter写入InfluxDB

<!-- jmeter.properties -->
jmeter.save.saveservice.throughput=true
jmeter.save.saveservice.response_data.on_error=true
backend_influxdb.enabled=true
backend_influxdb.url=http://influxdb:8086/write?db=jmeter

Step 2: 安装数据采集器

# 服务器资源监控
docker run -d --name node-exporter -p 9100:9100 prom/node-exporter

# 数据库监控
docker run -d --name mysqld-exporter -p 9104:9104 -e DATA_SOURCE_NAME="user:pass@(dbhost:3306)/" prom/mysqld-exporter

Step 3: Grafana导入模板

安装Grafana：docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana
登录 http://localhost:3000 (admin/admin)
导入模板ID：11522（官方JMeter仪表板）

四、6大高级监控技巧

1. 实时异常检测

// 自动识别流量异常
SELECT moving_average("errors", 10) 
FROM "jmeter" 
WHERE ("transaction" = 'Login') 
AND time > now() - 5m
ALERT WHEN 5

2. 关联分析

// 关联响应时间与CPU使用率
SELECT 
  percentile("response_time", 90) as RT, 
  avg("cpu_usage") as CPU 
FROM jmeter, node_cpu 
GROUP BY time(1m)

3. 智能预警配置

# grafana-alert.yml
alert:
  name: API响应恶化
  conditions:
    - query: "SELECT percentile(response_time, 90) FROM jmeter WHERE time > now() - 1m"
      evaluator: "gt"
      threshold: 1000 # 90%响应>1秒报警
  channels:
    - type: slack
      url: https://hooks.slack.com/services/...

4. 压测对比视图

SELECT 
  current.rt as "优化后",
  baseline.rt as "优化前"
FROM 
  (SELECT mean(response_time) as rt FROM jmeter WHERE run_id="test-0820") current
JOIN 
  (SELECT mean(response_time) as rt FROM jmeter WHERE run_id="test-0815") baseline
ON time

5. 拓扑依赖图

标红瓶颈节点
在这里插入图片描述

6. 手机端监控

# 生成移动端报告
docker run -v $(pwd):/var/www/html -p 8080:80 php:apache

五、企业级监控案例

电商大促监控看板

实现效果：

全局态势感知：6块屏幕墙展示全链路指标
自动根因定位：API响应恶化自动关联数据库慢查询
智能弹性预测：根据流量趋势预判扩容时机

六、避坑指南

数据延迟问题

# 调整InfluxDB写入策略
[http]
max-concurrent-writes = 32
max-body-size = 50MB

指标缺失处理

// 使用插值补全数据
SELECT FILL(mean("qps"), 60) FROM "jmeter"

存储优化方案

# influxdb.conf
[data]
max-values-per-tag = 100000
cache-max-memory-size = "4g"

安全加固措施

# Grafana反向代理配置
location /grafana/ {
  proxy_pass http://localhost:3000;
  auth_basic "Restricted";
  auth_basic_user_file /etc/nginx/.htpasswd;
}

💡 最佳实践：每日凌晨执行influx_inspect deletetsm 清理过期数据

通过这套监控体系，您将获得：
✅ 毫秒级延迟的实时监控
✅ 多维度关联分析能力
✅ 智能预警与根因定位
✅ 历史压测数据对比
✅ 移动端随时查看报告
✅ 自动化报告生成

立即行动：

下载官方模板：https://grafana.com/grafana/dashboards/11522
执行部署命令：

docker-compose up -d influxdb grafana jmeter

零基础学习性能测试第六章：Grafana看板

目录