使用Jmeter进行性能测试及性能监控平台搭建

亦凉 2024-03-17 23:48 137阅读 0赞

目录  
一、性能测试基本概念  
1、为什么要做性能测试？  
2、什么是性能测试？  
3、常见性能压力测试工具  
4、JMeter 优点  
5、JMeter安装  
二、压测脚本的录制与编写  
一、JMeter配置  
二、浏览器配置  
三、录制与回放  
三、虚拟用户并发模拟  
1、Number Of Threads(users)  
2、Ramp-up Period(seconds)：  
3、Loop Count：循环次数  
4、Specify Thread Lifttime：  
2，其他线程组  
四、压测结果分析  
一、Listener View Result Tree  
二、AggreGate Report  
三、Backend Listener  
五、Jmeter进行分布式压测  
一，分布式简介：  
二，工作节点（slave）部署  
三、控制节点（master）部署  
六、性能监控系统  
一、简介  
二、部署  
1、部署InfluxDB  
2、部署Grafana  
七、性能监控体系实战  
一、Prometheus简介  
二、部署Prometheus  
三，被测机安装node-exporter  
四，在Prometheus里添加exporter

### 一、[性能测试][Link 1]基本概念 ###

#### 1、为什么要做性能测试？ ####

*  满足用户使用需求：网站访问量大崩溃， 12306 、微博、外卖
 *  最小化成本：新服务上线不知道部署多少台服务器
 *  评估应用系统性能，给运维做系统容量规划提供依据、给开发提供应用调优参考

#### 2、什么是性能测试？ ####

*  模拟多个用户的操作对服务器硬件性能的影响
 *  TPS（Transaction Per Second ）每秒事物处理能力
 *  RT（ Response Time ）响应时间

#### 3、常见性能[压力测试工具][Link 2] ####

*  Apache ab： HTTP 服务器性能基准工具。
 *  Apache Jmeter：支持很多协议，开源免费，使用 Java 语言开发
 *  LoadRunner ：支持很多协议，收费软件，使用 C 语言开发
 *  Locust：有 Web 界面，支持很多协议，开源免费，使用 Python 语言开发
 *  nGrinder : Naver 公司基于 Grinder 开发的性能测试平台。 Grinder 是一个能运行jython （在 JVM 上运行的 Python ）、 groovy 编写测试脚本的应用程序。免费软件，使用 lava 语言开发。 admin ) ‘运行 ngrinder-Controller.war ，默认账户与密码：admin

#### 4、[JMeter][] 优点 ####

*  入门简单，有图形调试界面
 *  使用 Java 语言开发，支持多操作系统平台
 *  插件机制，可以二次开发定制协议。可以使用三方开发者开发的协议支持

#### 5、JMeter安装 ####

*  下载JDK
 *  下载地址： https://www. oracle.com/java/technologies/ oracle-java-archive-downloads.html
 *  添加环境变量
 *  Windows:
 *  \*JAVA\_HOME: C: \\Program Files \\Java\\jdk1.8.0\_144
 *  Path: %JAVA\_HOME%\\bin
 *  \*macOS/Linux
 *  \*JAVA\_HOME=/usr/local/jdk1.8.0\_144
 *  \*export PATH=$(JAVA\_HOME\}/bin: $PATH
 *  下载jmeter
 *  下载地址：https://jmeter.apache.org/download\_jmeter.cgi

### 二、压测脚本的录制与编写 ###

#### 一、JMeter配置 ####

*  添加 Recording Controller  
    路径： Test Plan-> Thread Group->Add-> Logic Controller-> RecordingController

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### 二、浏览器配置 ###

*  在谷歌浏览器使用switchOmega设置Charles监听端口
 *  下载地址：https://proxy-switchyomega.com/
 *  安装：下载完成以后进入chrome浏览器-点击右上角“…”图标-点击更多根据-扩展程序-把刚刚下载的crx文件拖进来
 *  配置：装上后点击浏览器右上角扩展程序图标-选择omega小程序-点击选项进行配置-可以查看到这个页面，127.0.0.1默认是本地的，端口输入8888是因为我们在上图配置的默认端口就是8888

![807cbc8e43e147008638de8733c49d5a.png][]

*  这里记得选择HTTP，否则会连不上！！
 *  接着，我们点击右上角的proxy工具，选择我们配置的代理，即可使用
 *  这个时候去访问网页会出现这个提示，是因为我们jemter代理目前没启动，是正常的，大家不要慌

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#### 三、录制与回放 ####

首先我们先来熟悉下jmeter页面的基础配置

![667b03fba94348368dd3535c961e44a3.png][]

1、**HTTPS Domains**：如果想要抓取http协议，这里可以不用配置，只有抓取https协议才需要配置，支持通配符  
2、**Target Controller**：设置接收请求后要把参数写入的地方，默认是Use Recording Controller，支持选择其他配置  
3、配置完后我们可以点击**Start**按钮进行启动，启动后它会自动的生成一个证书，并放在bin目录下  
![071370d8eb3842769b43539843cf0395.png][]

![af62ac9d76734050bada2c1f262e17df.png][]

我们在没有导入证书的时候，访问时候是会报错的，会提示代理服务器出现问题，我们需要导入证书。需要进入刚刚那个文件夹目录，双击crt后缀的证书，进行如下操作

![dcaa54bd49d04156be3edc043af3cc7d.png][]

![b6bcc09040a24fa387a28a435f8b20bb.png][]

选择受信任的根证书办法机构，点击下一页，点击完成，它会弹出导入成功的弹框，至此证书安装完成！这个时候我们点击start按钮，然后运行代理以后，就可以正常的访问网页，进行抓包啦！

![ad2b8145ad00440996788371873fd6e5.png][]

这里是我开启录制以后抓的包，非常多，很多没用的数据，我们可以过滤掉！我这边在url patterns to exclude/include里的过滤功能啦~这里支持正则表达式

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拿到我们要的数据以后，我们可以点击点击上方绿色的运行的图标，这个时候它会运行线程组里的请求，为了方便查看，我们可以添加查看结果树（Thread Group-Add-Listener-View Results Tree）

![ada1bac2159d47f69e0b49449e1fc3b7.png][]

### 三、虚拟用户并发模拟 ###

我们新建线程组以后，可以对线程组一些参数进行配置：

![6858d223cde44cefbca61e21eb1311e8.png][]

#### 1、Number Of Threads(users) ####

*  默认使用几个线程去请求页面
 *  默认是1 user

#### 2、Ramp-up Period(seconds)： ####

*  启动进程以后几秒去把user生成完成
 *  默认是1s
 *  如果设置的线程数是50，设置需要5s内完成，那每秒就执行10次

#### 3、Loop Count：循环次数 ####

*  默认是1
 *  如果勾选Infinite就可以一直跑
 *  测试时候我们一般是一直运行这个操作或者是慢慢递增数量）

#### 4、Specify Thread Lifttime： ####

*  有两个选项
 *  Duration(seconds)：进程启动几秒后停止
 *  Startup delay(seconds)：启动进程以后要等待几秒再开始

![dc999d034e72452384763ac003555808.png][]

比如我们这边设置一个线程持续不断的跑10s

![1f8dbb294ddc4d638c3ca729e82f0d77.png][]

尝试用单机操作了一下，当内存不够的时候会报错。因为单机的性能是很有限的，我们可以进行分布式测试。比如一台机器做jmeter控制端，再配置几台负载服务器。在发起几万个请求的时候，就可以均匀分布在这几台机器上做并发，可以给服务器造成更大压力

想要看下服务器有多大内存，我们可以去修改jmeter.sh的配置，这里默认是512，我们可以把它修改为4g然后保存

![48206374b55149a98f045d426ee18101.png][]

#### 2，其他线程组 ####

除了之前那个Thread Group线程组，jmeter还提供了另外2个线程组，分别是setUp和tearDown线程组

*  **setUp线程组**：  
    路径：Test Plan-Add-Threads-setUp Thread Group  
    执行顺序：在Thread Group线程组执行前执行  
    作用：比如某些接口需要带上登录获取token才能请求成功，这个时候我们可以把登录接口放在setUp线程组
 *  **tearDown线程组**：

路径：Test Plan-Add-Threads-tearDown Thread Group

执行顺序：在Thread Group线程组执行后执行  
![2ff3840579a7410dbbf0afa63c508ebe.png][]

*  这里可以看到这两个线程组分别在请求前后执行了

### 四、压测结果分析 ###

首先我们先来介绍**导入**功能：  
如果我们在服务器上进行压测时，想要查看压测结果，可以把服务器生成的jtl文件导入这里进行展示

![0f0773850e794e21a544060dedfde875.png][]

然后我们再来介绍3种监听器，分别是Listener View Result Tree，  
AggreGate Report和Backend Listener

#### 一、Listener View Result Tree ####

**作用**：把请求的返回结果在当前界面进行显示  
**路径**：Thread Group-Add-Listener-View Results Tree  
**常用功能**：

*  正则表达式测试：RegExp Tester
 *  Css选择器测试：
 *  XPath测试：XPath Tester（Use Tidy）
 *  Json Tester：

**功能演示：**

![374e83c458394e24a53fd37674e891e3.png][]

基于正则：

![a7daaaaf3b014573a4fe3bebd2a18caf.png][]

基于Json path：

![f3e48c8098d24453b894ed3e292cd444.png][]

#### 二、AggreGate Report ####

**作用**：聚合报告，显示请求的响应时间，tps，传输数据大小，百分比等  
**路径**：Thread Group-Add-Listener-AggreGate Report  
**参数**：

*  平均值：平均响应时间，所有请求的平均响应时间（单位是毫秒）
 *  中位数：50%的用户响应时间不超过这个值
 *  99% Line：99%的用户响应时间不超过这个值
 *  Error%：异常百分比（错误请求的数量/请求的总数）
 *  Throughput：吞吐量/tps，默认情况下每秒完成的请求数(单位是秒），吞吐量=1000/平均值\*线程数（jmeter显示的吞吐量跟实际有差距的原因是因为jmeter每30s去采样一次）
 *  Received KB/sec：每秒接收的数据

ps：个别极端结果可能会对实际性能数据造成干扰，%Line更能客观反映实际性能情形  
![0c0fcff21f7d4b84ac0578b4a68b110b.png][]

#### 三、Backend Listener ####

作用：把想要显示的内容写入数据库里，通过图形化展示工具从数据库读取进行图形化展示，使之更为美观

**使用命令行进行压测**

在实际测试过程中我们很少使用图形化界面，还有查看结果树之类的选项，因为会占用资源，影响测试结果。我们一般把它部署到服务器上。下面我们来介绍如何使用命令行进行压测。

1、测试环境准备：确保服务器上已经安装了jdk和jmeter

*  检查linux系统上是否安装JDK，输入命令：java -version  
    ![584595da43f0470c93b0322db1b4f2c3.png][]
 *  上传 apache-jmeter-5.2.1.tgz 至linux服务器（可以使用sftp工具）
 *  使用命令 `tar -zxvf apache-jmeter-5.2.1.tgz` 解压文件

![283dab0fb36448ed94eea7cf6ee62f89.png][]

*  将jmeter添加至配置文件中，使用命令 `vim /etc/profile` 打开配置文件，添加以下内容至配置文件中（环境变量不是必须配置的，如果不配置环境变量，运行脚本的时候要在bin目录下运行）

#jmeter 环境变量
    export JMETER_HOME=/usr/local/jmeter/apache-jmeter-5.3
    export CLASSPATH=$JMETER_HOME/lib/ext/ApacheJMeter_core.jar:$JMETER_HOME/lib/jorphan.jar:$JMETER_HOME/lib/logkit-2.0.jar:$CLASSPATH
    export PATH=$JMETER_HOME/bin:$PATH:$HOME/bin

*  按下esc，输入:wq，回到控制台，使用命令 source /etc/profile 使配置文件生效（这里如果保存失败，大概率是权限问题，记得sudo -i）
 *  chmod +x jmeter 赋予权限
 *  ./jmeter -v 查看jmeter是否正确安装，如果显示下图就表示安装成功啦~  
    ![e884c70385654a56b1911be290d05fb4.png][]

**操作步骤：**

*  在jmeter新建一个线程组，然后添加一个http请求，接着点击左上角文件-保存测试计划为-xxx.jmx
 *  使用xftp等工具把它传到服务器上
 *  进入jmeter里的bin目录，输入`/jmeter.sh -n -t test.jmx -l result.jtl`

![9cde15f51dac40638a03a950278a9ee5.png][]

测试计划是一个xml格式的文件，我们可以打开看下，我们可以在上传服务器后，我们也可以在这里修改文件的配置

![edcc226308d54d0e9bb20ea77a1e2bfd.png][]

压测界面：

![6a2188a510174375bacc8e12b40c2330.png][]

### 五、Jmeter进行分布式压测 ###

#### 一，分布式简介： ####

为什么要使用分布式？

*  单机性能瓶颈：CPU，内存，IO，网络等，测试大型项目恐无法满足需求

#### 二，工作节点（slave）部署 ####

**负载机**（slaves）：端口 tcp 1099（有防火墙的话尽量要开启该端口）

*  jmeter properties配置  
    关闭SSL：找到在jmeter/bin目录找到jmeter.properties文件，然后编辑，设置`server.rmi.ssl.disable=true`
 *  system properties配置

设置hostname：找到在jmeter/bin目录找到system.properties文件，添加一行配置： java.rmi.server.hostname=192.168.31.61（ip地址修改为自己本机的，如果是window系统， 可以 cmd然后输入ipconfig进行查看，linux可以通过ifconfig查看）

*  运行jmeter-server

运行`./jmeter-server`

![0ab23bd3272d4d1893d3a4069626bc9e.png][]

#### 三、控制节点（master）部署 ####

打开另一台服务器，编辑控制端的jmeter

1、**控制端**（master）：端口 udp 4445

*  jmeter properties配置：

找到在jmeter/bin目录找到jmeter.properties文件，然后编辑如下2个字段  
1.添加负载机ip：remote\_hosts=192.168.31.61,192.168.31.63（支持多个，用逗号隔开）  
2.关闭SSL：server.rmi.ssl.disable=true

*  运行jmeter-server

运行`./jmeter-server`，这个时候打开GUI，在运行这边即可查看到控制机器，我们就可以 使用这些进行分布式压测啦~  
![d6f5c7ad04914ac998d2dd8e11ecde08.png][]

当然除了gui，我们也可以使用命令行进行分布式压测：`/jmeter.sh -n -t test.jmx -l result.jtl -R 192.168.31.61`，多个ip可以用逗号隔开

![3daf869ca03947859f78f73e9a094641.png][]

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### 六、性能监控系统 ###

#### 一、简介 ####

jmeter运行的时候会产生很多数据，我们可以通过jmeter的组件backend listener，实时的把数据写入InfluxDB，然后**Grafana**工具会从InfluxDB读取数据，然后使用图形界面进行展示，具体架构如下：

![c595945406224825b429056ddd92f8b2.png][]

#### 二、部署 ####

##### 1、部署InfluxDB #####

*  官网：https://github.com/influxdata/influxdb
 *  InfluxDB是一个使用Go语言开发的开源分布式时序数据库，特别适合用于处理和分析资源监控数据，用于存储压测数据
 *  这里通过docker的方式进行部署（docker部署方式详见docker从入门到放弃）

1.  新建容器网络：docker network create grafana（不同容器想要互相通信必须在一个网络，所以需要新建容器网络）

*  运行容器：docker run -d --name=influxdb --network grafana -p 8086:8086 -v $\{PWD\}/influxdb/:/var/lib/influxdb/ influxdb:1.7.10
    
    ![504ecc41ba6d4828934d403cc2d98478.png][]

3.创建数据库

*  第一种方式： curl -i -XPOST http://localhost:8086/query --data-urlencode "q=CREATE DATABASE jmeter"
 *  第二种方式：docker exec -it influxdb influx，执行语句 create dataase jmeter;

4.基本语法

*  show dataases;
 *  use jmeter;
 *  show measurements;
 *  select \* from jmeter limit 3;
 *  exit

##### 2、部署Grafana #####

*  Grafana是一个可视化面板（Dashboard工具），有非常漂亮的图表展示功能，齐全的亮度仪表盘和图形编辑器，可以支持不同种类的数据源，用于将存储与influxdb中的数据以图表形式展示出来
 *  运行容器：docker run -d --name grafana --network grafana -p 3001:3000 grafana/grafana:8.8.3
 *  访问grafana：
 *  启动成功后，网页输入服务器ip地址+之前设置的端口号，即可实现访问，默认账号密码：admin/admin
 *  忘记密码点这里
    
    ![0f6745ff0c454a31b72baf6d948aa29a.png][]

功能简介：  
侧边栏第一个：主要使用的是dashboard，通过这个监控各种服务，进行数据的展示

![93e352d8e90b4294ae598de426716c40.png][]

浏览（目前暂时无数据）

![169357fb2d7e403ea7b03c0b76817922.png][]

告警信息（如果是监控主机，设置规则cpu使用率超过80%要告警，一旦超过了这边会有告警提示，目前暂时用不到）

![f8164a467ba34baaa894c53cdbd08673.png][]

侧边栏的设置图标：这里可以用来配置数据源

![62f92f7ebdfc4245adba142997b3c731.png][]

侧边栏最后一个：系统管理（暂时用不到）

![2ab694d117ca4f2bb90859b538dcd3cd.png][]

闲言少叙，我们进行操作

**一、导入数据源配置**

1、点击倒数第二个图标-Data Sources-Add data source-选择influxDB

![f2bdeff320a943b8a149e7a0d2f39c73.png][]

**参数如下：**

*  **url**：写的容器名+端口号
 *  ip：因为之前创建容器的时候容器名我们指定是influxdb，所以这里我们直接写的influxdb，端口号就填写之前我们映射的

![98836847ad7a4e7b8255b5fde8b8c636.png][]

当然这里也可以使用ip地址+端口号：172.18.0.2:8086（比较麻烦，不推荐）

![f6b458d322be44e39f1a26bbdb591778.png][]

*  **Auth**：认证方面的因为我们没有设置，所以略过
 *  **database**：这里我们之前在influxdb创建了jmeter这个表，所以这里填写这个

![68943330a3e846f49930005735a15f67.png][]

*  **Min time interval**：提取/刷新时间，jmeter默认写数据到influxdb是5s一次，grafana去读取influxdb是10s一次，这里存在误差，想要精确读取数据，我们这里可以配置5s，这样就不会出现偏差。写完可以点击底下的*sava&test*按钮测试下

![5a694457b468440ab25f1235ab6a0e07.png][]

**二、导入dashboard**  
dashboard支持自定义，但是比较麻烦，推荐使用别的开发者提供的jmeter的展示面板（https://grafana.com/grafana/dashboards/5496）  
如果用不了可以看下版本是否符合要求

![6c33c7073b174ad78d49aa4b220f10b6.png][]

**添加控制面板**：进入dashboard-manage-import-输入上面的网址-点击load（第一次会提示失败，等几秒就好了）然后会进入下面的页面

*  name：支持随意更改
 *  DB name：选择刚刚配置的InfluxDB
 *  Measurement name：数据库里的表，相当于mysql的table，支持自定义
 *  Backend send interval：后端发送间隔

![d7f010b01b9e4041b9fe1da5678b17b7.png][]

保存成功后，在列表页点击名称可以进入详情

![fe2f4a7f17a04c668532dbdf0046fe79.png][]

### 三、执行jmeter脚本 ###

现在我们去启动一个jmeter，执行下再来看grafana。这里注意，我们需要把influxdb和grafana都是要放到服务器里面的，然后需要公网ip。如果没有公网ip，可以放在同一个局域网，这样jmeter才能访问。  
1、新建一个线程组-添加一个http请求-添加一个监听器-后端监听器实现选择influxdb的，见截图  
这里我们需要修改一些配置，其他就默认先不改了

*  influxdbUrl：http://10.218.221.24:8086/write?db=jmeter（这里的ip和端口号要替换成服务器的ip地址和之前配置的influxdb的端口号）
 *  application：这里关系到grafana图表里面application的展示，建议改一下
 *  measurement：和之前在grafana的dashboard里面填的一致
 *  summary only：错误是否dashboard的errors面板是否显示详细数据，默认为true（不展示），我们设置为false以后就会展示了
    
    ![5667048d98eb4658a069e20fafd7ed5b.png][]
    
    接着，我们点击运行按钮发起请求

![ba1980fe58a7461f9e7e8c30ca85ab68.png][]

这里我们注意下右上角的选项，比如我们选择last 5 mins，那5分钟后，如果没有新请求产生，这边就会显示空的数据

![19af1f429bd04ab1aecd033840840eff.png][]

*这边可以指定刷新频率，默认是关闭的，我们可以选择刷新频率*

![2c4249ef19ff454db6782d618f022de5.png][]

*错误面板展示*

*  添加事务面板  
    1,新建事务请求

![52f9fe951bf04473a5b8b192716182ae.png][]

*  2，查看dashboard里事务面板的展示

在application里面选择刚刚新建的

![4d64958d1cba4a97b2e65841dbf41963.png][]

这里可以看到事务的展示

![cff8d4394a394fb983fc8205b86c19cd.png][]

接着，我们来关注下influxdb

![06237100b91d4c489a4734beac733ab0.png][]

![e93e3e823b4e4ba682aeaba5f966fd03.png][]

存储具体的测试结果参数

### 七、性能监控体系实战 ###

本节介绍的是如何使用Prometheus监控被测服务器的相关性能指标

#### 一、Prometheus简介 ####

*  Prometheus是一款开源的系统监控和警报工具，使用Go语言开发，有各种exporter用来收集服务器性能数据。
 *  我们通过Prometheus来监控压测时的服务器性能

#### 二、部署Prometheus ####

*  编辑配置文件：

启动前我们需要先去编辑Prometheus配置文件，因为Prometheus要监控服务前，需要先知道 服务器的ip地址，启动的node exporter的端口。下面是Prometheus官方的一个配置文件范 例： https://github.com/prometheus/prometheus/blob/master/documentation/examples/prometheus.yml

global:
      scrape_interval:     15s # 抓取间隔
      evaluation_interval: 15s # 收集时间间隔，配置报警时候这个值才起作用
      # scrape_timeout is set to the global default (10s).
    
    # Alertmanager configuration
    alerting:
      alertmanagers:
      - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093
    
    # Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
    rule_files:
      # - "first_rules.yml"
      # - "second_rules.yml"
    
    # A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
    # Here it's Prometheus itself.
    scrape_configs:
      # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
      - job_name: 'prometheus'
    
        # metrics_path defaults to '/metrics'
        # scheme defaults to 'http'.
        # 指定服务器的ip地址和端口号
        static_configs:
        - targets: ['localhost:9091']

我们先在服务器`vim prometheus.yml`，然后把它上面的脚本黏贴进去，保存

*  运行：docker run -d --name prometheus --network grafana -p 9091:9090 -v $\{PWD\}/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus:v2.16.0 --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml（-v xxx：把当前编辑的yml文件挂载到容器里的/etc/prometheus/promethues.yml文件里，后面再跟上Prometheus的镜像版本，config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml：Prometheus运行时去指定容器里的配置文件）

成功后我们浏览器输入服务器ip:9091端口号（我们自己配置成9091的）实现访问  
![e2d0e494ac0649bcb876a571689cb175.png][]

我们可以在这个路径访问我们刚刚的配置文件，浏览器输入ip+端口号/metrics即可访问数据。根据配置，Prometheus每隔15s就会来访问这里的配置文件，从数据库读取数据，最终显示图形化界面

![257ad1296e69496e8e3d0cc8ec2635d5.png][]

#### 三，被测机安装node-exporter ####

Prometheus提供多种exporter来监控不同类型数据，比如jmx\_exporter,snmp\_exporter,mysqld\_exporter…本次我们演示使用node exporter来监控主机的性能数据  
下面我们进行安装

1.  下载安装包：https://github.com/prometheus/node\_exporter/releases 选择对应版本进行下载
2.  把文件传到服务器，进行解压缩
3.  我们可以输入 `./node_exporter --help`查看帮助信息

![57220d29e6a546ef98f5fa4143862d4b.png][]

*  修改默认的监听端口：node\_exporter默认是监听9100端口的，如果这个端口已经被占用，我们可以进行修改：./node\_exporter --web.listen-address=":9102"。如果服务器下有多个ip，比如内网外网，只想在内网显示出来，前面还可以加上ip地址./node\_exporter --web.listen-address="192.234.2.2:9102"，但是这样就会一直在前台运行，运行期间我们做不了其他操作，除非退出。我们可以加上nohub参数让它在后台运行：nohup ./node\_exporter --web.listen-address=":9102" &

安装成功以后我们可以输入被测机ip+端口号进行访问。  
点进去时候显示的内容和Prometheus里显示的是一样的，都是一些性能参数，Prometheus会定期抓取，然后存入数据库  
![eb120caed1b6436b87e6b20140f7b468.png][]

#### 四，在Prometheus里添加exporter ####

编辑prometheus.yml配置文件，在末尾添加上刚刚的exporter：`vim prometheus.yml` ，保存

- job_name: 'exporter http://10.218.220.218:9100/'
        static_configs:
        - targets: ['10.218.220.218:9100']

job\_name支持自定义，targets里面填写exporter那台机器的ip和配置的端口号

![aaea9eaa04d343aca6d5d44a5ed03fb7.png][]

重启docker，使其生效：`docker restart prometheus`  
我们回到页面，可以看到此时多了1个我们刚刚配的

![3d809f439054463187f7a0e189c530c8.png][]

因为这个界面不太好看，我们这边用grafana进行展示。

*  进入grafana，在数据源那边选择prometheus，其他配置见下图，点击保存

![8b55d8e70fba42d596a4cf5492e918ba.png][]

然后我们点击save&test按钮进行保存。  
保存成功后，我们去新增node\_exporter的dashboard面板，我们这边用的还是别人做好的  
我们进入grafana的面板这边，点击import，然后输入https://grafana.com/grafana/dashboards/8919，点击load  
（ps：8+的grafana才可以直接用网址形式导入，6+的grafana是不支持直接用网址导入的，因为这个的版本太新了，不支持6+的，要用旧版，我们这边用upload .json file，下载地址：https://grafana.com/grafana/dashboards/8919/revisions，选择24的那个）  
![ab7245da8a954862bfe1a9334ccb5741.png][]

这边就会有具体内容，我们这边需要选择里面的数据源，然后点击import

![8f75bf397c7b4ded8c0c30af226a75bb.png][]

就可以看到这个界面，这样我们就可以对被测服务器进行监控啦~

![f94e4292a5c54d919984febe8fa1064c.png][]

[Link 1]: https://so.csdn.net/so/search?q=%E6%80%A7%E8%83%BD%E6%B5%8B%E8%AF%95&spm=1001.2101.3001.7020
[Link 2]: https://so.csdn.net/so/search?q=%E5%8E%8B%E5%8A%9B%E6%B5%8B%E8%AF%95%E5%B7%A5%E5%85%B7&spm=1001.2101.3001.7020
[JMeter]: https://so.csdn.net/so/search?q=JMeter&spm=1001.2101.3001.7020
[cfd0afa578bf4bb9b7ca2615353171d4.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/97d19aa3f9164fbeabad7cfb98006788.png
[807cbc8e43e147008638de8733c49d5a.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/b47142fa863a4c6ea3d0f2acef690b91.png
[339663fb369e4cd98be4bb0c5b870322.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/0c116bf9603d4269a73a8b985eb5aea2.png
[667b03fba94348368dd3535c961e44a3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/62442d909a534812aebe1b99304bed45.png
[071370d8eb3842769b43539843cf0395.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/b219ced1344a4b468c728f600d8e9161.png
[af62ac9d76734050bada2c1f262e17df.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/af1a0453bba44e0ca2816be4954144ce.png
[dcaa54bd49d04156be3edc043af3cc7d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/d369927427164d30a716ad2a9b064a39.png
[b6bcc09040a24fa387a28a435f8b20bb.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/a137a4ddc71441c0a9bd1d2497a398e1.png
[ad2b8145ad00440996788371873fd6e5.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/cf720c1bb9d3469c8622b68ab41ec790.png
[b5ce9f5d37444f7fbbbcf26a504138a5.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/6477eb45f6144a8fbeb1a86f5d5daa29.png
[ada1bac2159d47f69e0b49449e1fc3b7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/913faaad9426468c829341df1111529a.png
[6858d223cde44cefbca61e21eb1311e8.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/e7c73c3059114cc88467e747161a9315.png
[dc999d034e72452384763ac003555808.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/197a14cefd574292b30bbae8f60a506b.png
[1f8dbb294ddc4d638c3ca729e82f0d77.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/0012456605374657a6b12cce43d5a094.png
[48206374b55149a98f045d426ee18101.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/76647f447e644c3286884291c72a769b.png
[2ff3840579a7410dbbf0afa63c508ebe.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/21fe84579d3442d9985cdb29359e9316.png
[0f0773850e794e21a544060dedfde875.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/dba984e552cf4e328900c1ccea4b96a0.png
[374e83c458394e24a53fd37674e891e3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/ab93aa29fad3486a922de21eddeb67f3.png
[a7daaaaf3b014573a4fe3bebd2a18caf.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/8fcc9be45e3e436695a79cae7bd6d9e5.png
[f3e48c8098d24453b894ed3e292cd444.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/bac0d9ecc1a743008b8be4abb0739791.png
[0c0fcff21f7d4b84ac0578b4a68b110b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/18c5a236baa144baac6237ebac5e871c.png
[584595da43f0470c93b0322db1b4f2c3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/8ccf4607202e4346bedf0dfb4b439417.png
[283dab0fb36448ed94eea7cf6ee62f89.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/718aa33f703e4a609b2ffbc0001ecd98.png
[e884c70385654a56b1911be290d05fb4.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/54813eee4a34421d8ea4324f0badf445.png
[9cde15f51dac40638a03a950278a9ee5.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/7db8e4bf73a24d2ab26e0f956425c720.png
[edcc226308d54d0e9bb20ea77a1e2bfd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/664413226d404ade863f8568a5958220.png
[6a2188a510174375bacc8e12b40c2330.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/99d3b8876343499892b7cb08c7a9118d.png
[0ab23bd3272d4d1893d3a4069626bc9e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/cc3e8c2f798d4bc18bef6adb18f7a890.png
[d6f5c7ad04914ac998d2dd8e11ecde08.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/17d3cd21064442f1a3c68934b00c97e7.png
[3daf869ca03947859f78f73e9a094641.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/f1e805365d0e4e139dac47c3631c9480.png
[149a6e60096e4d749c5059ac547a0209.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/218c8f76c4794b6aa0396ae4dd851c82.png
[c595945406224825b429056ddd92f8b2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/104a725488b240818b35c9c2e5715ec5.png
[504ecc41ba6d4828934d403cc2d98478.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/f80df0f4fc1045d4a256382fc17a4ee2.png
[0f6745ff0c454a31b72baf6d948aa29a.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/c6103f4481e64fd3aba1ea76f28a5fbe.png
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[f8164a467ba34baaa894c53cdbd08673.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/1e88d4db151946fc91ab28c46bde8e3b.png
[62f92f7ebdfc4245adba142997b3c731.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/f7a10b63d5fa4d2181e386af5a8d12f4.png
[2ab694d117ca4f2bb90859b538dcd3cd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/a9cf114c5ef14765885990e9b0ec6211.png
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[98836847ad7a4e7b8255b5fde8b8c636.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/acf114f875794e3da48f84eccda82bcc.png
[f6b458d322be44e39f1a26bbdb591778.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/56fffac7013d4c2e8630756408a42f62.png
[68943330a3e846f49930005735a15f67.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/6a11b9a93ce9486a9fba95f18e3422e0.png
[5a694457b468440ab25f1235ab6a0e07.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/5b03125fd4e548abb22118941cbdb3f7.png
[6c33c7073b174ad78d49aa4b220f10b6.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/ed5bd17c556c4beaa6dfb44c3e45eff5.png
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[fe2f4a7f17a04c668532dbdf0046fe79.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/73c7b095daa24a4dadbdf3e1409a8ff1.png
[5667048d98eb4658a069e20fafd7ed5b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/91373f760bdb4c31b8dbc79864cd27ae.png
[ba1980fe58a7461f9e7e8c30ca85ab68.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/81dd3d975cb444b09d323fb06fa3250c.png
[19af1f429bd04ab1aecd033840840eff.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/4cf664bdbf054e9995e840542ed66144.png
[2c4249ef19ff454db6782d618f022de5.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/16b7f26ca97a4ceab7a132a540e59db9.png
[52f9fe951bf04473a5b8b192716182ae.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/c68053b7bae54d759d92f06828610447.png
[4d64958d1cba4a97b2e65841dbf41963.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/8b37a902b08245918168a88f145871e2.png
[cff8d4394a394fb983fc8205b86c19cd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/3bac6b02c7dc489e9480d574bce462ce.png
[06237100b91d4c489a4734beac733ab0.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/a21918f133704991b1cd518f1d0912ec.png
[e93e3e823b4e4ba682aeaba5f966fd03.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/e9a27962719b425aa3698b09fd84c48a.png
[e2d0e494ac0649bcb876a571689cb175.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/86a22fb59ece4ee4977f1e046132ace5.png
[257ad1296e69496e8e3d0cc8ec2635d5.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/10ce80c3bc914d2c86802398dc783dc2.png
[57220d29e6a546ef98f5fa4143862d4b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/f15a934b799044b0b6b1df7bf0a4be58.png
[eb120caed1b6436b87e6b20140f7b468.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/b8957a3d1cdc4664bfefb4655ff23111.png
[aaea9eaa04d343aca6d5d44a5ed03fb7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/b301f93ee9614b9fb17bbc613ae14b11.png
[3d809f439054463187f7a0e189c530c8.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/1fd656ba2762455197c8090fb501c43e.png
[8b55d8e70fba42d596a4cf5492e918ba.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/c1505d11791341809cfaa046e4fdde33.png
[ab7245da8a954862bfe1a9334ccb5741.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/1d0fe13f703e4131b41687ce6932a3c0.png
[8f75bf397c7b4ded8c0c30af226a75bb.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/5fd7d4183ad248b2b240dfc614f86a8b.png
[f94e4292a5c54d919984febe8fa1064c.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/287ea0e72e904047a013661b1ee2c7cb.png