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Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

发布时间:2020-07-11 05:23:03 来源:网络 阅读:1248 作者:爱与梦想 栏目:软件技术

一:实现原理

在被测服务器上预先部署性能监控服务、时序数据库,以web形式生成性能图表,同时实现性能数据存档查询服务,节约测试耗时。

由三个开源模块组成:

数据可视化模块:Grafana

数据收集模块:Telegraf

数据存储模块:InfluxDB

Grafana部署在监控服务器上(一般是本机),Telegraf和InfuxDB部署在被测服务器上。

Telegraf收集CPU、内存、网络数据,写入时序数据库InfluxDB,Grafana读取InfluxDB数据并图形化显示。


二:搭建过程

相关文档:https://github.com/influxdata/telegraf

下载grafanawindows-x64.rar、telegraf-1.5.1-1.i386.rpm、influxdb-1.5.1.i386.rpm,注意32位或64位。

1. 把Telegraf、InfluxDB上传至被测服务器,并安装:

rpm -ivh telegraf-1.5.1-1.i386.rpm

rpm -ivh influxdb-1.5.1.i386.rpm

查找telegraf.conf:find / -name telegraf.conf

配置telegraf.conf:vi /etc/telegraf/telegraf.conf:-[agent] interval = "2s" # 每2秒收收集一次数据

Telegraf默认会收集系统全局的CPU、内存

启动服务:

service telegraf start

service influxdbstart

2. 本地解压Grafana压缩包

双击grafana-server.exe启动

进入http://localhost:3000  默认admin、admin

配置grafana:

添加数据源:登陆grafana,左上角菜单新建数据源,并配置好相关信息

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台


Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

保存之后,查看

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台


添加Dashboards:添加多个panel面板,配置CPU、内存等数据项

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

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Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

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Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

保存

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

可以设置起止时间

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

也可以设置多久刷新一次

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

设置完了之后,可以保存一下,每次进来就是上次设置的。


再添加一个面板,用于内存

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

编辑:

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

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Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

保存即可

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再添加一个面板用于网络

首先, vi /etc/telegraf/telegraf.conf, 去掉注释,重启telegraf ?

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台

其他跟上面一样,最后保存

Grafana+Telegraf+InfluxDB搭建性能监控平台


主要监控以上三个:cpu、内存、网络


另外,grafana除了可以监控java服务器,还可以监控redis、nginx服务器等,甚至jmeter的响应时间、tps之类,后续可以百度,扩展一下grafana的用法。包括连接除了telegraf之外的数据库等操作。

向AI问一下细节

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