【Python】Locust持续优化：InfluxDB与Grafana实现数据持久化与可视化分析

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前言

influxDB

安装运行InfluxDB

用Python 上报数据到influxdb

前言

在进行性能测试时，我们需要对测试结果进行监控和分析，以便于及时发现问题并进行优化。

Locust在内存中维护了一个时间序列数据结构，用于存储每个事件的统计信息。 这个数据结构允许我们在Charts标签页中查看不同时间点的性能指标，但是正因为Locust WebUI上展示的数据实际上是存储在内存中的。所以在Locust测试结束后，这些数据将不再可用。 如果我们需要长期保存以便后续分析测试数据，可以考虑将Locust的测试数据上报到外部的数据存储系统，如InfluxDB，并使用Grafana等可视化工具进行展示和分析。

本文将介绍如何使用Locust进行负载测试，并将测试数据上报到InfluxDB。同时，我们将使用Grafana对测试数据进行展示和分析。

最终效果：

influxDB

InfluxDB是一款开源的时间序列数据库，专为处理大量的时间序列数据而设计。时间序列数据通常是按照时间顺序存储的数据点，每个数据点都包含一个时间戳和一个或多个与之相关的值。这种数据类型在许多场景下都非常常见，如监控系统、物联网设备、金融市场数据等。在这些场景下，数据上报是一种关键的需求，因为它可以帮助我们实时了解系统的状态和性能。

注： InfluxDB 开源的时单机版本，集群版本并未开元，但是对于普通用户的日常场景已经完全够用。

以下是关于InfluxDB的关键特性和优势的表格：

特性	优势
高性能	针对时间序列数据进行了优化，可以快速地写入和查询大量数据。
数据压缩	使用了高效的数据压缩算法，在磁盘上节省大量空间。
自带查询语言	具有一种名为InfluxQL的查询语言，类似于SQL，便于查询和分析数据。
数据保留策略	支持设置数据保留策略，可以自动清除过期的数据。
易于集成	具有丰富的API和客户端库，可以轻松地与其他系统和工具集成。

安装运行InfluxDB

如果你已经安装了Docker，可以直接使用官方的InfluxDB镜像来运行InfluxDB：

docker run -p 8086:8086 -v $PWD:/var/lib/influxdb influxdb:1.8

此命令将在Docker容器中启动InfluxDB，并将主机上的8086端口映射到容器的8086端口。

点击查看在如何在不同操作系统中如何安装 InfluxDB

用Python 上报数据到influxdb

首先，确保已经安装了influxdb库：

pip install influxdb

然后，使用以下代码上报数据到InfluxDB：
以下是一个使用Python操作InfluxDB上报数据的示例，对照MySQL进行注释：

import time
from influxdb import InfluxDBClient

# 连接到InfluxDB（类似于连接到MySQL数据库）
client = InfluxDBClient(host='localhost', port=8086)

# 创建数据库（类似于在MySQL中创建一个新的数据库）
client.create_database('mydb')

# 切换到创建的数据库（类似于在MySQL中选择一个数据库）
client.switch_database('mydb')

# 上报数据（类似于在MySQL中插入一条记录）
data = [
    {
        # 在InfluxDB中，measurement相当于MySQL中的表名
        "measureme