7月第3将,【Python】Locust持续优化：InfluxDB与Grafana实现数据持久

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

使用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
        "measurement": "cpu_load",
        # tags相当于MySQL中的索引列，用于快速查询
        "tags": {
            "host": "server01",
            "region": "us-west"
        },
        # time为时间戳，是InfluxDB中的关键字段
        "time": int(time.time_ns()),
        # fields相当于MySQL中的数据列，用于存储实际的数据值
        "fields": {
            "value": 0.64
        }
    }
]

# 写入数据（类似于在MySQL中执行INSERT语句）
client.write_points(data)

在这个示例中，我们首先连接到InfluxDB（类似于连接到MySQL数据库），然后创建一个名为mydb的数据库（类似于在MySQL中创建一个新的数据库），国产精品suv并切换到创建的数据库（类似于在MySQL中选择一个数据库）。接着，我们准备了一条名为cpu_load的数据（在InfluxDB中，measurement相当于MySQL中的表名），并为数据添加了host和region标签（类似于MySQL中的索引列）。最后，我们将数据写入到InfluxDB中（类似于在MySQL中执行INSERT语句）。

执行上面的代码后我们可以看到我们的操作成功了：

如果我们安装了influx-cli就可以在命令行中直接查询刚才写入的数据：

bingohe@MacBook-Pro ~ $ /usr/local/Cellar/influxdb@1/1.11.1/bin/influx 
Connected to http://localhost:8086 version 1.8.10
InfluxDB shell version: 1.11.1
> show databases;
name: databases
name
----
_internal
mydb
> use mydb
Using database mydb
> show measurements;
name: measurements
name
----
cpu_load
> select * from cpu_load;
name: cpu_load
time                host     region  value
----                ----     ------  -----
1688874870046897000 server01 us-west 0.64

点击查看如何使用命令行访问InfluxDB

Locust 数据写入到 influx