如何选择一个适合存储性能结果并在Grafana中进行可视化的存储方案

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问题描述

是一名测试人员，需要分析自动化测试的结果（响应时间等）。目前，用户使用locust.io运行性能测试，并将成功结果的响应时间推送到Graphite数据库中。然后，用户使用Grafana对结果进行可视化。然而，用户发现使用Grafana计算平均值时与Locust生成的结果不匹配。用户怀疑Graphite的数据保留策略可能是问题所在。Graphite的数据保留策略导致数据点的最小时间间隔为1秒，而用户的情况下可能存在几毫秒的时间差。用户尝试使用Prometheus作为Graphite的替代方案，但发现Prometheus似乎没有数据导入功能。用户考虑安装Graphite Exporter来模拟将数据“推送”到数据库，但认为这样做过于复杂，应该有更简单的解决方案。用户希望有人能根据个人经验提供一个解决方案，需要一个可以按照格式“query_name response_time timestamp”写入数据的数据库/存储，并将该存储作为Grafana报告的数据源进行可视化。

解决方案

请注意以下操作注意版本差异及修改前做好备份。

方案1

用户可以考虑使用PostgreSQL作为存储方案。以下是一种可能的解决方案：
1. 创建一个PostgreSQL数据库，并创建一个表，包含查询名称（query_name）、响应时间（response_time）和时间戳（timestamp）字段。
2. 在Locust中，将最终会话统计数据写入CSV文件。
3. 创建一个Python脚本，用于解析CSV文件并将解析后的数据插入到PostgreSQL表中。
4. 在Grafana中，连接到PostgreSQL数据库，并使用简单的查询来可视化结果。
下面是一个示例Python脚本，用于解析CSV文件并将数据插入到PostgreSQL表中：

import csv
import psycopg2

# 连接到PostgreSQL数据库
conn = psycopg2.connect(database="your_database", user="your_user", password="your_password", host="your_host", port="your_port")
cur = conn.cursor()

# 解析CSV文件并将数据插入到表中
with open('your_csv_file.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    next(reader)  # 跳过标题行
    for row in reader:
        query_name = row[0]
        response_time = row[1]
        timestamp = row[2]
        cur.execute("INSERT INTO your_table (query_name, response_time, timestamp) VALUES (%s, %s, %s)", (query_name, response_time, timestamp))

# 提交事务并关闭连接
conn.commit()
cur.close()
conn.close()

请注意，上述示例中的数据库连接和表名需要根据实际情况进行修改。

方案2

另一种可能的解决方案是使用InfluxDB作为存储方案。以下是一种可能的解决方案：
1. 安装和配置InfluxDB。如果在Linux Docker容器中运行InfluxDB，并且无法将其绑定到Docker安装目录之外的主机操作系统上的特定文件夹，可以尝试使用Docker命名卷来解决此问题。
2. 在Locust中，将最终会话统计数据写入InfluxDB。
3. 在Grafana中，连接到InfluxDB，并使用适当的查询来可视化结果。
请注意，使用InfluxDB时，可以实现更高的精度，以存储每个单独请求的结果。这可以通过将数据以更小的时间间隔写入InfluxDB来实现。具体的实现方式可能因环境而异，可以参考InfluxDB的文档或其他资源来了解如何实现。

方案3

如果用户使用Windows主机，可以考虑使用InfluxDB作为存储方案，并将数据存储在命名卷中。这样可以实现更高的精度，并且数据检索非常容易。以下是一种可能的解决方案：
1. 安装和配置InfluxDB。
2. 在Locust中，将最终会话统计数据写入InfluxDB。
3. 在Grafana中，连接到InfluxDB，并使用适当的查询来可视化结果。
请注意，上述解决方案仅供参考，具体的实施方式可能因环境和需求而异。用户可以根据自己的情况选择最适合的存储方案，并根据需要进行相应的配置和调整。

结论

根据用户的需求，可以选择使用PostgreSQL或InfluxDB作为存储方案，并使用Grafana进行结果可视化。使用PostgreSQL时，用户可以将最终会话统计数据写入CSV文件，并使用Python脚本将数据插入到PostgreSQL表中。使用InfluxDB时，用户可以直接将数据写入InfluxDB，并使用适当的查询在Grafana中进行可视化。根据用户的操作系统和需求，可以选择适合的存储方案和配置方式。

正文完