- vừa được xem lúc

Kiểm tra chịu tải của server với K6.io (Phần 2: InfluxDB + Grafana)

0 0 67

Người đăng: Phạm Tuấn Anh

Theo Viblo Asia

Mở đầu

Ở phần trước mình đã giới thiệu sơ qua về kiểm tra chịu tải của server với k6.io, cách settup , visualization kết quả với cloud k6 tuy nhiên do dùng bản miễn phí nên vẫn còn nhiều giới hạn ví dụ chỉ có thể visualization được 50 user trong 12 phút. Muốn nhiều hơn chúng ta phải trả phí. vì vậy hôm nay mình viết tiếp phần 2 hướng dẫn visualization kết quả hoàn toàn miễn phí mà không bị giới hạn với InfluxDB + Grafana.

Các bạn có thể xem qua phần 1 ở đây: Kiểm tra chịu tải của server với K6.io (Phần 1)

InfluxDB

InfluxDB là một cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian nguồn mở được phát triển bởi InfluxData. Ở bài viết này sẽ dùng với mục đích lưu lại các thông số mà k6 thu thập được từ việc chạy test.

Những tính năng chính mà Influxdb hỗ trợ có thể kể đến như :

  • Có các API đọc ghi dễ hiểu, hiệu suất cao
  • Plugin hỗ trợ cho các giao thức nhập dữ liệu khác như Graphite, collectd và OpenTSDB (Phần này trong khuôn khổ bài viết mình chưa thể thực nghiệm)
  • Câu query tương đồng với SQL do đó rất dễ để những người đã có base về SQL ứng dụng
  • Đánh index theo các trường tags giúp truy vấn tốc độ.
  • Các truy vấn liên tục tự động tính toán dữ liệu tổng hợp để làm cho các truy vấn thường xuyên hiệu quả hơn. Và cuối cùng thì Influxdb có cả mã nguồn mở và phiên bản cho enterprise

Cái đặt InfluxDB

Linux (Debian/Ubuntu)

$ sudo apt install influxdb

macOS

$ brew install influxdb

Chạy k6 test và upload kết quả vào InfluxDB

k6 có hỗ trợ tích hợp để xuất dữ liệu kết quả trực tiếp tới cơ sở dữ liệu InfluxDB bằng cách sử dụng option --out (-o)

Linux & MacOS

k6 run --out influxdb=http://localhost:8086/myk6db script.js

Docker

docker run -i loadimpact/k6 run --out influxdb=http://localhost:8086/myk6db - <script.js

Grafana

Grafana là một nền tảng open-source chuyên phục vụ mục đích theo dõi và đánh giá các số liệu thu được. Bất kì lĩnh vực nào có thể thu được dữ liệu theo dòng thời gian đều có thể hiển thị tối ưu trên Grafana. Ngoài khả năng kết nối đa dạng với các nguồn dữ liệu, phần giao diện của công cụ này rất thân thiền với người dùng. Dễ dàng đưa ra thông tin và cảnh báo.

Cài đặt Grafana

$ sudo apt install grafana

macOS

$ brew install grafana

Sau khi cài đặt xong grafana chúng ta đã có InfluxDB server chạy ở cổng 8086 và Grafana server chạy ở cổng 3000. Tiếp theo chúng ta có thể visualize k6 metrics rồi.

Sử dụng docker-compose được settup sẵn

Để thay thế các cài đặt bên trên, thì k6 cũng đã xây dựng sẵn file docker-composer giúp cài đặt nhanh chóng InfluxDB và Grafana. Để sử dụng chỉ cần chạy lệnh:

$ git clone 'https://github.com/k6io/k6'
$ cd k6
$ docker-compose up -d \ influxdb \ grafana

Truy cập vào Grafana server http://localhost:3000

Vậy là ok rồi . tiếp theo là chạy test và visualize metrics. Để chạy test thì mình cd vào thư mục k6/samples vào tạo file test với nội dùng sau:

import http from 'k6/http';
import { sleep } from 'k6'; export let options = { stages: [ { duration: '2m', target: 100 }, // below normal load { duration: '5m', target: 100 }, { duration: '2m', target: 200 }, // normal load { duration: '5m', target: 200 }, { duration: '2m', target: 300 }, // around the breaking point { duration: '5m', target: 300 }, { duration: '2m', target: 400}, // beyond the breaking point { duration: '5m', target: 400}, { duration: '10m', target: 0 }, // scale down. Recovery stage. ],
}; export default function () { http.get('https://phamtuananh1996.github.io'); sleep(1);
} 

Để chạy test dùng lệnh

docker-compose run -v \ $PWD/samples:/scripts \ k6 run /scripts/blog.js

Để visualize metrics thì mình sẽ dùng Grafana dashboards được cấu hình sẵn cho k6 được cộng đồng phát triển như:

Để sử dụng mình vào http://localhost:3000/dashboard/import để thêm id. Sau đó chọn InfluxDB data source

Sau khi chạy test đây là thành quả

Vậy là chúng ta có thể visualize k6 metrics với giao diện trực quan và realtime rồi

Kết luận

Cảm ơn các bạn đã đọc bài viết. nếu hay thì cho mình xin 1 upvote, chia sẻ nhé.

Tham khảo: https://k6.io/docs/results-visualization/influxdb-+-grafana

blog: https://phamtuananh1996.github.io

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Performance Optimization 104: Trinh sát ứng dụng với monitoring

Con đường trở thành thám tử chuyên nghiệp của chàng developer. Nếu bạn yêu ứng dụng của mình thì chỉ có cách cần trô thật chặt, thật kinh khủng, thật mất tự do vào.

0 0 57

- vừa được xem lúc

Performance Optimization 101: Những câu hỏi cơ bản

Definitive guide for performance engineer. API của bạn có thời gian phản hồi quá lâu. Hay hoá đơn cloud đập vào mặt bạn những con số quá kinh khủng dùng mới chỉ có một nhúm người dùng. HÃY ĐỌC TIẾP, BÀI VIẾT NÀY LÀ DÀNH CHO BẠN.

0 0 63

- vừa được xem lúc

Caching đại pháp 1: Nấc thang lên level của developer

Bí quyết thành công trong việc đáp ứng hệ thống triệu user của những công ty lớn (và cả công ty nhỏ). Tại sao caching lại là kỹ thuật tối quan trọng để phù phép ứng dụng rùa bò của chúng ta thành siêu phẩm vạn người mê.

0 0 82

- vừa được xem lúc

Performance Optimization 105: Database bottleneck - Đuổi bắt kẻ tội đồ

Hành trình đuổi bắt giáo sư Moriarty của thế giới bottleneck: database. Cuộc chiến không hồi kết này rút cục sẽ ra sao? Liệu mọi chuyện có kết thúc tại thác Reichenback không hay Moriarty sẽ mãi là bóng ma ám ảnh service của chúng ta mãi.

0 0 58

- vừa được xem lúc

Performance Optimization 103: Nghệ thuật tìm kiếm bottleneck

Những phương pháp thượng thừa để biến bạn trở thành bậc thầy bới lông tìm vết à bới hệ thống tìm bottleneck. Nếu là phe cảnh, bạn sẽ học được cách bắt bớ.

0 0 48

- vừa được xem lúc

Performance Optimization 102: Scalability và câu chuyện về ảo tưởng distributed

Performance, scalability cùng câu chuyện nỗi ám ảnh và những ảo tưởng của một developer về cái gọi là hệ thống distributed. .

0 0 63