我们性能测试监控模型的构建一直是围绕着Prometheus和Grafana来展开的。她们可以快速的构建我们性能测试的绝大多数的监控模型：已介绍搭建了数据库监控、服务器监控。思路是相同的，

微服务、大中台盛行的当下，容器化已经被广泛使用。在性能测试过程中，对容器的监控模型构建也是必不可少的。

我们性能测试监控模型的构建一直是围绕着Prometheus和Grafana来展开的。她们可以快速的构建我们性能测试的绝大多数的监控模型：已介绍搭建了数据库监控、服务器监控。思路是相同的，也可自行快速构建自己所需的监控模型。

Docker容器监控

效果图

安装使用

Prometheus和Grafana的安装，参阅上文

安装启动cadvisor

sudo docker run \--volume=/:/rootfs:ro \--volume=/var/run:/var/run:ro \--volume=/sys:/sys:ro \--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \--publish=8090:8080 \--detach=true \--name=cadvisor \google/cadvisor:v0.24.1

配置修改prometheus.yml，重启prometheus

- job_name: 'docker'static_configs:- targets: - "ip:port"

下载Grafana的Node Exporter仪表盘

/api/dashboards/10619

导入仪表盘 Import dashboard

查看容器资源使用命令

docker stats

以上两个小方法都能提供容器的资源使用情况：CPU、Memory、Network、IO

绵薄之力

最后感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的，虽然不是什么很值钱的东西，如果你用得到的话可以直接拿走

这些资料，对于想进阶【自动化测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。希望对大家有所帮助....