在本模块中，我将把几个常用的监控部分给梳理一下。前面我们提到过，在性能监控图谱中，有操作系统、应用服务器、中间件、队列、缓存、数据库、网络、前端、负载均衡、Web 服务器、存储、代码等很多需要监控的点。显然这些监控点不能在一个专栏中全部覆盖并一一细化，我只能找最常用的几个，做些逻辑思路的说明，同时也把具体的实现描述出来。如果你遇到了其他的组件，也需要一一实现这些监控。
在本篇中，主要想说明白下图的这个监控逻辑。
这应该是现在最流行的一套监控逻辑了吧。我今天把常见的使用 Grafana、Prometheus、InfluxDB、Exporters 的数据展示方式说一下，如果你刚进入性能测试领域，也能有一个感性的认识。
有测试工具，有监控工具，才能做后续的性能分析和瓶颈定位，所以有必要把这些工具的逻辑跟你摆一摆。
所有做性能的人都应该知道一点，不管数据以什么样的形式展示，最要紧的还是看数据的来源和含义，以便做出正确的判断。
我先说明一下 JMeter 和 node_exporter 到 Grafana 的数据展示逻辑。至于其他的 Exporter，我就不再解释这个逻辑了，只说监控分析的部分。
JMeter+InfluxDB+Grafana 的数据展示逻辑一般情况下，我们用 JMeter 做压力测试时，都是使用 JMeter 的控制台来查看结果。如下图所示：
或者装个插件来看结果：
或者用 JMeter 来生成 HTML：
这样看都没有问题，我们在前面也强调过，对于压力工具来说，我们最多只关心三条曲线的数据：TPS（T 由测试目标定义）、响应时间、错误率。这里的错误率还只是辅助排查问题的曲线，没有问题时，只看 TPS 和响应时间即可。
不过采取以上三种方式有几个方面的问题。
整理结果时比较浪费时间。 在 GUI 用插件看曲线，做高并发时并不现实。 在场景运行时间比较长的时候，采用生成 HTML 的方式，会出现消耗内存过大的情况，而实际上，在生成的结果图中，有很多生成的图我们并不是那么关注。 生成的结果保存之后再查看比较麻烦，还要一个个去找。那么如何解决这几个问题呢？
用 JMeter 的 Backend Listener 帮我们实时发送数据到 InfluxDB 或 Graphite 可以解决这样的问题。
Graphite Backend Listener 的支持是在 JMeter 2.13 版本，InfluxdDB Backend Listener 的支持是在 JMeter 3.3 的版本，它们都是用异步的方式把数据发送出来，以便查看。
其实有这个 JMeter 发送给 InfluxDB 的数据之后，我们不需要看上面的那些 HTML 数据，也可以直观地看到系统性能的性能趋势。
并且这样保存下来的数据，在测试结束后想再次查看也比较方便比对。
JMeter+InfluxDB+Grafana 的结构如下：
在这个结构中，JMeter 发送压力到服务器的同时，统计下 TPS、响应时间、线程数、错误率等信息。默认每 30 秒在控制台输出一次结果（在 jmeter.properties 中有一个参数 #summariser.interval=30 可以控制）。
配置了 Backend Listener 之后，将统计出的结果异步发送到 InfluxDB 中。最后在 Grafana 中配置 InfluxDB 数据源和 JMeter 显示模板。
然后就可以实时查看 JMeter 的测试结果了，这里看到的数据和控制台的数据是一样。
但如果这么简单就说完了，这篇文章也就没价值了。下面我们来说一下，数据的传输和展示逻辑。
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