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【Python】Locust持續(xù)優(yōu)化:InfluxDB與Grafana實現(xiàn)數(shù)據(jù)持久化與可視化分析
在進行性能測試時,我們需要對測試結果進行監(jiān)控和分析,以便于及時發(fā)現(xiàn)問題并進行優(yōu)化。 Locust在內存中維護了一個時間序列數(shù)據(jù)結構,用于存儲每個事件的統(tǒng)計信息。 這個數(shù)據(jù)結構允許我們在Charts標簽頁中查看不同時間點的性能指標,但是正因為Locust WebUI上展示的數(shù)據(jù)實際上是存儲在內存中的。所以在Locust測試結束后,這些數(shù)據(jù)將不再可用。 如果我們需要長期保存以便后續(xù)分析測試數(shù)據(jù),可以考慮將Locust的測試數(shù)據(jù)上報到外部的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng),如InfluxDB,并使用Grafana等可視化工具進行展示和分析。
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