本文介绍如何将PTS压测指标输出到开源Prometheus，帮助您将PTS压测的监控数据导出至自建Prometheus监控系统，以便您可以自定义查询和聚合指标。
前提条件
- 已创建PTS压测场景，具体操作，请参见创建压测场景。
- 已搭建Prometheus。
背景信息
开源Prometheus是一套开源的监控报警系统。主要特点包括多维数据模型、灵活查询语句PromQL以及数据可视化展示等。更多信息，请参见Prometheus官方文档。
步骤一：配置Prometheus指标并启动压测
您需要在已创建的PTS压测场景的高级设置页面中打开Prometheus开关，具体操作如下。
- 在Prometheus Exporter配置区域，打开Prometheus开关按钮。
打开Prometheus开关后：- 在压测指标区域会生成默认配置信息，您可以对默认配置参数信息进行修改或者根据需要添加监控指标。
默认的参数配置信息说明如下。
参数 说明 示例 Metric名称 对应Prometheus中的监控指标（即Metric）。 pts_success_count Metric说明 对监控指标（即Metric）的相关注释。 成功请求数 Labels 对应Prometheus中的Label概念，支持API名称和响应状态码2个维度。利用Label，您可以在开源Prometheus中针对不同的状态码或请求做统计。 API名称，支持多选 Metric类型 对应Prometheus的指标类型（即Metric type），Prometheus目前支持的指标类型有Counter、Gauge、Histogram和Summary。同时针对压测使用场景，扩展了成功率的类型，支持采集成功数、失败数和总数这3个指标，可以用来计算请求、断言成功率。 Counter 直方图分布区间 对应Prometheus中Histogram和Summary指标类型，用于统计区间配置。 - Histogram指标类型：数值，用英文逗号分隔。示例： 100,500,1000,3000
- Summary指标类型：数值对，每组数值用逗号分隔，组与组间用|分隔，每组第一个数值代表区间边界值，第二个数值代表误差波动范围，可用于统计分位数。示例: 0.8,0.01|0.9,0.01|0.95,0.005|0.99,0.001
监听对象 监听的PTS对象，目前仅支持API。 API 监听指标 监控指标（即Metric）对应的PTS指标，支持如下指标： - 总请求数
- 成功请求数
- 失败请求数
- 请求成功率
- 响应时长（Elapsed Time）
- 建联时长（Connect Time）
- 空闲时长（Idle Time）
- Latency
- 响应大小
成功请求数 - 在施压机监控区域默认采集2个施压机性能监控指标：垃圾回收次数（jvm_gc_collection_seconds_count）、垃圾回收耗时（jvm_gc_collection_seconds）。
- 在压测指标区域会生成默认配置信息，您可以对默认配置参数信息进行修改或者根据需要添加监控指标。
步骤二：获取并验证Prometheus Target
您需要在PTS控制台获取Prometheus Target，并在自建的Prometheus中复制并热加载此配置，然后可以在Prometheus平台验证Target是否生效，当Target后，就可以将您的PTS压测监控数据导出至自建Prometheus监控系统。
- 在压测中页面单击监控导出，然后在弹出的面板中，您可以根据界面提示操作获取Prometheus Target。
此处为您提供获取Prometheus Target的示例操作，即您需要在自建Prometheus中编辑配置文件（配置文件一般是prometheus.yaml形式），然后在scrape_configs中复制Prometheus配置内容。
global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s rule_files: # - "first.rules" # - "second.rules" scrape_configs: - job_name: prometheus static_configs: - targets: ['localhost:9090'] # job名称，可自行修改 - job_name: 'pts_prometheus_xxxxxxx' # Prometheus pull metric path metrics_path: /pts/prometheus/xxxxxxx/metrics basic_auth: username: 'pts_prometheus_xxxxxxxx' password: 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' # 轮询时间，可修改 scrape_interval: 5s scrape_timeout: 5s # Prometheus targets static_configs: - targets: ['xx.xx.xx.xx:9270'] - targets: ['xx.xx.xx.xx:9270'] - 在Prometheus平台验证Target是否生效。如下图所示，当处于UP状态的Target数量等于Target总数时，则代表配置成功。
步骤三：快速搭建Grafana监控大盘
PTS提供了官方Grafana大盘模板，支持一键导入监控大盘，并可以灵活编辑和扩展，满足您的定制监控需求。在将PTS压测监控数据导出至自建Prometheus监控系统后，您可以通过Grafana大盘来展示监控到的指标数据，具体操作如下。
- 在Import Dashboard页面的Grafana.com Dashboard区域填写PTS Dashboard的ID（15981），单击Load，然后在Prometheus区域选择已有的数据源，然后单击Import。
数据源导入成功后，在Grafana页面单击左上角PTS压测任务，选择需要监控的压测任务名称，即可看到当前监控大盘。通过该大盘您可以看到以下几点数据：说明 该压测任务名对应步骤二中监控导出Prometheus时配置的Job Name，具体请参见监控导出。- 在概览区域，提供了全局请求成功率，系统吞吐量（TPS），P99、P95、P90分位响应时长，以及按错误状态码聚合的错误请求数等数据。
- 在API分布区域，可以直观的对比各API的监控指标，快速定位性能短板API。
- 在API详情区域，可以查看单个API的详细指标，准确定位性能瓶颈。
- 在施压机性能区域，提供了施压机的JVM垃圾回收监控指标，可以帮助您判断施压机是否为压测链路中的性能瓶颈。
- 在概览区域，提供了全局请求成功率，系统吞吐量（TPS），P99、P95、P90分位响应时长，以及按错误状态码聚合的错误请求数等数据。