GraphQL APIにLocustで負荷テストを実施し、operation name別にレスポンスタイムをGrafanaでグラフ化する
Locust GUIは負荷テスト中のリクエスト統計を表示する機能と、トータルRPSとレスポンスタイムをグラフ化する機能を持っています。これらの機能で十分なこともありますが、REST APIのURI別やGraphQL APIのoperation name別のRPSとレスポンスタイムが知りたいとなると、Locustが提供してくれる機能では実現できません。本記事ではGraphQL APIのoperation name別のレスポンスタイムをグラフ化するために、外部ツールを利用した実現方法を紹介します。
先に完成イメージを見たい方は、目次からoperation name別のレスポンスタイムへ進んでください。
なお本記事で紹介する、operation name別のレスポンスタイムのグラフ化は以下が前提となります。
使用ツール
docker-compose
Locust
locust-exporter
Prometheus
Grafana
sample-project
.
├── docker-compose.yml
├── grafana
│ ├── dashboard.yml
│ ├── dashboards
│ │ └── locust_dashboard.json
│ └── datasource.yml
├── locustfile.py
├── payloads
│ ├── hoge
│ │ └── hoge.json
│ ├── fuga
│ │ └── fuga.json
├── prometheus
│ └── prometheus.yml
└── sample-dashboards
└── grafana
└── locust_dashboards.json
docker-compose
docker-compose.yml
version: '3'
services:
locust-master:
image: locustio/locust
ports:
- "8089:8089"
volumes:
- ./:/mnt/locust
command: -f /mnt/locust/locustfile.py --master -H ${LOCUST_HOST} --tags ${LOCUST_SCENARIO}
locust-worker:
image: locustio/locust
volumes:
- ./:/mnt/locust
command: -f /mnt/locust/locustfile.py --worker --master-host locust-master
locust-metrics-exporter:
image: containersol/locust_exporter
ports:
- "9646:9646"
environment:
- LOCUST_EXPORTER_URI=http://locust-master:8089
depends_on:
- locust-master
prometheus:
image: prom/prometheus
container_name: prometheus
ports:
- "9090:9090"
command:
- --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml
volumes:
- ./prometheus:/etc/prometheus
grafana:
image: grafana/grafana
container_name: grafana
ports:
- "3000:3000"
volumes:
- ./grafana/dashboards:/var/lib/grafana/dashboards/
- ./grafana/datasource.yml:/etc/grafana/provisioning/datasources/datasource.yml
- ./grafana/dashboard.yml:/etc/grafana/provisioning/dashboards/dashboard.yml
environment:
- GF_AUTH_ANONYMOUS_ORG_ROLE=Admin
- GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED=true
restart: always
Locust
locustfileは以下記事をご参考にしてください。
locust-exporter
LocustからPrometheusへメトリクスデータをエクスポートするサービスです。シンプルなツールですから、本記事ではdocker-compose.ymlに記載している内容以上の説明はありません。
Prometheus
prometheus/prometheus.yml
# https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/
global:
scrape_interval: 10s
scrape_configs:
- job_name: prometheus
static_configs:
- targets:
- locust-metrics-exporter:9646
ファイル内コメントのURLに記載のテンプレートをベースにカスタマイズします。本記事ではアラート等の設定は不要なため、最低限以下の設定のみ記述しています。
scrape_interval: スクレイプ間隔
static_configs: スクレイプ対象
Grafana
grafana/datasource.yml
# https://grafana.com/docs/grafana/latest/administration/provisioning/#example-data-source-config-file
# config file version
apiVersion: 1
datasources:
# <string, required> name of the datasource. Required
- name: Prometheus
# <string, required> datasource type. Required
type: prometheus
# <string, required> access mode. proxy or direct (Server or Browser in the UI). Required
access: proxy
url: http://prometheus:9090
editable: true
このファイルにはGrafanaのデータソース設定を記述します。本記事では最低限の内容しか記述していませんが、ファイル内コメントのURLに記載のテンプレートをベースに必要に応じて書き足してください。
grafana/dashboard.yml
# https://grafana.com/docs/grafana/latest/administration/provisioning/#dashboards
apiVersion: 1
providers:
# <string> an unique provider name. Required
- name: 'locust'
# <int> Org id. Default to 1
orgId: 1
# <string> name of the dashboard folder.
folder: ''
# <string> folder UID. will be automatically generated if not specified
folderUid: ''
# <string> provider type. Default to 'file'
type: file
# <bool> disable dashboard deletion
disableDeletion: true
# <int> how often Grafana will scan for changed dashboards
updateIntervalSeconds: 10
# <bool> allow updating provisioned dashboards from the UI
allowUiUpdates: false
options:
# <string, required> path to dashboard files on disk. Required when using the 'file' type
path: /var/lib/grafana/dashboards
# <bool> use folder names from filesystem to create folders in Grafana
foldersFromFilesStructure: true
このファイルでダッシュボードを作成・管理します。ダッシュボードのウィジェットは別ファイルで記述します。
grafana/dashboards/locust_dashboard.json
このファイルでウィジェットを作成・管理します。以下をベースにカスタマイズするのがよいと思います。
カスタマイズせずにそのまま使用すると以下のイメージのダッシュボードが出来上がります。
operation name別のレスポンスタイム
以下のようにoperation name別のレスポンスタイムを表示することができます。X軸の下にoperation name(※)が表示されますが、本記事ではカットしています。
grafana/dashboards/locust_dashboard.jsonの記載内容のうち、上記のグラフの設定箇所を抜粋しておきます。なお、内容はカスタマイズしています。
{
"aliasColors": {},
"bars": false,
"dashLength": 10,
"dashes": false,
"datasource": "Prometheus",
"decimals": 0,
"editable": true,
"error": false,
"fill": 0,
"fillGradient": 0,
"gridPos": {
"h": 24,
"w": 24,
"x": 0,
"y": 32
},
"hiddenSeries": false,
"id": 6,
"legend": {
"avg": false,
"current": false,
"max": false,
"min": false,
"show": true,
"total": false,
"values": false
},
"lines": true,
"linewidth": 2,
"links": [],
"nullPointMode": "connected",
"options": {
"dataLinks": []
},
"paceLength": 10,
"percentage": false,
"pointradius": 2,
"points": true,
"renderer": "flot",
"seriesOverrides": [{
"alias": "AVG MAX",
"yaxis": 2
}],
"spaceLength": 10,
"stack": false,
"steppedLine": false,
"targets": [
{
"expr": "avg(locust_requests_median_response_time{method=~\".+\"}) by (method, name)",
"intervalFactor": 2,
"legendFormat": "AVG MEDIAN {{name}}",
"refId": "D",
"step": 2
}
],
"thresholds": [],
"timeFrom": null,
"timeRegions": [],
"timeShift": null,
"title": "Response Times per query",
"tooltip": {
"msResolution": false,
"shared": true,
"sort": 0,
"value_type": "individual"
},
"type": "graph",
"xaxis": {
"buckets": null,
"mode": "time",
"name": null,
"show": true,
"values": []
},
"yaxes": [{
"decimals": 0,
"format": "ms",
"label": null,
"logBase": 1,
"max": null,
"min": null,
"show": true
},
{
"decimals": 0,
"format": "ms",
"label": null,
"logBase": 1,
"max": null,
"min": null,
"show": true
}
],
"yaxis": {
"align": false,
"alignLevel": null
}
}
注釈
※operation name別にレスポンスタイムがグラフ化される仕組み
「GraphQL APIに負荷テストを実施するアイディア」の記事で紹介したlocustfile内に次の記述があります。
このqueryには、LocustのHTTPクライアントのリクエストボディが記載されたJSONファイル名が入っています。以下をご覧ください。JSONファイル名はoperation nameを判別可能な名前にしておきます。
このname情報はPrometheusにも渡っており、grafana/dashboards/locust_dashboard.jsonの以下の記述によって、operation name別にレスポンスタイムのグラフ表示が可能になっています。
参考
本記事は以下のブログ記事をヒントに着想を得ました。
また、作業手順は以下のブログ記事を参考にしています。
本記事を参考にしていただくときも、参考ブログ記事にならって、docker-compose.ymlを少しずつ書き足しながら進めていくことをおすすめします。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?