refactor(性能测试): 修改图表
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f101ce900e
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@ -69,13 +69,14 @@ public class MetricQueryService {
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return metricDataList;
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}
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private List<MetricData> queryPrometheusMetric(String promQL, String seriesName, long startTime, long endTime, int step, String instance) {
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DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.###");
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String start = df.format(startTime / 1000.0);
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String end = df.format(endTime / 1000.0);
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JSONObject response = restTemplate.getForObject(prometheusHost + "/api/v1/query_range?query={promQL}&start={start}&end={end}&step={step}", JSONObject.class, promQL, start, end, step);
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LogUtil.info(prometheusHost + "/api/v1/query_range?query={" + promQL + "}&start={" + start + "}&end{" + end + "}&step={" + step + "}");
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return handleResult(seriesName, response, instance);
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}
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@ -90,8 +91,7 @@ public class MetricQueryService {
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if (result.size() > 1) {
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result.forEach(rObject -> {
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JSONObject resultObject = new JSONObject((Map)rObject);
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// JSONObject resultObject = JSONObject.parseObject(rObject.toString());
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JSONObject resultObject = new JSONObject((Map) rObject);
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JSONObject metrics = resultObject.getJSONObject("metric");
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if (metrics != null && metrics.size() > 0) {
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@ -108,7 +108,7 @@ public class MetricQueryService {
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List<String> timestamps = new ArrayList<>();
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List<Double> values = new ArrayList<>();
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JSONObject resultObject = new JSONObject((Map)rObject);
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JSONObject resultObject = new JSONObject((Map) rObject);
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JSONObject metrics = resultObject.getJSONObject("metric");
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JSONArray jsonArray = resultObject.getJSONArray("values");
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jsonArray.forEach(value -> {
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@ -117,6 +117,7 @@ public class MetricQueryService {
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try {
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timestamps.add(DateUtils.getTimeString((long) (timestamp * 1000)));
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} catch (Exception e) {
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LogUtil.error(e.getMessage(), e);
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e.printStackTrace();
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}
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values.add(ja.getDouble(1));
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@ -165,7 +166,7 @@ public class MetricQueryService {
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metricRequest.setStartTime(startTime.getTime());
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metricRequest.setEndTime(endTime.getTime());
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} catch (Exception e) {
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LogUtil.error(e, e.getMessage());
|
||||
LogUtil.error(e.getMessage(), e);
|
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e.printStackTrace();
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}
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@ -71,11 +71,14 @@ export default {
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let option = {
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title: {
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left: 'center',
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text: 'CPU',
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text: 'CPU使用率',
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textStyle: {
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||||
color: '#99743C'
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||||
color: '#8492a6'
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},
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},
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tooltip: {
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trigger: 'axis'
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},
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xAxis: {
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type: 'category',
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data: xAxis
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@ -102,11 +105,14 @@ export default {
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let option = {
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title: {
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left: 'center',
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||||
text: 'Disk',
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||||
text: '磁盘使用率',
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||||
textStyle: {
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||||
color: '#99743C'
|
||||
color: '#8492a6'
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
tooltip: {
|
||||
trigger: 'axis'
|
||||
},
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||||
xAxis: {
|
||||
type: 'category',
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||||
data: xAxis
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@ -133,11 +139,14 @@ export default {
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let option = {
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||||
title: {
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left: 'center',
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||||
text: 'NetIn',
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||||
text: '入口流量',
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||||
textStyle: {
|
||||
color: '#99743C'
|
||||
color: '#8492a6'
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
tooltip: {
|
||||
trigger: 'axis'
|
||||
},
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||||
xAxis: {
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||||
type: 'category',
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data: xAxis
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@ -164,11 +173,14 @@ export default {
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let option = {
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title: {
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left: 'center',
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||||
text: 'NetOut',
|
||||
text: '出口流量',
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||||
textStyle: {
|
||||
color: '#99743C'
|
||||
color: '#8492a6'
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
tooltip: {
|
||||
trigger: 'axis'
|
||||
},
|
||||
xAxis: {
|
||||
type: 'category',
|
||||
data: xAxis
|
||||
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@ -195,11 +207,14 @@ export default {
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|||
let option = {
|
||||
title: {
|
||||
left: 'center',
|
||||
text: 'Memory',
|
||||
text: '内存使用率',
|
||||
textStyle: {
|
||||
color: '#99743C'
|
||||
color: '#8492a6'
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
tooltip: {
|
||||
trigger: 'axis'
|
||||
},
|
||||
xAxis: {
|
||||
type: 'category',
|
||||
data: xAxis
|
||||
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