python|BAT大厂都在用的Docker。学会这三招，面试、工作轻松hold住 python|python

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上期我们以Jenkins为例，一边实战一边了解Docker的基础命令。这期，我们将带大家使用Docker搭建三个平时测试工作中非常有用的小工具。学会这三个实战之后，你就可以说对Docker不是浅尝即止在理论阶段，而是真正有一定了解，也能为你的工作，真正的解决一部分问题。\n\
使用Docker搭建prometheus+grafana的服务器监控

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使用Docker搭建prometheus+grafana的服务器监控。让你的服务器监控页面有颜有料且让人一目了然。让数据分析不再局限于数字和曲线图，能够多方位进行对比。
1.Docker启动prometheus
官网下载node_exporter。地址：https://prometheus.io/\n### 2.启动下载好的node_exporter文件

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3.填写prometheus.yml配置文件内容

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4.使用命令启动prometheus

docker run --name prometheus -d -p 9090:9090 -v `pwd`/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml -v `pwd`/rules/:/etc/prometheus/ prom/prometheus --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml

5.输入ip和端口号进入prometheus的前端界面，然后进入Targets页面
【python|BAT大厂都在用的Docker。学会这三招，面试、工作轻松hold住】

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6.在首页输入命令，然后点击execute，命令有

cpu使用率:100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\"}[1m])) * 100)内存使用率：100*(node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemFree_bytes - node_memory_Buffers_bytes - node_memory_Cached_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes磁盘使用：100.0 - 100 * ((node_filesystem_avail_bytes{mountpoint=~\"/\", device!=\"rootfs\"} / 1000 / 1000 ) / (node_filesystem_size_bytes{mountpoint=~\"/\", device!=\"rootfs\"\} / 1024 / 1024))

不过这个展示界面不够友好，而且不好保存。所以在业内，我们常常将prometheus+grafana配合使用

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7.启动grafana

docker run --name grafana -d -p 8011:3000 grafana/grafana

进入grafana界面，初始账号密码为admin/admin
进入Adddatasourcs->选择prometheus
配置prometheus
字段名含义NameprometheusURL启动的prometheus的地址（localhost可能会报错）
8.import模板grafanadashboard内填写https://grafana.com/grafana/dashboards/8919PrometheusDataSource
字段选择prometheus点击Import，就搭建成功了

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注意，前方有坑：
1.如果被监控的node_exporter是mac的话，要去prometheus官网下载mac版本的node_exporter执行，且mac需要修改一些配置参数。
2.如果修改了prometheus.yml需要重启镜像
使用Docker搭建Prometheus监控MySQL 1.下载prom/mysqld-exporter镜像

docker pull prom/mysqld-exporter

2.启动mysql服务

docker run --name some-mysql -v /home/ubuntu/mysql/:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=1qaz9ol. -p 8888:3306 -d mysql:5.5

3.启动mysqld-exporter镜像

docker run --name some-mysql -v /home/ubuntu/mysql/:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=1qaz9ol. -p 8888:3306 -d mysql:5.5docker run -d --name mysql-exporter -p 9104:9104 -e DATA_SOURCE_NAME=\"\root:1qaz9ol.@(47.95.238.18:8888)/mysql\" prom/mysqld-exporter

注意:-e之后的参数要填对，分别对应用户名/密码@（ip:端口号）/mysql
4.在prometheus.yml的配置文件中添加mysql的配置，并dockerrestartprometheus，重新加载prometheus的配置（可以参考上面的步骤2）
5.进入prometheus页面，查看Targets中mysql是否启动成功\n

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6.按照上面的docker启动prometheus过程，配置好之后进去grafana页码，然后选择datasource，进入prometheus，输入prometheus的url，选择“Save&Test”

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7.导入mysql模板到grafana,mysql的模板id为6239，其他步骤和前面搭建服务器监控是一样的哦。
下面是mysql的监控效果

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使用Docker搭建分布式UI自动化环境
如果我们的WebUI自动化测试用例有上千条，执行时间常常需要1~2天，我们用什么方法可以节省这个执行时间呢？接下来我们就通过分布式UI自动化，即启动多个浏览器执行UI自动化测试用例，且每个浏览器执行的UI自动化测试用例都是不同的。这样子，就可以大大提升我们的UI自动化测试的效率。
分布式UI自动化架构
UITest层会将测试请求发送到GridHub层，而GridHub则会将这些测试请求转换为测试任务下发到每一个Node节点（在每台机器上面我们可以装一个或多个Node节点。），随后Node节点驱动浏览器进行自动化测试。测试完成后，Node节点将测试结果发送到GridHub上面，GridHub再将结果转发回我们的测试程序UITest中

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（如下图所示）
Selenium镜像介绍
Selenium镜像网上有很多，官网下载即可。也可以定制化。而且还有非可视化的镜像。具有调试作用的远程UI服务的可视化镜像，还有轻量级简易版镜像版本。
1.底层镜像，可以做定制化
selenium/base:BaseimagewhichincludesJavaruntimeandSeleniumServerJARfile
selenium/node-base:BaseimageforGridNodeswhichincludesavirtualdesktopenvironment
selenium/hub:ImageforrunningaGridHub
2.谷歌、火狐浏览器的非可视化镜像
selenium/node-chrome:GridNodewithChromeinstalled,needstobeconnectedtoaGridHub
selenium/node-firefox:GridNodewithFirefoxinstalled,needstobeconnectedtoaGridHub
3.具有远程UI服务的可视化镜像（调试作用）：
selenium/node-chrome-debug:GridNodewithChromeinstalledandrunsaVNCserver,needstobeconnectedtoaGridHub
selenium/node-firefox-debug:GridNodewithFirefoxinstalledandrunsaVNCserver,needstobeconnectedtoaGridHub
4.简易版镜像，不需要GridHub和Node架构：
selenium/standalone-chrome:SeleniumStandalonewithChromeinstalled
selenium/standalone-firefox:SeleniumStandalonewithFirefoxinstalled\nselenium/standalone-chrome-debug:SeleniumStandalonewithChromeinstalledandrunsaVNCserver
selenium/standalone-firefox-debug:SeleniumStandalonewithFirefoxinstalledandrunsaVNCserver
文档链接：https://github.com/SeleniumHQ/docker-selenium
实战演示使用docker启动GridHub

docker run --name=hub -p 5001:4444 -e GRID_TIMEOUT=0 -e GRID_THROW_ON_CAPABILITY_NOT_PRESENT=true -e GRID_NEW_SESSION_WAIT_TIMEOUT=-1 -e GRID_BROWSER_TIMEOUT=15000 -e GRID_TIMEOUT=30000 -e GRID_CLEAN_UP_CYCLE=30000 -d selenium/hub:3.7.1-beryllium

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docker启动Node

docker run --name=chrome -p 5902:5900 -e NODE_MAX_INSTANCES=6 -e NODE_MAX_SESSION=6 -e NODE_REGISTER_CYCLE=5000 -e DBUS_SESSION_BUS_ADDRESS=/dev/null -v /dev/shm:/dev/shm --link hub -d selenium/node-chrome-debug:3.7.1-beryllium

如果想启动多个Node，可以重新修改一下端口映射比如，将5902:5900修改为5903:5900这时候我们就可以发现图片中又显示了一个Node信息。