Jenkins在CentOS上的性能监控如何实现
导读:整体思路与分层 建议采用分层监控:系统层(CentOS 资源)、JVM 与应用层(Jenkins 进程与插件)、业务层(构建队列、耗时、失败率)。 采集侧可用Prometheus + Grafana或InfluxDB + Grafana两...
整体思路与分层
- 建议采用分层监控:系统层(CentOS 资源)、JVM 与应用层(Jenkins 进程与插件)、业务层(构建队列、耗时、失败率)。
- 采集侧可用Prometheus + Grafana或InfluxDB + Grafana两套方案;可视化统一在 Grafana,告警在 Prometheus 或外部告警系统。
- 若涉及性能测试,可用JMeter产生负载,将指标写入时序库,在 Grafana 统一展示趋势与阈值告警。
方案一 Prometheus Grafana 监控
- Jenkins 侧
- 安装插件:Prometheus metrics plugin(为 Jenkins 暴露 /prometheus 指标端点)。
- 安全:为 Prometheus 创建只读账号或 API Token,并在“Manage Jenkins → Configure Global Security”中限制其权限。
- Prometheus 侧
- 在 prometheus.yml 增加抓取任务(示例):
- job_name: ‘jenkins’
metrics_path: ‘/prometheus’
static_configs:
- targets: [‘< jenkins_host> :8080’]
- job_name: ‘jenkins’
metrics_path: ‘/prometheus’
static_configs:
- 在 prometheus.yml 增加抓取任务(示例):
- Grafana 侧
- 添加数据源:Prometheus(URL 指向 Prometheus 地址)。
- 导入面板:使用社区面板 ID 9964(Jenkins 概览),或按需自建图表(如构建队列长度、构建时长 P95/P99、节点在线数、HTTP 请求耗时等)。
方案二 InfluxDB Grafana 监控
- InfluxDB 侧
- 安装并启动 InfluxDB;创建数据库(如 jenkins),开放写入端口(默认 8086;若使用 Graphite/行协议写入,常用 2003)。
- Jenkins 侧
- 安装插件:InfluxDB Plugin;在“Manage Jenkins → Configure System”中配置 InfluxDB 的 URL、数据库、凭证,并选择要上报的构建与作业指标。
- Grafana 侧
- 添加数据源:InfluxDB(URL、数据库名、认证)。
- 创建或导入面板:展示构建成功率、构建时长、队列与执行器利用率、节点健康等。
系统与应用指标采集
- 系统层(CentOS)
- 资源监控:使用 top/htop/atop 观察 CPU、内存、磁盘 I/O、网络;使用 iostat 细化磁盘,iftop/nethogs 细化网络。
- 持续采集:部署 sysstat(含 sar),长期记录 CPU、内存、I/O、网络等历史数据,便于容量与瓶颈分析。
- 日志与诊断
- 查看 /var/log/jenkins/jenkins.log 与构建日志,定位异常堆栈、长时步骤、频繁失败等。
- JVM 与应用层
- 使用 Java VisualVM/JConsole 连接 Jenkins JVM,观察堆内存、线程、类加载、GC 行为,辅助定位内存泄漏与线程阻塞。
告警与瓶颈定位优化
- 告警建议
- Prometheus 规则示例(告警规则需按实际环境阈值调整):
- 构建队列过长:sum(jenkins_queue_length) by (instance) > 10
- 节点离线:jenkins_node_online == 0
- 构建失败率升高:increase(jenkins_build_failed_total[1h]) / increase(jenkins_build_total[1h]) > 0.1
- Prometheus 规则示例(告警规则需按实际环境阈值调整):
- 常见瓶颈与优化
- 资源与配置:扩充内存/CPU/SSD;合理设置 JVM 堆(如 -Xmx4G)、并发构建数、执行器数量;定期清理旧构建与制品,减少磁盘与数据库压力。
- 架构与扩展:启用分布式构建(多 Agent 分摊负载),关闭无用插件与定时任务,减少启动与运行期开销。
- 系统与网络:按需优化 内核网络参数(如 net.core.rmem_max/wmem_max、net.core.somaxconn、net.ipv4.tcp_tw_reuse),提升高并发下的稳定性与吞吐。
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