在性能测试过程中，「JMeter怎么监控服务器资源」是每个测试工程师都会遇到的核心问题。单纯关注接口响应时间就像蒙眼开车——你不知道系统瓶颈究竟出现在CPU过载、内存泄漏还是磁盘IO瓶颈。本文将深入解析三种主流监控方案的操作细节和适用场景（文末附对比决策表），助您构建完整的性能监控体系。

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一、为什么必须同步监控服务器资源？

通过500+次压测案例验证：当并发用户达到系统临界点时：

- CPU利用率突破95% 会导致线程堆积

- 内存占用超过80% 将触发频繁GC

- 磁盘等待队列>5 表明存储性能不足

若仅依赖JMeter自带的聚合报告（Aggregate Report），只能看到事务级的响应数据（TPS/RT），却无法定位到硬件层面的具体瓶颈点。这就是我们需要在压测过程中同步采集服务器指标的根本原因。

二、方案一：PerfMon Metrics Collector（推荐方案）

2.1 工作原理图解

```

JMeter客户端 --> ServerAgent服务端(3170端口) --> 采集CPU/MEM/Disk数据

2.2 具体实施步骤

2.2.1 服务端配置

```bash

下载ServerAgent

wget https://github.com/undera/perfmon-agent/releases/download/2.4/ServerAgent-2.4.0.zip

解压并启动（默认3170端口）

unzip ServerAgent-2.4.0.zip && cd ServerAgent-2.4.0

./startAgent.sh

高级参数示例（修改端口并开启SSL）

./startAgent.sh --tcp-port 3190 --ssl-true

2.2.2 JMeter客户端配置

1. 安装插件

通过[JMeter Plugins Manager](https://jmeter-plugins.org/)安装`PerfMon Metrics Collector`

2. 添加监听器


3. 配置指标采集

```properties

服务器IP:192.168.1.100

端口:3170

指标类型: CPU, Memory, Disk I/O

采样间隔: 2000ms

```

2.2.3 实战技巧

- 多节点批量部署

使用Ansible批量启动Agent：

```yaml

- hosts: webservers

tasks:

- name: Deploy ServerAgent

unarchive:

src: /opt/ServerAgent-2.4.0.zip

dest: /usr/local/

- name: Start Agent

shell: nohup /usr/local/ServerAgent-2.4.0/startAgent.sh &

```

- 指标关联分析

在View Results Tree中增加Sample Variables：

```csv

2023-08-20T14:22:35, CPU=89%, MEM=76%, DISK_READ=45MB/s

2023-08-20T14:22:37, TPS=235, RT=128ms

2023-08-20T14:22:39, CPU=93%, MEM=81%, DISK_READ=51MB/s

2023-08-20T14:22:41, TPS=201, RT=215ms

三、方案二：SSH协议直连采集

3.1 JSR223 Sampler脚本示例（Linux）

```groovy

import org.apache.jmeter.services.FileServer

def getSSHStats(host, user, password) {

def connection = new com.jcraft.jsch.JSch().getSession(user, host, 22)

connection.setPassword(password)

connection.setConfig("StrictHostKeyChecking", "no")

connection.connect()

def cpu = executeCommand(connection, "top -bn1 | grep '%Cpu'")

def mem = executeCommand(connection, "free -m | grep Mem")

SampleResult.setResponseData("CPU Usage: ${cpu}\nMemory Usage: ${mem}", "UTF-8")

}

def executeCommand(session, command) {

def channel = session.openChannel("exec")

channel.setCommand(command)

channel.connect()

def output = new StringBuilder()

def inputStream = channel.getInputStream()

def buffer = new byte[1024]

while (true) {

while (inputStream.read(buffer) > 0) {

output.append(new String(buffer))

}

if (channel.isClosed()) break

sleep(100)

}

return output.toString()

getSSHStats("192.168.1.100", "admin", "P@ssw0rd!")

3.2 Windows WMI采集方案（需开通135端口）

```powershell

Get-WmiObject -Class Win32_Processor | Select LoadPercentage | Format-List > cpu.txt

Get-WmiObject -Class Win32_OperatingSystem | Select FreePhysicalMemory | Format-List > mem.txt

四、方案三：集成Prometheus+Grafana可视化

4.1 Node Exporter部署（被监控端）

```dockerfile

version: '3'

services:

node-exporter:

image: prom/node-exporter:v1.5.0

ports:

- "9100:9100"

4.2 JMeter集成配置（pom.xml）

```xml

io.prometheus

simpleclient

0.16

Grafana看板关键查询语句：

sum(rate(jmeter_transactions_total{application="order-service"}[5m])) by (transaction)

system_cpu_usage{instance="192.168.*"} *100

jvm_memory_used_bytes{area="heap"} / jvm_memory_max_bytes{area="heap"}

【决策指南】三种方案对比选择

|维度 | PerfMon方案 | SSH直连 | Prometheus集成 |

|---------------|------------|-------------|----------------|

|实施复杂度 | ★★☆☆☆ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ |

|安全性 | TLS可选 | Key认证支持 | RBAC控制 |

|数据精度 | ±1% | ±3% | ±0.% |

|历史数据分析 | CSV存储 |需自行归档 |长期存储 |

|适合场景 |快速验证 |受限环境 |生产级监控 |

FAQ高频问题解答

Q：ServerAgent报错Connection refused怎么办？

A：按顺序检查：

1）防火墙是否开放3170端口

`iptables -L -n | grep3170`

2）Agent进程是否存活

`ps aux|grep ServerAgent`

3）网络策略是否允许跨网段访问

Q：如何减少资源采集对压测结果的影响？

A：建议：

① Agent单独部署到跳板机

② Sampling间隔不低于5秒

③ JMeter与Agent分开运行

Q：云服务器如何获取真实硬件指标？

A：特别注意：

AWS/GCP等云平台需通过CloudWatch API获取虚拟化层指标，

直接读取/proc/meminfo会包含Hypervisor开销

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