性能指标的分类

为了更好的去监控整个系统的性能，做好全流程的优化，主要分为3类：

1.感知系统性能

这类指标主要从工程师的角度去衡量，如后端的：

响应时间

当前并发的用户数

请求数

请求的错误率等等。

2.用户体验性能

用户实际感觉网页是否加载延迟

首屏时间

白屏时间

完全加载时间之类

3.系统性能

这类指标重点查看服务器：

服务器的cpu

内存

网络带宽

流量等等物理资源。

对于上述的每一类，衡量标准可能都不一样，在数据展示方面，主要通过趋势图和汇总表格来展现，下面来对这3类指标分别细说：

感知系统性能

这类指标主要为工程师设计，来衡量业务后端的处理速度，主要从以下几个方面去衡量：

1)  响应时间

响应时间是性能的主要kpi。

首先对每个业务的整体(集群)响应时间有个衡量：

95%的响应时间：将一段时间内所有请求的响应时间中取一个值，使95%的请求响应时间均小于或等于它，此值即为95%请求覆盖的响应时间。

90%的响应时间：将一段时间内所有请求的响应时间中取一个值，使90%的请求响应时间均小于或等于它，此值即为90%请求覆盖的响应时间。

50%的响应时间：将一段时间内所有请求的响应时间中取一个值，使50%的请求响应时间均小于或等于它，此值即为50%请求覆盖的响应时间。

另外为了方便工程师的优化，对具体到每个请求url都做了更精细化的统计，不光统计了上述的指标，还增加了：

最大响应时间：某请求的某段时间范围内响应时间的最大值。

最小响应时间: 某请求的某段时间范围内响应时间的最小值。

时间标准差：某请求某段时间范围内的波动情况，用来衡量某请求是否存在很大波动，标准差越大，波动越大。

2）请求数（按天或小时统计）

根据不同的时间维度去统计系统每天或每小时的请求数。

3）错误率

关于错误率的统计主要有以下几种：

connection timeout:http请求中出现504的次数和比例。

error response：http请求中出现500的次数和比例。

错误网关数：http请求中出现502的次数和比例。

异常日志统计:统计业务中出现得异常的数量和趋势。

用户体验性能

这类指标从用户的角度出发，通过模拟用户请求或对真实用户抽样，来监控用户对网站的实际体验效果，主要利用js来收集不同浏览器下访问网站的加载速度和性能；对于一次完整用户请求来说，http请求可以划分为如下几个阶段：

DNS：域名解析阶段，通常在几毫秒左右

TCP：建立网络连接

Requesting：发送请求

WebServer处理

Transferring：传输数据

Parsing：浏览器解析。几个重要的时间点为：

a. 首屏时间 客户端第一屏资源加载完毕

b. domready时间 DOM解析完毕，可以进行动态修改

c. load时间 所有资源加载完毕

对于上述的几个阶段，设立了多种时间参数（每个参数又有 90% 和 50% 两种指标）来衡量，具体如下：

查找域名：开始查找域名到查找结束,计算公式为（domainLookupEnd - domainLookupStart）

建立连接：开始发出连接请求到连接成功,计算公式为（connectEnd - connectStart）

请求文档：开始请求文档到开始接收文档,计算公式为（responseStart - requestStart）

接收文档：开始接收文档到文档接收完成,计算公式为（responseEnd - responseStart）

domready：开始解析文档到 DOMContentLoaded

事件被触发,计算公式为（domContentLoadedEventStart - domLoading）

load事件持续：load 事件被触发到 load 事件完成,计算公式为（loadEventEnd - loadEventStart）

完全加载：开始解析文档到文档完全加载,计算公式为（domComplete - domLoading）

首屏加载：开始解析文档到首屏加载完毕,计算公式为（firstscreenready - domLoading）

完全加载【全过程】：此次浏览最开始时刻到完全加载完毕,计算公式为（domComplete - navigationStart）

首屏加载【全过程】：此次浏览最开始时刻到首屏加载完毕,计算公式为（firstscreenready - navigationStart）

其中不同的指标对于用户体验的影响权重不同，对于用户来说白屏时间（浏览最开始时刻到首屏加载前）和首屏时间是最重要的。

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系统性能

这类指标主要监测目前服务器的

cpu

内存

硬盘io率

网络带宽

流量等等物理资源的使用情况

这类指标比较常见，就不细说了,举几个例子。

1.cpu使用率监控图

2.服务的硬盘io监控图

3.服务的网络io监控图

总结

监控->分析->优化，号称是性能优化的三部曲，为了更容易地找到性能优化的关键点，建立一个统一的精细化的性能监控平台，做到数据驱动型的性能优化，是公司的长远目标，也是值得公司投入的一个方向，性能优化，从监控开始，只有监控的性能指标体系建立好了，才能更好地去做分析和优化！

以上就是高并发网站优化体系的总结，以下是最新阿里P8架构师谈架构设计系列。

为什么某些人会一直比你优秀，是因为他本身就很优秀还一直在持续努力变得更优秀，而你是不是还在满足于现状内心在窃喜! 合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己，不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰！趁年轻，使劲拼，给未来的自己一个交代！

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