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。
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！
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