前言
在這唯快不破的網際網路世界中，「快」（響應速度）成為良好體驗的乙個重要因素。那麼如何量化響應速度哪？
效能指標的分類
為了更好的去監控整個系統的效能，做好全流程的優化，將指標分為了以下3類：
對於上述的每一類，衡量標準可能都不一樣，在資料展示方面，主要通過趨勢圖和彙總**來展現，下面來對這3類指標分別細說：
##system performance
這類指標主要監測目前伺服器的cpu，記憶體，硬碟io率，網路頻寬,流量等等物理資源的使用情況，這類指標比較常見，就不細說了。
某內部服務的cpu使用率情況：
某內部服務的硬碟io情況：
某內部服務的網路io情況：
這類指標主要為工程師設計，來衡量業務後端的處理速度，主要從以下幾個方面去衡量：
1) 響應時間
首先對每個業務的整體(集群)響應時間有個衡量：
以某內部服務為例，3條不同的曲線分別代表了3種不同的響應時間維度：
另外為了方便工程師的優化，對具體到每個請求url都做了更精細化的統計，不光統計了上述的指標，還增加了：
時間標準差：某請求某段時間範圍內的波動情況，用來衡量某請求是否存在很大波動，標準差越大，波動越大。
以某內部服務為例，通過彙總**展現出某小時的某url的更細響應時間的維度：
2）請求數（按天或小時統計）
根據不同的時間維度去統計系統每天或每小時的請求數（每小時的統計情況可以見上圖），並以趨勢圖和**形式展示。
某內部服務每天請求數的趨勢圖：
3）錯誤率
關於錯誤率的統計主要有以下幾種：
以某內部服務的異常數量趨勢為例：
這類指標從使用者的角度出發，通過模擬使用者請求或對真實使用者抽樣，來監控使用者對**的實際體驗效果，主要利用js來收集不同瀏覽器下訪問**的載入速度和效能；
對於一次完整使用者請求來說，http請求可以劃分為如下幾個階段：
對於上述的幾個階段，我們設立了多種時間引數（每個引數又有 90% 和 50%
兩種指標）來衡量，具體如下：
為了更清楚的說明每個引數的意義，用下圖說明如下：
其中不同的指標對於使用者體驗的影響權重不同，對於使用者來說白屏時間（瀏覽最開始時刻到首屏載入前）和首屏時間是最重要的。
某應用的上述時間引數趨勢圖：
#總結
俗話說「軍馬未動，糧草先行！」，監控->分析->優化，號稱是效能優化的三部曲，為了更容易地找到效能優化的關鍵點，建立乙個統一的精細化的效能監控平台，做到資料驅動型的效能優化，是公司的長遠目標，也是值得公司投入的乙個方向，效能優化，從監控開始，只有監控的效能指標體系建立好了，才能更好地去做分析和優化！
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