性能指标体系构建

前言

     在这唯快不破的互联网世界中，“快”（响应速度）成为良好体验的一个重要因素。那么如何量化响应速度哪？

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，将指标分为了以下3类：

• System performance:这类指标从物理资源即服务器的角度出发，监测目前服务器的cpu，内存，网络带宽，流量等。
• Perceived system performance: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。
• Perceived user experience:这类指标从用户体验的角度出发，如首屏时间，白屏时间，完全加载时间之类，即用户能实际感觉到得网页加载延迟，用来衡量用户的真实体验。

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：

##System performance

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。

某内部服务的cpu使用率情况：

某内部服务的硬盘io情况：

某内部服务的网络io情况：

##Perceived system performance

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

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。

以某内部服务为例，3条不同的曲线分别代表了3种不同的响应时间维度：

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。

以某内部服务为例，通过汇总表格展现出某小时的某url的更细响应时间的维度：

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（每小时的统计情况可以见上图），并以趋势图和表格形式展示。

某内部服务每天请求数的趋势图：

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。

以某内部服务的异常数量趋势为例：

 

##Perceived user experience

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，我们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）

为了更清楚的说明每个参数的意义，用下图说明如下：

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。

某应用的上述时间参数趋势图：

#总结

俗话说“军马未动，粮草先行！”，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！

 

转载 http://tech.meituan.com/performance-metric.html