性能指標的分類
爲了更好的去監控整個系統的性能，做好全流程的優化，主要分爲3類：
1.感知系統性能
這類指標主要從工程師的角度去衡量，如後端的：
響應時間
當前併發的用戶數
請求數
請求的錯誤率等等。
2.用戶體驗性能
用戶實際感覺網頁是否加載延遲
首屏時間
白屏時間
完全加載時間之類
3.系統性能
這類指標重點查看服務器：
服務器的cpu
內存
網絡帶寬
流量等等物理資源。
對於上述的每一類，衡量標準可能都不一樣，在數據展示方面，主要通過趨勢圖和彙總表格來展現，下面來對這3類指標分別細說：
感知系統性能
這類指標主要爲工程師設計，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
響應時間是性能的主要kpi。
首先對每個業務的整體(集羣)響應時間有個衡量：
95%的響應時間：將一段時間內所有請求的響應時間中取一個值，使95%的請求響應時間均小於或等於它，此值即爲95%請求覆蓋的響應時間。
90%的響應時間：將一段時間內所有請求的響應時間中取一個值，使90%的請求響應時間均小於或等於它，此值即爲90%請求覆蓋的響應時間。
50%的響應時間：將一段時間內所有請求的響應時間中取一個值，使50%的請求響應時間均小於或等於它，此值即爲50%請求覆蓋的響應時間。
另外爲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：
最大響應時間：某請求的某段時間範圍內響應時間的最大值。
最小響應時間: 某請求的某段時間範圍內響應時間的最小值。
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。
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。
3）錯誤率
關於錯誤率的統計主要有以下幾種：
connection timeout:http請求中出現504的次數和比例。
error response：http請求中出現500的次數和比例。
錯誤網關數：http請求中出現502的次數和比例。
異常日誌統計:統計業務中出現得異常的數量和趨勢。
用戶體驗性能
這類指標從用戶的角度出發，通過模擬用戶請求或對真實用戶抽樣，來監控用戶對網站的實際體驗效果，主要利用js來收集不同瀏覽器下訪問網站的加載速度和性能；對於一次完整用戶請求來說，http請求可以劃分爲如下幾個階段：
DNS：域名解析階段，通常在幾毫秒左右
TCP：建立網絡連接
Requesting：發送請求
WebServer處理
Transferring：傳輸數據
Parsing：瀏覽器解析。幾個重要的時間點爲：
a. 首屏時間 客戶端第一屏資源加載完畢
b. domready時間 DOM解析完畢，可以進行動態修改
c. load時間 所有資源加載完畢
對於上述的幾個階段，設立了多種時間參數（每個參數又有 90% 和 50% 兩種指標）來衡量，具體如下：
查找域名：開始查找域名到查找結束,計算公式爲（domainLookupEnd - domainLookupStart）
建立連接：開始發出連接請求到連接成功,計算公式爲（connectEnd - connectStart）
請求文檔：開始請求文檔到開始接收文檔,計算公式爲（responseStart - requestStart）
接收文檔：開始接收文檔到文檔接收完成,計算公式爲（responseEnd - responseStart）
domready：開始解析文檔到 DOMContentLoaded 事件被觸發,計算公式爲（domContentLoadedEventStart - domLoading）
load事件持續：load 事件被觸發到 load 事件完成,計算公式爲（loadEventEnd - loadEventStart）
完全加載：開始解析文檔到文檔完全加載,計算公式爲（domComplete - domLoading）
首屏加載：開始解析文檔到首屏加載完畢,計算公式爲（firstscreenready - domLoading）
完全加載【全過程】：此次瀏覽最開始時刻到完全加載完畢,計算公式爲（domComplete - navigationStart）
首屏加載【全過程】：此次瀏覽最開始時刻到首屏加載完畢,計算公式爲（firstscreenready - navigationStart）
其中不同的指標對於用戶體驗的影響權重不同，對於用戶來說白屏時間（瀏覽最開始時刻到首屏加載前）和首屏時間是最重要的。
系統性能
這類指標主要監測目前服務器的
cpu
內存
硬盤io率
網絡帶寬
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,舉幾個例子。
1.cpu使用率監控圖
2.服務的硬盤io監控圖
3.服務的網絡io監控圖
總結
監控->分析->優化，號稱是性能優化的三部曲，爲了更容易地找到性能優化的關鍵點，建立一個統一的精細化的性能監控平臺，做到數據驅動型的性能優化，是公司的長遠目標，也是值得公司投入的一個方向，性能優化，從監控開始，只有監控的性能指標體系建立好了，才能更好地去做分析和優化！