性能指标概述

如何测量性能呢?虽然我们之前提到说,性能是终端用户的感知,但是我们依然需要一些KPI(指标)来进行衡量。
我们将KPI主要分为服务导向和效率导向两大类：
服务导向分为可用性和响应时间：
可用性：程序对于用户的可使用时间，可使用是指程序不会不响应或者超过可接受的响应时间。较低的可用性对于用户而言是致命的，因为即便是短时间的不可用，也可能会造成绝大的损失。 比如阿里云提供的我们最常用的ECS服务，可用性99.95%，我们按照1年365天计算，一年出现失误的时间为：365*24**0.0005=4.38小时，也就是一年内，他们的ECS在4.38小时是不可用的，即无法访问或者响应时间超出他们对客户的承诺。
响应时间：这个最为直观，就是用户从发出请求到获取到获取到请求数据的时间。虽然最容易理解，在真实中却不容易测试，因为要考虑的因素很多，如：服务器的带宽、客户端和服务器的通讯方式和距离、客户端的效率等等。
效率导向分为吞吐量和使用率：
吞吐量：某个事件发生的频率，例如网站的特定时间的点击量。实际测量中需要考虑的内容也较多，拿一个APP来说，考虑吞吐量的时候，起码要考虑：在线用户数、访问某个功能的用户数、瞬时并发、特定时间并发等。
使用率：被服务所使用的资源的使用率，如服务器网络带宽的占比、100个在线用户时内存的使用率。一般至少包括：CPU、内存、带宽、磁盘I/O、磁盘使用率。

通过这些KPI我们来衡量性能的情况。

性能分析的综合性很强，单独测算某个KPI是较为简单的，但是意义缺不大，做好性能分析需要将众多KPI指标按照时间轴或者事件轴放到一起进行分析，时间或事件轴很重要。如果你的性能报告中的KPI是分开的，负责人肯定会崩溃掉，因为根本无法支撑你的分析结果。我就碰到过一次，手下的一个测试负责人（在IBM很多年工作经验）给我的性能报告，竟然没有将并发用户数和服务器和DB的CPU、内存和带宽关联到一起，我看后就崩溃了，将其叫来问并发50人和100人的时候，各资源状态是如何，单独提给我CPU使用率、内存使用率有什么用，直接打回去让重新分析。

性能指标一般都是监控软件进行监测的，检测项的多少取决于工具，windows服务器提供了数以百计的检测项. UNIX/LINUX提供了 top vmstat iostat SAR等监测工具. 现在流行的云服务器如阿里云 亚马逊的AWS都提供了一系列丰富的监控项, 可以满足一般的需求.

例如:
CPU使用率
处理器队列长度
每秒的上下文切换
内存使用率
每秒内存分页错误
每秒的内存缓存错误
每秒内存页面读取
磁盘空间
磁盘的请求数
数据包的丢包率和错误率