性能优化的衡量指标

梦里梦外; 2024-02-21 12:19 111阅读 0赞

#### 性能优化的衡量指标 ####

*  衡量指标的分类
 *   *  性能指标
     *   *  吞吐量和响应速度
         *   *  响应速度的衡量方法
     *  性能优化的理论方法
     *   *  木桶理论
         *  基准测试
 *  注意点

## 衡量指标的分类 ##

![在这里插入图片描述][bea441999c9f4378bba674b3b91bc2bc.png]

### 性能指标 ###

分布式的高并发应用并不能把单次请求作为判断依据，它往往是一个统计结果。

其中最常用的衡量指标就是吞吐量和响应速度。

#### 吞吐量和响应速度 ####

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**响应速度**是串行执行的优化，通过优化执行步骤解决问题。  
**吞吐量**是并行执行的优化，通过合理利用计算资源达到目标。  
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##### 响应速度的衡量方法 #####

**平均响应时间**：最常用的指标，指标能够体现服务接口的平均处理能力。它的本质是把所有请求耗时加起来，然后除以请求的次数。  
![在这里插入图片描述][eec587f4011842e2aec3f10e843a3d15.png]  
**百分位数**  
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在这些高稳定性系统中，目标就是要**干掉严重影响系统的长尾请求**。  
这部分接口性能数据的收集，采用更加详细的日志记录方式，而不仅仅靠指标。  
比如，将某个接口，耗时超过1s的入参及执行步骤，详细地输出在日志系统中。

**并发量**  
并发量是指系统同时能处理的请求数量，这个指标反应了系统的负载能力。

在高并发应用中，仅仅高吞吐是不够的，它还必须同时能为多个用户提供服务。并发高时，会导致很严重的共享资源争用问题，需要减少资源冲突，以及长时间占用资源的行为。

针对于响应时间进行设计，一般来说是万能的。  
因为响应时间减少，同一时间能够处理的请求必然会增加。

**秒开率**  
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**正确性**  
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在压测的时候，接口直接超过了服务能力。

### 性能优化的理论方法 ###

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#### 木桶理论 ####

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#### 基准测试 ####

并不是简单的性能测试，是用来测试某个程序的最佳性能。

应用接口往往在刚启动后都有短暂的超时。

在测试之前，需要对应用进行预热，消除JIT编译器等因素的影响。

在Java里就有一个组件，即JMH，就可以消除这些差异。

## 注意点 ##

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**参考资料**：[性能优化的衡量指标][Link 1]

[bea441999c9f4378bba674b3b91bc2bc.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/21/9eb99be16f1847a88f69350a277fc37e.png
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[Link 1]: https://www.bilibili.com/video/BV12S4y1D7mq/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=a1af903e57688df870625021f7f3a7eb