在前面的博客当我们讨论性能测试时，我们在说什么？中有聊过性能测试的目的和本质。性能测试过程中，监控分析和调优是最核心也是占比最大的一部分。
性能分析的目的是找出系统性能存在的瓶颈与风险，性能调优就是尽可能用更少的资源提供更好的服务。而其关键点，就是生成负载、监控相关指标。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/203756.html
性能测试前期的需求调研、开始前的准备工作，都是为了保证后期的监控分析调优能顺利且高效进行。那么，一个完整的监控体系，需要包含哪些？文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/203756.html
这篇博客，聊聊我在工作实践中如何监控，以及比较完善的监控体系，都包含哪些指标和工具。。。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/203756.html
在讲述监控分级体系之前，有必要了解下面的概念：文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/203756.html
APM(Application Performance Management)：对应用程序性能和可用性的监控管理。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/203756.html
狭义上的APM单指应用程序的监控，如应用的各接口性能和错误监控，分布式调用链路跟踪，以及其他各类用于诊断(内存，线程等)的监控信息等。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/203756.html
广义上的APM, 除了应用层的监控以外，还包括手机App端监控，页面端监控，容器、服务器监控，以及其他平台组件如中间件容器，数据库等层面的监控。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/203756.html
APM监控的目的：主要包含如下两方面：文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/203756.html
1、事前：及时预警发现故障；文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/203756.html
2、事后：提供详实的数据用于追查定位问题。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/203756.html
监控分级体系
一、中间件监控
中间件监控，主要包含如下两个方面：
1、缓存
IOPS：一般指用于计算机存储设备性能测试的计量方式，可以视为每秒的读写次数。
命中率：缓存的命中率是一个很重要的性能监控指标，它指的是应用服务从缓存读取数据的百分比，命中率越高，服务的延时越低，性能越好。
连接数：指的是请求缓存所创建的http连接数，以Redis来说，最大连接数为10000。监控连接数的目的在于防止缓存负载过高导致雪崩。
2、消息队列
Topic：在消息队列中间件（kafka、MQ）中，topic指的是一种消息类型。采用发布订阅模式，由消费者来订阅该类消息并处理。
QPS：即每秒请求数，在性能测试中，QPS主要用来衡量应用服务单位时间内承受的负载请求量。
消息总量：消息队列通过异步处理消息的模式，来达到削峰填谷，提升性能的目的。但其本身的消息持有量是有限的。因此监控消息总量防止消息积压，也是监控中必不可少的一环。
二、压测数据监控
1、指标
TPS：每秒事务数。在性能测试中，主要用来衡量服务端单位时间内对请求的处理能力。
ART：平均响应时间，用来衡量服务端在一个时间段内，处理请求的平均耗时，这也是衡量系统性能的关键指标。
99RT：意指99%的请求响应时间在某个范围内。由于很多因素的影响，请求耗时的分布是不均的，因此99%RT可以从另一个维度衡量系统性能的可用性。
Error%：错误率。当然对应的有请求成功率，业务成功率，通过这些指标，可以直观的衡量系统各维度的性能表现。
2、工具
jmeter：java开源的性能测试工具，其本身提供了较为丰富的监控组件，支持二次开发，是现在业内使用比较广泛的负载工具。
loadrunner：商业收费的性能测试工具。
三、链路监控
链路监控的重要性不言而喻，搭建基于时间序列数据库的监控报警系统，满足业务监控需求，可以更好的辅助大家定位系统问题，甚至自动（提早）发现问题。
1、指标
JVM
2、工具
CAT
其他类似的工具还有：Zipkin、pinpoint、skywalking。
四、DB监控
数据库的监控，在性能测试过程中，主要监控如下指标：
CPU：CPU资源耗用，是很重要的一项指标，如果DB挂了，那么整体的所有服务，也就无法为用户提供服务。
慢sql：即当前正在执行的耗时比较长的SQL语句，这些是影响DB性能的重要因素。
最大连接数：即DB可支持的同时保持请求连接的数量。
五、日志监控
日志的重要性不言而喻，基本上绝大多数的监控系统都是基于日志来进行聚合展示，排查问题的。最常见的日志监控系统，就是所谓的ELK。
现在公有云服务基本都提供日志服务，比如阿里云的logstore。
六、安全监控
一般性能测试过程中，涉及安全的部分比较少，但数据信息的安全是很重要的。对于中小型企业而言，安全监控，一般都是利用专业的三方厂商工具来进行。
PS：一般安全部门为了更好的监控，会在防火墙和网关之间搭建一层WAF来更好的保障安全，但WAF层会有一定的延时，性能测试，有时候需要关注这一层。
七、API监控
性能测试过程中，无论是前期的流量模型评估还是压测过程中的实时监控，对于API层的监控，都是很重要的。且很多时候，压测报错，都是API的各种问题。
可用性：API能否像它所承诺的提供正常的服务（处理能力）。
正确性：API对用户请求的正确处理表现。
八、业务监控
业务监控的重要性不言而喻，无论是对于数据分析还是服务可用性评级，都是很重要的。以电商系统而言，常见的监控指标有：PV、DAU、每分钟订单量/支付量。
九、客户端监控
这里为什么要提到客户端监控，因为用户端可用才是真正的可用！！！（所谓的可用性，一定是业务/用户可用）
客户端监控主要关注这几项指标：
页面打开速度（测速）
页面稳定性（JS Erro）
外部服务调用成功率（API）
可以通过监控大盘的方式，来多维度的展示相关的监控指标，比如：
十、服务资源监控
服务资源监控，作为性能测试和运维体系中最基本的监控，目的是对系统不间断实时监控，实时反馈系统当前状态，保证服务可用性安全性，保证业务持续稳定运行。
监控主要关注如下指标：
CPU：Total%、Sys%、User%、每个CPU%；
磁盘：读写吞吐率（MBps）、读写次数（次/s）；
内存：Menery%、free-memory、SWAP%；
网络：网卡出/入带宽（kbps）、网卡出/入包量（个/s）、TCP连接状态；
进程：进程端口、Run queue；
Point：上下文切换、运行队列；
本篇博客的主要目的是建立一个较为完善的监控知识体系，文中的示意图都是基于grafana搭建的，内容仅供参考。。。