性能规范参考指标

本文深入解析系统性能评估关键指标,包括Apdex用户满意度指数、响应时间、错误率、系统处理能力(TPS)、GC频率与时长、数据库性能及扩展性等,提供详细计算方法与行业建议标准。

用户满意度

参考Apdex( Application Performance Index)。

Apdex 标准从用户的角度出发,将对应用响应时间的表现,转为用户对于应用性能的可量化为范围为 0-1 的满意度评价。

Apdex 定义了应用响应时间的最优门槛为 T,另外根据应用响应时间结合 T 定义了三种不同的性能表现:

  • Satisfied(满意):应用响应时间低于或等于 T,比如 T 为 1.5s,则一个耗时 1s 的响应结果则可以认为是 satisfied 的。
  • Tolerating(可容忍):应用响应时间大于 T,但同时小于或等于 4T。假设应用设定的 T 值为 1s,则 4 * 1 = 4 秒极为应用响应时间的容忍上限。
  • Frustrated(烦躁期):应用响应时间大于 4T。

计算公式:
Satisfied Count 就是指定采样时间内响应时间满足 Satisfied 要求的应用响应次数;而 Tolerating Count 就是指定采样时间内响应时间满足 Tolerating 要求的应用响应次数;最后的 Total Samples 就是总的采样次数总数。从公式可以看出,应用的 Apdex 得分与采样持续时间无关,与目标响应时间 T 相关(在采用总数固定的情况下,T 通过影响 Satisfied Count以及 Tolerating Count的值间接影响最终的得分)

计算示例:假设应用期待的响应时间能够在 1000 ms 内,在 100 次采样中,有 50 次应用响应时间低于 1000 ms,30 次应用响应时间处于 1000 ms 到 4000 ms( 4 * 1000ms) 之间,剩下 20 次响应时间长于 4000 ms,那么,该应用在 T = 1000ms 的情况下的 Apdex 值为:(50+30/2)/100=0.65
建议:核心功能Apdex不低于0.9,边缘功能Apdex不低于0.8

响应时间

参考业内2-5-10原则

  • 当用户能够在2秒以内得到响应时,会感觉系统的响应很快;
  • 当用户在2-5秒之间得到响应时,会感觉系统的响应速度还可以;
  • 当用户在5-10秒以内得到响应时,会感觉系统的响应速度很慢,但是还可以接受;
  • 而当用户在超过10秒后仍然无法得到响应时,会感觉系统糟透了,或者认为系统已经失去响应,而选择离开这个Web站点,或者发起第二次请求。 建议:核心功能响应时间2S以内,边缘功能响应时间5S以内

错误率

错误率指系统在负载情况下,失败请求的概率。错误率=(失败请求数/请求总数)*100%。
建议:核心功能错误率不超过千分之六,即小于0.6%,边缘功能错误率不超过千分之十,即小于1%

系统处理能力

系统处理能力是指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力。

单位:TPS(Transaction per Second):系统每秒处理交易数,单位是笔/秒

计算方法:Throughput = (number of requests) / (total time)
吞吐量-负载对应关系:
①上升阶段:吞吐量随着负载的增加而增加,吞吐量和负载成正比;
②平稳阶段:吞吐量随着负载的增加而保持稳定,无太大变化或波动;
③下降阶段:吞吐量随着负载的增加而下降,吞吐量和负载成反比;

a1面积越大,说明系统的性能能力越强,a2面积越大,说明系统稳定性越好,a3面积越大,说明系统的容错能力越好

软件指标

一级指标二级指标单位解释
GCGC频率次/秒java虚拟机垃圾部分回收频率
GC时长用于垃圾回收的时长
Thread错误请求次/秒错误请求数
request请求次/秒总request请求数
繁忙线程繁忙线程数
JDBCJDBC连接数
调用复杂度调用复杂度

建议:GC频率不能频繁,特别是FULL GC更不能频繁;当前正在运行的线程数不能超过设定的最大值;当前运行的JDBC连接数不能超过设定的最大值;调用复杂度10以下。

数据库指标

一级指标二级指标单位解释
SQL耗时微秒执行SQL耗时
命中率Key Buffer命中率%索引缓冲区命中率
Query Cache命中率%查询缓存命中率
Table Cache命中率%表缓存命中率

mysql Query Cache机制:QueryCache是根据SQL语句来cache的。一个SQL查询如果以select开头,那么MySQL服务器将尝试对其使用QC,若命中该缓存,会立刻返回结果,跳过了解析,优化和执行阶段。每个Cache都是以SQL文本作为key来存的。一个被频繁更新的表如果被应用了QC,可能会加重数据库的负担,涉及频繁更新的表的SQL语句加上SQL_NO_CACHE关键词来对其禁用CACHE,这样可以尽可能避免不必要的内存操作。

扩展性指标

指应用软件以群集方式部署,增加的硬件资源与增加的处理能力之间的关系。正常情况下扩展指标应该是线性或者接近线性。

可靠性指标

节点切换、故障恢复耗时1S内,并且无业务中断(失败请求)

硬件资源指标

序号指标解释标准
1CPU使用率指用户进程与系统进程消耗的CPU时间百分比长时间情况下,一般可接受上限不超过85%
2内存利用率内存利用率=(1-空闲内存/总内存大小)*100%一般至少有10%可用内存,内存使用率可接受上限为85%;
3磁盘I/O磁盘主要用于存取数据,对应的是写IO操作与读IO操作一般使用% Disk Time(磁盘用于读写操作所占用的时间百分比)度量磁盘读写性能
4网络带宽使用计数器Bytes Total/sec来度量,其表示为发送和接收字节的速率;判断网络连接速度是否是瓶颈,可以用该计数器的值和目前网络的带宽比较

系统按照最大容量的80%或标准压力(系统的预期日常压力)情况下运行,能够稳定运行的时间长短。

稳定性指标

TPS曲线稳定,没有大幅度的波动;其余各项指标正常。

备注

Minor GC ,Full GC 触发条件

Minor GC触发条件:当Eden区满时,触发Minor GC。

Full GC触发条件:

(1)调用System.gc时,系统建议执行Full GC,但是不必然执行

(2)老年代空间不足

(3)方法区空间不足

(4)通过Minor GC后进入老年代的平均大小大于老年代的可用内存

(5)由Eden区、From Space区向To Space区复制时,对象大小大于To Space可用内存,则把该对象转存到老年代,且老年代的可用内存小于该对象大小

转载于:https://www.cnblogs.com/aresxin/p/p35435.html

<think> 嗯,用户这次想查找关于SAR探测性能指标参考文献。从对话历史看,用户之前提到过SAR图像中舰船目标特性分析、多尺度检测框架等内容,还引用了几篇相关文献。用户可能是遥感或雷达专业的研究者,正在深入研究SAR目标检测技术。 用户明确要求的是“探测性能指标”的参考文献,这个需求很聚焦。探测性能指标在SAR领域通常包括检测概率、虚警率、信噪比等核心参数。结合之前引用[2]提到的虚警率和漏警率,可以推断用户特别关注评估指标相关的文献。 注意到用户引用的文献片段都来自学术论文,说明用户需要的是严谨的学术参考文献。引用[1]提到目标检测的速度与准确度,引用[2]涉及定量分析方法,这些都与性能指标密切相关。用户可能正在撰写论文或技术报告,需要规范引用这些指标定义和评估方法。 考虑到SAR性能指标研究的专业性,应该优先推荐经典教材和权威期刊论文。经典雷达教材通常会系统介绍探测理论,而近年期刊论文则包含针对特定场景(如舰船检测)的改进指标。用户引用的文献编号可能是其已有参考文献列表,所以补充建议时应避免重复推荐相同文献。 需要特别提醒用户注意指标的应用背景。例如舰船检测常用虚警率,而地物分类可能用分类精度指标。如果用户的研究涉及具体应用场景(如海洋监视),还可以进一步推荐相关领域的评估标准文献。 </think> 基于SAR目标检测领域的专业文献,以下是关于**SAR探测性能指标**的核心参考文献及解析: --- ### 一、核心性能指标参考文献 1. **虚警率(False Alarm Rate, FAR)与漏警率(Missed Detection Rate)** - **引用[2]** 明确提出使用虚警率和漏警率作为定量评价指标,验证多尺度舰船目标检测方法的性能- *典型应用场景*:在CFAR(恒虚警率)检测器中,通过控制虚警概率优化阈值,平衡检测概率与误报率[^2]。 2. **检测概率(Probability of Detection, PD)** - 常与虚警率联合使用,衡量目标被正确识别的能力。文献中虽未直接提及,但这是雷达探测的**基础指标**(参考经典雷达教材如《Radar Systems Analysis and Design Using MATLAB》)。 3. **信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)与信杂比(SCR)** - **引用[3]** 指出SAR成像受辐射误差(如信号衰减、量化误差)影响,这些误差直接降低SNR/SCR,进而影响探测可靠性[^3]。 - *关键公式*: $$ \text{SCR} = \frac{\text{目标散射强度}}{\text{背景杂波强度}} $$ 4. **目标特征可区分性** - **引用[1]** 强调利用舰船目标的**散射特性**(形状、几何、灰度)和**区域分布特性**(尾迹、背景对比度)提升检测速度与准确度[^1]。 - *指标关联*:特征区分度直接影响分类器的漏警/虚警率。 --- ### 二、扩展参考文献建议 1. **经典雷达检测理论** - 《Fundamentals of Radar Signal Processing》(Richards et al.) - 系统推导PD/FAR与SNR的关系(如ROC曲线)。 - 《雷达信号处理基础》(Mark A. Richards 中译本) -10章详解CFAR检测与性能指标2. **SAR特定场景性能评估** - 论文:*"A Comparative Study of CFAR Detection Algorithms for Ship Targets in SAR Images"* (IEEE TGRS) - 对比不同CFAR算法在复杂海杂波下的虚警率控制能力。 - 专著:《SAR海洋图像处理与目标识别》 - 分析舰船目标SCR与检测概率的关联。 3. **辐射定标与误差分析** - **引用[3][4]** 指出辐射误差(发射功率波动、天线方向图变化等)会降低探测一致性,需通过定标校正[^3][^4]。 - 推荐文献: - *"Radiometric Calibration of SAR Images: A Review"* (Remote Sensing Journal) --- ### 三、性能指标关联框架 ```mermaid graph LR A[SAR探测性能] --> B[底层指标] A --> C[应用层指标] B --> B1(SNR/SCR) B --> B2(辐射定标精度) C --> C1(检测概率PD) C --> C2(虚警率FAR) C --> C3(漏警率MDR) C1 & C2 & C3 --> D[目标鉴别能力] D --> E[检测速度与准确度] ``` --- ### 四、关键参考文献总结 | **指标类别** | **参考文献依据** | **推荐扩展文献** | |--------------------|-------------------------------|------------------------------------------| | 虚警率/漏警率 | 引用[2](实验验证) | 《Fundamentals of Radar Signal Processing》 | | 特征可区分性 | 引用[1](目标特性分析) | 《SAR海洋图像处理与目标识别》 | | 辐射误差与定标 | 引用[3][4](系统误差来源) | *"Radiometric Calibration of SAR Images"* | ---
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