31、系统性能指标分析与可视化监控全解析

系统性能指标分析与可视化监控全解析

在对系统性能进行评估时，简单平均值往往不能提供全面有效的信息。下面将详细探讨不同的统计指标及监控方法。

简单平均值的局限性

通常人们会选择用平均值来衡量数据，但实际上平均值的含义并非那么直观。有个统计学老笑话：平均每个人的腿略少于两条，也就是说，大多数人的腿比平均值多。这是因为大多数人有两条腿，但部分人只有一条或没有腿，从而拉低了整体平均值。简单平均值无法为我们提供关于人群中腿部数量分布的有用信息，也不能反映大多数人拥有腿的实际情况。

平均值有多种类型，常见的“平均”概念指的是均值。一组数值的均值是所有数值的总和除以数值的个数。例如，三个人的平均年龄就是他们年龄总和除以 3。而中位数则是将一组数据分成两个相等部分的值，一部分包含大于中位数的值，另一部分包含小于中位数的值。比如在任何一群人中，根据定义，一半人的身高高于中位数，另一半低于中位数。

在计算请求持续时间的简单平均值（均值）时存在问题，均值容易受到异常值的影响，一两个极端值可能会使平均值产生较大偏差。而中位数受异常值的影响较小，是一种比均值更有用的指标计算方式。如果一个服务的中位数延迟为 1 秒，那么一半用户的延迟小于 1 秒，另一半大于 1 秒。

百分位数的应用

在观察请求驱动系统的指标时，我们通常更关注用户的最差延迟体验，而非平均值。因为即使所有用户的中位数延迟为 1 秒，对于那些可能经历 10 秒或更长延迟的少数用户来说，这并没有什么安慰作用。

获取此类信息的方法是将数据划分为百分位数。第 90 百分位延迟（通常称为 P90）是指大于 90%用户所经历的延迟值，即 10%的用户将经历高于 P90 值