监控TP50,TP90

TP指标: TP50:指在一个时间段内(如5分钟),统计该方法每次调用所消耗的时间,并将这些时间按从小到大的顺序进行排序,取第50%的那个值作为TP50 值;配置此监控指标对应的报警阀值后,需要保证在这个时间段内该方法所有调用的消耗时间至少有50%的值要小于此阀值,否则系统将会报警。

TP90,TP99,TP999与TP50值计算方式一致,它们分别代表着对方法的不同性能要求,TP50相对较低,TP90则比较高,TP99,TP999则对方法性能要求很高

转载于:https://my.oschina.net/zjllovecode/blog/1921033

### TP50TP90 的定义 TP50 表示有 50% 的请求响应时间不超过该值,而 TP90 则表示有 90% 的请求响应时间不超过该值。这两个指标用于衡量系统在不同分位下的性能表现,能够更全面地反映系统的稳定性和服务质量[^1]。 ### 查看 TP50TP90 性能指标的方法 对于数据库性能监控中的 TP50TP90 指标的获取,通常可以通过以下几种方式实现: #### 使用专用工具 许多现代的性能监控工具可以直接计算并展示这些百分位数值。例如,在 Redis 压测过程中使用的 `redis-benchmark` 工具不仅支持基本的压力测试功能,还提供了详细的统计信息输出选项,包括各种百分位数在内的延迟分布情况[^2]。 #### 自动化脚本采集 编写自动化脚本来定期收集数据库操作的时间戳数据,并对其进行处理以得出所需的百分位数。Python 或 Shell 脚本配合 Linux 下的标准命令如 `awk`, `sort` 可轻松完成这一任务。下面是一个简单的 Python 实现例子: ```python import numpy as np def calculate_percentiles(response_times, percentiles=[50, 90]): """Calculate specified percentile values from a list of response times.""" result = {} sorted_response_times = np.sort(response_times) for p in percentiles: index = int(len(sorted_response_times) * (p / 100)) value_at_percentile = sorted_response_times[index] result[f'TP{p}'] = round(value_at_percentile, 2) return result ``` 此函数接收一组响应时间和要计算的具体百分位列表作为输入参数,返回字典形式的结果集,其中键为指定的百分位标签(如 'TP50'),对应的值即为此处所求得的实际毫秒级耗时。 #### 日志解析与分析 当应用程序记录了每次查询执行完毕后的具体耗时时,则可通过离线批量处理的方式对日志文件进行解析,进而提取出所需的数据点来进行后续的百分位数运算。这种方法适用于那些已经具备良好日志体系结构的应用环境[^3]。 ### 数据库特定方法 某些关系型或NoSQL数据库产品本身也内置了一定程度的支持来辅助管理员监测此类统计数据。比如 MySQL 提供 Performance Schema 功能;MongoDB 支持通过 MMS(MongoDB Management Service) 获取详尽的操作延时详情等。针对具体的数据库平台,建议查阅官方文档寻找最合适的实践路径[^4]。
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