性能监控

AI生成声明: 本文档由AI辅助生成，旨在提供性能监控的基础知识和实践指南。

🎯 学习目标

通过本章节的学习,你将能够:

• 理解性能监控的重要性和指标
• 掌握性能监控工具的使用
• 了解性能分析和诊断方法
• 学习性能监控的实践应用

📚 性能监控指标

系统指标

• CPU使用率: CPU资源使用情况
• 内存使用率: 内存资源使用情况
• 磁盘I/O: 磁盘读写性能
• 网络I/O: 网络带宽使用情况

应用指标

• 响应时间: 请求处理时间
• 吞吐量: 每秒处理请求数
• 错误率: 错误请求占比
• 并发数: 同时处理的请求数

🔧 监控工具

Prometheus + Grafana

from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge, start_http_server

# 定义指标
request_count = Counter('http_requests_total', 'Total HTTP requests')
request_duration = Histogram('http_request_duration_seconds', 'HTTP request duration')
active_connections = Gauge('active_connections', 'Number of active connections')

# 记录指标
def handle_request():
    request_count.inc()
    with request_duration.time():
        # 处理请求
        process_request()
    active_connections.inc()

# 启动指标服务器
start_http_server(8000)

📊 性能分析

代码性能分析

import cProfile
import pstats

def profile_code(func):
    profiler = cProfile.Profile()
    profiler.enable()
    func()
    profiler.disable()
    stats = pstats.Stats(profiler)
    stats.sort_stats('cumulative')
    stats.print_stats(10)

📖 推荐资源

• Prometheus文档
• 性能监控最佳实践

💡 下一步

• 学习高性能架构设计

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最后更新时间: 2025-01-20