本文中，收集了7个最有影响的考量标明，让人可以不依靠日志文件来掌握应用程序。现今，我们一起看一看那些性能指标，并掌握怎么查看并搜集它们。一旦学会掌握后你的工作会事半功倍！
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01影响时间和吞吐量
按照应用程序的反应时间还可以了解程序完成传送数据所用的时间。还可以从HTTP请求级别，或是变成网站数据库等级来说。对那些缓慢的查询你需要做一些优化来缩短时间。吞吐量是另一角度考量传送数据的指标，就是指单位时间段内系统解决的用户请求的总量。
我们都可以采用APMs（比如New Relic或AppDynamics）来考量那些指标。采用那些工具，你能在主报告仪表板中将均值响应速度与昨日的乃至上星期的同时实现比照。这有利于我们观查新的布署是不是会影响到我们的应用程序。你能见到网络传输的比例，测定HTTP完成请求需用多长时间。
强烈推荐工具：
AppDynamics
New Relic
Ruxit
New Relic报告：Web传输百分数和吞吐量
02平均负载
第二个运用普遍的指标是平均负载。人们习惯性上会把平均负载分成这三步测量，各自是第5分钟、第15分钟和最后1分钟。要确保数目少于机器的内核数。如果超出内核数，机器就会运转在压力状态下。
除开简易测量CPU使用率，还必须关注每一内核的序列中有多大进程。在内核利用率全是100%的状况下，序列中就有1个任务和有6个任务有挺大不一样。因而，平均负载不可以只考虑到CPU使用率。
强烈推荐工具：
htop
03容错率
大部分开发者判定错误率是根据HTTP传输总错误百分数。可是他们忽视了1个更深度的东西：指定传送的错误率。这直接影响到您应用程序的状况。这可以显示出代码办法的异常以及不正确或出现异常冒出的数次。
但单纯性的错误率数据对人们都没有多少帮助。最关键的是我们要找出它们的根本原因并解决困难。随之Takipi的运行，我们要在日志文件中需找线索。你要找出全部关于服务器状态的信息，包含堆栈跟踪、源代码和变量值。
强烈推荐工具：
Takipi
04 GC率和暂停时间
异常行为垃圾收集器应用程序的吞吐量和响应时间采取深潜的主要原因之一。了解GC暂停频率和持续时间的关键是分析GC日志文件。要分析它们，你需要收集GC日志和JVM参数。你要注意观察不同指标之间的数据是如何相互影响的。
推荐工具：
jClarity Censum
GCViewer
05业务指标
应用程序的性能不完全取决于响应时间和错误率。业务指标也是一方面，例如收益、用户数。
推荐工具：
Grafana
The ELK stack
Datadog
Librato
06正常运行时间和服务运行状态
这一指标确立了一整块应用程序性能指标的基本。不仅仅可以作为一个提示指标，还可以让你定义一段时间内的SKA。我们还可以采用Pingdom的servlet功能开展运作模式检查。我们还可以查出应用程序的全部传送，包含数据库和S3。
强烈推荐工具：
Pingdom
07日志大小
日志有个缺陷，它是始终在增多的。当您的服务器运行塞满了垃圾，一切都慢下来。因而，我们必须紧密的关心日志大小。
现阶段一般的解决方案是使用logstash区划使用日志，并将它们发送到并储存在Splunk、ELK或其他的日志管理工具中。
强烈推荐工具：
Splunk
Sumo Logic
Lo g g l y
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