服务器性能监控，简单来说就是对服务器的各类系统资源进行实时观测，包括CPU使用率、内存占用、存储容量、I/O性能以及网络运行状态等。
做好这项工作，能帮我们及时发现服务器的各种异常——响应变慢、资源告急、应用突然宕机，都能第一时间捕捉到。与此同时，管理员也能借此掌握各类资源的实际消耗情况，在容量规划和性能调优上做出更合理的判断。
从本质上说，性能监控就是通过一系列指标，持续跟踪服务器在不同时段的运行状况。但这件事并不轻松，尤其是当服务器基础设施和周边网络越来越分散、越来越复杂，监控的难度也会随之上升。
要做好服务器性能监控，有几个核心要点：搞清楚哪些是真正关键的监控指标；确定性能基准（也就是”正常水位”是多少）；在此基础上挖掘指标背后的价值，做好数据报告。
关键监控指标
判断服务器性能是否正常，有几个常用指标值得重点关注：每秒请求数、错误率、正常运行时间、线程数，以及平均响应时间和峰值响应时间。
每秒请求数（RPS）
服务器最基本的职责就是接收并处理用户请求。一旦请求量超出服务器的承载上限，性能就会明显下滑。RPS反映的是单位时间内服务器接收的请求量，处理环节一旦出现异常，从这个数据上就能看出端倪，也是衡量服务器负载轻重的重要参考。
错误率
错误是运维中最不愿遇到的情况，往往在服务器高负载时集中爆发，会直接拖累整体性能。错误率是指请求失败、或未收到响应的请求占总请求数的比例。在所有性能指标中，错误率的优先级最高，是优化工作的首要着力点。
正常运行时间
服务器最根本的价值在于”能用”，正常运行时间就是衡量这一点的指标——即服务器在一段时间内持续稳定运行、未发生重大中断的时长。如果某段时间内的正常运行率低于99%，就需要认真排查了。
作为参考：高可用架构通常能达到99.999%的可用性，也就是”五个九”，即便遇到计划内或计划外的停机，也能维持服务稳定。对终端用户而言，稳定性至关重要，正常运行时间因此成为衡量服务器性能是否达标的核心依据之一。
线程数
线程数决定了服务器同时能处理的最大请求量。如果应用产生的线程过多，出错的概率就会升高。一旦线程数触及设定上限，后续请求就会排队等候，等待时间过长，用户端便会出现超时报错。
平均响应时间（ART）与峰值响应时间（PRT）
ART是所有请求响应时间的均值，计算方式直接；PRT则记录监控周期内响应时间最长的那一次。两个指标结合来看，才能对服务器的响应性能有全面、准确的判断。
服务器性能监控的最佳实践
通过持续监控，管理员能对服务器的运行状态和健康程度形成清晰的认知。以下三个做法在实际运维中最为实用。
建立可视化呈现
可视化就是把监控数据用图表等形式直观展示出来，最大的优点是一眼就能看出问题所在，不需要反复解读原始数据。
绘制清晰的网络拓扑图、将关键指标图形化展示、定期输出服务器健康报告，这些都能帮助管理员更高效地掌握服务器状态、快速做出决策。借助云监控服务，这类可视化工作已经可以相当便捷地实现。
配置有效的警告机制
实时警告能让管理员在第一时间发现问题，争取主动处置的窗口，防止小问题演变成大故障。相比只有”有问题”这一层提示的简单告警，附带自动诊断信息、甚至给出修复建议的详细告警，实用价值高得多。
收到告警后，管理员首先要判断问题的严重程度，搞清楚它对服务器运行的实际影响范围。问题较为严重时，基于告警中的信息，往往能快速锁定方向、制定解决方案。
定期做服务器健康检查
服务器健康状况，指的是核心功能的运行是否正常。定期检查能有效发现服务器和网络层面的故障，也能帮助判断什么时候需要调整运行参数、更换硬件或进行性能优化。日常的物理层检查，重点关注CPU使用率、可用内存和磁盘空间这几项核心指标。
健康检查积累的历史数据还有一个重要用途——通过与当前数据对比，提前发现潜在隐患，在问题真正影响业务之前就将其解决掉。
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