Việc tối ưu hoá hiệu suất bắt đầu bằng việc xác định các chỉ số chính, thường liên quan đến độ trễ và thông lượng. Việc thêm tính năng giám sát để ghi lại và theo dõi các chỉ số này sẽ cho thấy những điểm yếu trong ứng dụng. Với các chỉ số, bạn có thể tiến hành tối ưu hoá để cải thiện các chỉ số về hiệu suất.
Ngoài ra, nhiều công cụ giám sát cho phép bạn thiết lập cảnh báo cho các chỉ số, để bạn nhận được thông báo khi đạt đến một ngưỡng nhất định. Ví dụ: bạn có thể thiết lập một cảnh báo để thông báo cho bạn khi tỷ lệ phần trăm yêu cầu không thành công tăng hơn x% so với mức bình thường. Các công cụ giám sát có thể giúp bạn xác định hiệu suất bình thường và xác định những mức tăng đột biến bất thường về độ trễ, số lượng lỗi và các chỉ số chính khác. Khả năng theo dõi các chỉ số này đặc biệt quan trọng trong các khung thời gian quan trọng đối với hoạt động kinh doanh hoặc sau khi mã mới được chuyển sang giai đoạn phát hành công khai.
Xác định các chỉ số về độ trễ
Đảm bảo giao diện người dùng của bạn phản hồi nhanh nhất có thể, lưu ý rằng người dùng kỳ vọng tiêu chuẩn cao hơn nữa từ ứng dụng di động. Độ trễ cũng cần được đo lường và theo dõi đối với các dịch vụ phụ trợ, đặc biệt là vì độ trễ có thể dẫn đến các vấn đề về thông lượng nếu không được kiểm tra.
Bạn nên theo dõi các chỉ số sau:
- Thời lượng yêu cầu
- Thời lượng yêu cầu ở độ chi tiết của hệ thống con (chẳng hạn như lệnh gọi API)
- Thời lượng công việc
Xác định các chỉ số về thông lượng
Thông lượng là chỉ số đo lường tổng số yêu cầu được xử lý trong một khoảng thời gian nhất định. Thông lượng có thể bị ảnh hưởng bởi độ trễ của các hệ thống con, vì vậy, bạn có thể cần tối ưu hoá độ trễ để cải thiện thông lượng.
Sau đây là một số chỉ số được đề xuất để theo dõi:
- Số truy vấn mỗi giây
- Kích thước dữ liệu được chuyển mỗi giây
- Số lượng thao tác đầu vào/đầu ra mỗi giây
- Mức sử dụng tài nguyên, chẳng hạn như mức sử dụng CPU hoặc bộ nhớ
- Quy mô của lượng công việc cần xử lý, chẳng hạn như pub/sub hoặc số lượng luồng
Không chỉ là giá trị trung bình
Một sai lầm thường gặp khi đo lường hiệu suất là chỉ xem xét trường hợp trung bình. Mặc dù hữu ích, nhưng thông tin này không cung cấp thông tin chi tiết về mức phân phối độ trễ. Một chỉ số phù hợp hơn để theo dõi là tỷ lệ phần trăm hiệu suất, ví dụ: tỷ lệ phần trăm thứ 50/75/90/99 cho một chỉ số.
Nhìn chung, bạn có thể tối ưu hoá theo 2 bước. Trước tiên, hãy tối ưu hoá cho độ trễ ở phân vị thứ 90. Sau đó, hãy xem xét phân vị thứ 99 (còn gọi là độ trễ đuôi): một phần nhỏ các yêu cầu mất nhiều thời gian hơn để hoàn tất.
Giám sát phía máy chủ để có kết quả chi tiết
Bạn nên sử dụng tính năng lập hồ sơ phía máy chủ để theo dõi các chỉ số. Phía máy chủ thường dễ đo lường hơn nhiều, cho phép truy cập vào dữ liệu chi tiết hơn và ít bị ảnh hưởng bởi các vấn đề về kết nối.
Giám sát trình duyệt để có thông tin chi tiết toàn diện
Hồ sơ trình duyệt có thể cung cấp thêm thông tin chi tiết về trải nghiệm của người dùng cuối. Bạn có thể xem những trang có yêu cầu chậm, sau đó liên kết với tính năng giám sát phía máy chủ để phân tích thêm.
Google Analytics cung cấp tính năng giám sát sẵn có cho thời gian tải trang trong báo cáo thời gian tải trang. Điều này cung cấp một số chế độ xem hữu ích để tìm hiểu trải nghiệm người dùng trên trang web của bạn, cụ thể là:
- Thời gian tải trang
- Thời gian tải lệnh chuyển hướng
- Thời gian phản hồi của máy chủ
Giám sát trên đám mây
Bạn có thể sử dụng nhiều công cụ để ghi lại và giám sát các chỉ số hiệu suất cho ứng dụng của mình. Ví dụ: bạn có thể sử dụng Google Cloud Logging để ghi nhật ký các chỉ số hiệu suất vào Dự án Google Cloud, sau đó thiết lập trang tổng quan trong Google Cloud Monitoring để giám sát và phân đoạn các chỉ số đã ghi nhật ký.
Hãy xem Hướng dẫn ghi nhật ký để biết ví dụ về cách ghi nhật ký vào Google Cloud Logging từ một trình chặn tuỳ chỉnh trong thư viện ứng dụng Python. Khi có dữ liệu đó trong Google Cloud, bạn có thể tạo các chỉ số dựa trên dữ liệu đã ghi nhật ký để nắm được thông tin chi tiết về ứng dụng của mình thông qua Google Cloud Monitoring. Làm theo hướng dẫn về chỉ số dựa trên nhật ký do người dùng xác định để tạo chỉ số bằng cách sử dụng nhật ký được gửi đến Google Cloud Logging.
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng thư viện ứng dụng Giám sát để xác định các chỉ số trong mã và gửi trực tiếp các chỉ số đó đến Giám sát, tách biệt với nhật ký.
Ví dụ về chỉ số dựa trên nhật ký
Giả sử bạn muốn theo dõi giá trị is_fault để hiểu rõ hơn về tỷ lệ lỗi trong ứng dụng của mình. Bạn có thể trích xuất giá trị is_fault từ nhật ký vào một chỉ số bộ đếm mới, ErrorCount.
Trong Cloud Logging, nhãn cho phép bạn nhóm các chỉ số thành danh mục dựa trên dữ liệu khác trong nhật ký. Bạn có thể định cấu hình nhãn cho trường method được gửi đến Cloud Logging để xem số lượng lỗi được phân tích theo phương thức API Google Ads.
Khi đã định cấu hình chỉ số ErrorCount và nhãn Method, bạn có thể tạo biểu đồ mới trong trang tổng quan Giám sát để theo dõi ErrorCount, được nhóm theo Method.
Cảnh báo
Trong Cloud Monitoring và các công cụ khác, bạn có thể định cấu hình các chính sách cảnh báo để chỉ định thời điểm và cách thức các chỉ số của bạn kích hoạt cảnh báo. Để xem hướng dẫn về cách thiết lập cảnh báo của Cloud Monitoring, hãy làm theo hướng dẫn về cảnh báo.