监控

性能优化首先要确定关键指标，这些指标通常与延迟时间和吞吐量有关。添加监控功能以捕获和跟踪这些指标，可以发现应用中的薄弱环节。借助指标，您可以进行优化，以提升效果指标。

此外，许多监控工具还允许您为指标设置提醒，以便在达到特定阈值时收到通知。例如，您可以设置提醒，以便在失败请求的百分比比正常水平高出 x% 以上时收到通知。监控工具可帮助您了解正常性能是什么样的，并识别延迟时间、错误数量和其他关键指标的异常峰值。在业务关键时间段内或将新代码推送到生产环境后，监控这些指标的能力尤为重要。

确定延迟时间指标

确保界面尽可能保持响应性，同时注意用户对移动应用的期望更高。还应测量和跟踪后端服务的延迟时间，尤其是在延迟时间可能会导致吞吐量问题的情况下。

建议跟踪的指标包括：

请求时长
子系统粒度（例如 API 调用）的请求时长
作业时长

确定吞吐量指标

吞吐量是指在给定时间段内处理的请求总数。吞吐量可能会受到子系统延迟时间的影响，因此您可能需要优化延迟时间以提高吞吐量。

以下是一些建议跟踪的指标：

每秒查询次数
每秒传输的数据大小
每秒 I/O 操作数
资源利用率，例如 CPU 或内存用量
处理积压的大小，例如 Pub/Sub 或线程数

不仅仅是平均值

衡量性能时的一个常见错误是只关注平均情况。虽然这很有用，但无法深入了解延迟时间的分布情况。更好的跟踪指标是效果百分位数，例如某个指标的第 50/75/90/99 百分位数。

一般来说，优化可以分两步完成。首先，针对第 90 百分位延迟时间进行优化。然后，考虑第 99 百分位（也称为尾部延迟时间）：完成时间远长于平均时间的少量请求。

服务器端监控，可提供详细结果

通常首选服务器端分析来跟踪指标。服务器端通常更容易检测，可以访问更精细的数据，并且不太容易受到连接问题的干扰。

浏览器监控，实现端到端可见性

浏览器分析可以提供有关最终用户体验的更多洞见。它可以显示哪些网页的请求速度较慢，然后您可以将这些信息与服务器端监控数据相关联，以便进一步分析。

Google Analytics 可在网页加载时间报告中提供开箱即用的网页加载时间监控功能。这可提供多个实用视图，帮助您了解网站上的用户体验，尤其是：

网页加载时间
重定向加载时间
服务器响应时间

Cloud 中的监控功能

您可以使用多种工具来捕获和监控应用的性能指标。例如，您可以使用 Google Cloud Logging 将性能指标记录到您的 Google Cloud 项目中，然后在 Google Cloud Monitoring 中设置信息中心，以监控和细分记录的指标。

如需查看如何从 Python 客户端库中的自定义拦截器向 Google Cloud Logging 记录日志的示例，请参阅日志记录指南。有了 Google Cloud 中的这些数据，您就可以基于日志数据构建指标，并通过 Google Cloud Monitoring 了解应用的情况。按照用户定义的基于日志的指标指南，使用发送到 Google Cloud Logging 的日志构建指标。

或者，您也可以使用 Monitoring 客户端库在代码中定义指标，并将其直接发送到 Monitoring，与日志分开。