日百万PV, 峰值 3万pv的站点 如何性能监测? 试试杜蕾斯!

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前端性能监控
#1

面对每日百万PV, 峰值 3万pv的站点 到底改如何去性能监测?
如何迁移到阿里云或者腾讯运改如何迁移?
购买网站加速服务 如何决定买哪家的呢?

#2

面对百万pv 峰值3万pv 的站点,如何做性能监测,尤其是生产环境下的性能监测,开发也在想,运维也在想,男人也在想,女人也在想.
世界上只有一件事情值得不同的人去想,反复的去想,恐怕也就只有啪啪了,
杜蕾斯则完美的解决的啪啪性能和安全问题,
Browser Insight 前端性能监测领域的的杜蕾斯,也完美的解决了网站和用户啪啪的问题 :joy:

Browser Insight 可以和百万访客亲密接触,不用担心影响用户,
Browser Insight 安装后服务器和应用程序持久欢愉,不用担心宽带,cpu,内存等消耗,
Browser Insight 全量数据, 实时分析,不后会泄露任何信息,安全自信的做性能监测,
Browser Insight 以用户为中心的统计分析,分分钟定位网站性能瓶颈,心情从未如此愉快
在这里接合Browser Insight和<网站的高性能架构> 说下 百万pv的网站性能监测的基本思路与方法

#3

什么叫高性能的网站？

两个网站性能架构设计方案：A方案和B方案，A方案在小于100个并发用户访问时，每个请求的响应时间是1秒，当并发请求达到200的时候，请求的响应时间将骤增到10秒。B方案不管是100个并发用户访问还是200个并发用户访问，每个请求的响应时间都差不多是1.5秒。哪个方案的性能好？如果老板说“我们要改善网站的性能”，他指的是什么？

同类型的两个网站，X网站服务器平均每个请求的处理时间是500毫秒，Y网站服务器平均每个请求的处理时间是1000毫秒，为什么用户却反映Y网站的速度快呢？

网站性能是客观的指标，可以具体体现到响应时间、吞吐量等技术指标，同时也是主观的感受，而感受则是一种与具体参与者相关的微妙的东西，用户的感受和工程师的感受不同，不同的用户感受也不同。
所以最终都已线上生产环境,用户访问时候的各项指标作为最终的判断依据

#4

不同视角下的网站性能

软件工程师说到网站性能的时候，通常和用户说的不一样。

1．用户视角的网站性能

从用户角度，网站性能就是用户在浏览器上直观感受到的网站响应速度快还是慢。用户感受到的时间，包括用户计算机和网站服务器通信的时间、网站服务器处理的时间、用户计算机浏览器构造请求解析响应数据的时间，如图1所示。

图1 用户视角的网站性能

不同计算机的性能差异，不同浏览器解析HTML速度的差异，不同网络运营商提供的互联网宽带服务的差异，这些差异最终导致用户感受到的响应延迟可能会远远大于网站服务器处理请求需要的时间。

在实践中，使用一些前端架构优化手段，通过优化页面HTML式样、利用浏览器端的并发和异步特性、调整浏览器缓存策略、使用CDN服务、反向代理等手段，使浏览器尽快地显示用户感兴趣的内容、尽可能近地获取页面内容，即使不优化应用程序和架构，也可以很大程度地改善用户视角下的网站性能。

2．开发人员视角的网站性能

开发人员关注的主要是应用程序本身及其相关子系统的性能，包括响应延迟、系统吞吐量、并发处理能力、系统稳定性等技术指标。主要的优化手段有使用缓存加速数据读取，使用集群提高吞吐能力，使用异步消息加快请求响应及实现削峰，使用代码优化手段改善程序性能。

3．运维人员视角的网站性能

运维人员更关注基础设施性能和资源利用率，如网络运营商的带宽能力、服务器硬件的配置、数据中心网络架构、服务器和网络带宽的资源利用率等。主要优化手段有建设优化骨干网、使用高性价比定制服务器、利用虚拟化技术优化资源利用等。
Browser Insight 统一视图 全面涵盖了用户视角,开发视角,运维视角 O(∩_∩)O~

#5

性能测试方法

性能测试是一个总称，具体可细分为性能测试、负载测试、压力测试、稳定性测试。

性能测试

以系统设计初期规划的性能指标为预期目标，对系统不断施加压力，验证系统在资源可接受范围内，是否能达到性能预期。

负载测试

对系统不断地增加并发请求以增加系统压力，直到系统的某项或多项性能指标达到安全临界值，如某种资源已经呈饱和状态，这时继续对系统施加压力，系统的处理能力不但不能提高，反而会下降。

压力测试

超过安全负载的情况下，对系统继续施加压力，直到系统崩溃或不能再处理任何请求，以此获得系统最大压力承受能力。

稳定性测试

被测试系统在特定硬件、软件、网络环境条件下，给系统加载一定业务压力，使系统运行一段较长时间，以此检测系统是否稳定。在不同生产环境、不同时间点的请求压力是不均匀的，呈波浪特性，因此为了更好地模拟生产环境，稳定性测试也应不均匀地对系统施加压力。

性能测试是一个不断对系统增加访问压力，以获得系统性能指标、最大负载能力、最大压力承受能力的过程。所谓的增加访问压力，在系统测试环境中，就是不断增加测试程序的并发请求数，一般说来，性能测试遵循如图4.3所示的抛物线规律。

#6

性能测试反应的是系统在实际生产环境中使用时，随着用户并发访问数量的增加，系统的处理能力。与性能曲线相对应的是用户访问的等待时间（系统响应时间）

在日常运行区间，可以获得最好的用户响应时间，随着并发用户数的增加，响应延迟越来越大，直到系统崩溃，用户失去响应。
Browser Insight 的定位分析 看着适不适合这个图很相似
没错 只不过是 x坐标轴是响应时间,y是访问次数

#7

性能测试报告

测试结果报告应能够反映上述性能测试曲线的规律，阅读者可以得到系统性能是否满足设计目标和业务要求、系统最大负载能力、系统最大压力承受能力等重要信息，表4.2是一个简单示例。

性能优化策略

如果性能测试结果不能满足设计或业务需求，那么就需要寻找系统瓶颈，分而治之，逐步优化。

1．性能分析

大型网站结构复杂，用户从浏览器发出请求直到数据库完成操作事务，中间需要经过很多环节，如果测试或者用户报告网站响应缓慢，存在性能问题，必须对请求经历的各个环节进行分析，排查可能出现性能瓶颈的地方，定位问题。

排查一个网站的性能瓶颈和排查一个程序的性能瓶颈的手法基本相同：检查请求处理的各个环节的日志，分析哪个环节响应时间不合理、超过预期；然后检查监控数据，分析影响性能的主要因素是内存、磁盘、网络、还是CPU，是代码问题还是架构设计不合理，或者系统资源确实不足。

2．性能优化

定位产生性能问题的具体原因后，就需要进行性能优化，根据网站分层架构，可分为Web前端性能优化、应用服务器性能优化、存储服务器性能优化3大类。
大家发现了 one apm 把Web前端性能优化(bi) 应用服务器性能优化(ai) 存储服务器性能优化(ci)
都给大家弄好了,而且是免费的

#8

简直了，真的···简直了····