公司刚上线的新项目，用户一多就卡，客服电话被打爆。老板问：为啥不早点发现？其实问题早有征兆，只是没人盯着看。性能监控不是出事了才想起来装，而是从第一天就得铺好路。
\h2>选对指标，别被数据淹死很多人一上来就堆监控工具，CPU、内存、请求延迟全打开，结果告警满天飞，真正的问题反而被忽略。关键不是监控得多，而是监控得准。比如做电商网站，订单创建接口的响应时间比服务器CPU高几个百分点更重要。盯着核心业务链路，才能第一时间发现问题。
常见的关键指标包括：接口响应时间、错误率、数据库查询耗时、队列堆积情况。这些直接关系到用户体验，优先级最高。
端口映射环境下的监控陷阱
很多服务部署在内网，通过端口映射对外暴露。这时候监控如果只盯着外层Nginx的80端口，很容易误判。比如后端Java服务已经慢成蜗牛，但Nginx缓存还在撑着，外部看起来响应正常。等缓存失效，瞬间雪崩。
正确的做法是，在内网服务内部埋点，把真实处理时间上报。即使前端有反向代理或端口转发，也能看到最原始的性能数据。
告警要有“上下文”，别当复读机
半夜三点手机狂响，点开一看又是“CPU超过80%”。查了一圈发现是定时任务跑批处理，完全正常。这种无效告警多了，人就会麻木，真出事反而忽略。
设置告警时要加条件判断。比如“CPU持续高于80%且持续5分钟以上”，或者结合业务时段，“非高峰期间内存突增50%”。再配上简短说明：“可能是订单导出任务，请确认是否计划内”。
ALERT HighRequestLatency\\n IF http_request_duration_seconds{job="api"} > 1\\n FOR 2m\\n ANNOTATIONS {\\n summary = "API响应超时",\\n description = "{{ $labels.instance }} 的接口平均耗时超过1秒，持续2分钟"\\n }日志和监控联动，像拼图一样还原现场
用户投诉“提交订单没反应”，查监控发现某个微服务响应时间飙升。这时候翻日志，发现大量Connection Timeout。继续追，定位到是数据库连接池被占满。原来是有段代码忘了关连接，慢慢耗光资源。
监控告诉你“哪里坏了”，日志告诉你“怎么坏的”。两者打通，用统一trace ID串联请求链路，排查效率能翻倍。
定期回看历史数据，发现隐形瓶颈
某后台系统每月初都变慢，其他时间正常。一开始以为是网络问题，后来调出过去半年的监控图表，发现每次都是月初第一天上午9点准时卡顿。结合业务逻辑，原来是财务批量拉取数据，没有错峰处理。提前扩容+错开时间，问题解决。
性能监控不是摆设，定期看看趋势图，能发现那些“好像有点慢但说不上来”的慢性病。
","seo_title":"性能监控最佳实践指南 | 电脑知识铺","seo_description":"掌握性能监控的关键技巧，避开端口映射常见盲区，及时发现系统隐患，保障服务稳定运行。","keywords":"性能监控,监控最佳实践,系统性能优化,端口映射监控,服务器监控,应用性能管理"}