68手游网

为了有效的管理应用软件。提高应用软件的效率及产生更大的效益，我们常常需要对应用软件的相关指标进行分析，以便做出更合理有效的规划和设计。

【正文】

目前对应用软件的性能分析方法论各有各的优缺点，本文介绍的是嘉为为某通信公司做的一套对应用的性能分析的方法。能够相对准确的反映了应用软件的性能状况。主要有以下几个过程：

一、获取应用相关配置信息

比如我们有如下一个拓扑图为图1的应用软件，主要的设备台下：
  两台服务器做双机负载，分别为192.168.1.107，192.168.1.108。
  负载均衡器192.168.1.249。
  独立服务器192.168.1.109。
  负载均衡器和独立服务器连接公共网络。向WEB端提供服务。

图1 应用拓扑图
 
二、监控应用并获取性能指标信息

当我们获取到应用信息后。首先分析应用的组成和需要进行性能分析的关键设备。经过分析我们得到需要分析三个服务器的性能，综合得到应用的整体性能情况。
通过对各个服务器部署相应的监控，比如对每台服务器部署SCOM监控，通过SCOM的定期波测扫描，形成应用的响应时间，CPU，内存，磁盘IO的对应关系数据集。如图2所示：将应用监控各个指标的数据一个整小时内的值进行均值化形成整体监控指标关系值表。

图2 监控数据值表

接下来需要考虑性能分析的时间段，如果按天进行性能分析，相应的监控数值不多，不能很好的体现性能的变化情况。综合考虑，以一个整月做性能分析，监控值数量相对充足，也具备足够的代表性，按一个月30天，每天有24个监控值，共计会有约720个数据值。如果应用需要扣除夜间闲时23：00－07：00，每天仍然具备16个值，一个月约有480个值。

三、性能指标形成散点图

根据每个月的监控数值关系表，我们形成响应时间－CPU使用率；响应时间－内存使用率两个重要的散点图：
图3为响应时间－CPU使用率图。SCOM监控到的CPU为使用量，可以通过简单换算。用实际量除以CPU总量得到使用率值。根据下图可以知道，应用的响应时间主要集中在2S－5S间，CPU使用率集中在20%－70%之间。相应形成的趋势线的斜度约为30度角左右。说明如果提高应用的CPU，应用的响应时间会降低，应用的整体性能会提高。

图3 响应时间－CPU使用率散点图

图4为响应时间－内存使用率图，根据下图可以知道，应用的响应时间主要集中在2S－5S间，内存使用率集中在20%－70%之间。相应形成的趋势线的斜度约为10度角左右。说明如果提高应用的内存，应用的响应时间会降低，应用的整体性能会提高。


图4 响应时间－内存使用率散点图

四、应用性能的评分

散点图形象的反映了应用性能趋势信息，但评价一个应用性能的好坏。需要有一个评分规则，这个规则选择的指标需要具有代表全局性。根据经上分析可知。应用的响应时间是最适合的指标。其它的指标如CPU，内存等都在与响应时间形成了紧密联系，CPU、内存指标值的改变都能从响应时间中得到体现。根据应用开发者设计的规划响应时间，与我们进行监控获取到的应用的真实响应时间平均值进行比较，我们形成一个评分规则。如图5所示：