5个快速的nodejs应用性能提示

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1、5个快速的Node,js应用性能提示本系列文章源自开源中国社区，内容涵盖许多基础性知识：它给出了应用程序性能管理（APM）的总体概述；指明了实现一个APM策略的主要挑战；提出了衡量，评估一个企业级Node,js应用程序运行状况的最重要的5条指标；并提出了通过AppDynamics方式构建一个APM解决方案。在文章的最后部分，还提出了一些提示和技巧类以帮助您实现最佳的APM策略。具体地说，本文讨论了以下主题：•业务交易优化•快照调优•阈值调优•层级管理•上下文信息捕获1、业务交易优化本文章系列里，我会不断重复强调的就是监控方案里的业务交易优化一环。要

2、最有效地利用业务交易监控，您需要做到以下儿项：•恰当地命名业务交易以配合您的业务功能•正确识别您的业务交易•通过排除您并不关心的业务交易来降低噪音AppDynamics可以为您自动识别业务交易，并且尽可能给出最优的命名。不过这样取决于您的应用是如何编写的，应用名可能可以如实反映业务交易，也可能不可以。例如，您可能有一个业务交易叫做'POST/paymont”,对应着检验流程。那么如果将其命名为'Checkout”的话，就更能如实反映业务功能，这将更利于操作人员操作，也便与生成报表与执行人员查看。下面，如果您有多个业务交易，却只有一个入口的话，你需要

3、花一些时间将其分割为独立的业务单元。以下几个可能发生的例子，包含如下特点：•多个IRL都路由到相同的MVC控制器和动作•根据有效负载的制定业务交易功能•根据GET参数制定业务交易功能•复杂的URL路径如果一个入口却对应着多个业务功能,那么就需要根据不同的指标配置业务交易。例如，如果body里有一个”operaticn“元素对应着”operation“操作的话，那么就需要根据”operaiton“对交易进行分割。又如果有一个”execute"动作接受一个"command"URL参数，那么就需要根据”command"字段对交易进行分割。最后，LRL模式

4、可能会因应用不同而不同，所以您需要与您的应用最匹配的形式。例如，AppDynamics会根据两段式自动为您的URL定义业务交易，例如one/twoe大多数Node.jsMVC框架都会自动路由到对应的应用控制器和动作。如杲您的应用使用的是一段式，或者四段式，那么您需要根据命名规则来定义业务交易。命名和识别业务交易单元可以确保您捕捉到了止确的业务功能，但是尽可能多的减噪也同样重要。您是否有些并不关心的业务交易呢？比如，会不会有一个网页游戏会每隔儿秒就检查对高分呢？又或者如果有一个每晚都执行的Node,js的CL1作业，每次都执行很长时间，但是rfl于脱

5、机运行，它并不影响终端用户，您不关心么？如果是的话，排除这些交易，以便减少分析噪音。2、快照调优正如在前面文章提到的，AppDynamics每隔一段时间就会智能捕获性能快照，并可以逐渐缩小每次性能会话里快照的个数。由于这两个值都是可以调整的，所以有利于调优。AppDynamics直接捕获整个进程的调用关系图，同时去掉配置阈值以下的记录。如果你只对“大的”性能问题感兴趣，那么你可能不需要精确到10毫秒以下。如果你把间隔时间增加到50毫秒，你会丢失粒度。如杲你想微调应用程序，你可能需要10毫秒的粒度，但是如果你不打算让方法在50毫秒内执行完毕，为什么需

6、要那种级别的粒度呢？问题在于你应该分析需求然后做相应的调整。接下来，观察你的产品故障排除模式，然后判断AppDynamics捕获的进程快照数在你当前状况下是否合适。如果你发现每分钟捕获2个快照太多了，那么你可以配置AppDynamics来调整快照间隔。尝试配置AppDynamics让其每分钟最多捕获一个快照。另外如果你只对系统性问题感兴趣，你可以把最大快照数降低至5个。这会显著地减少持续的消耗，但代价是可能会导致捕捉不到有代表性的快照。3、阈值调优AppDynamics设计了一套通用的监控解决方案，并且对于比正常情况慢两个标准差的业务事务提供警告。

7、这在大多数情况下是有效的，但是你需要知道你的应用程序响应时间有多不稳定，以便确定这对你的业务需求来说是否为最佳配置。根据业务事务对比基准线的估算值，AppDynamics定义了三种阈值：•标准差：比较业务事务的响应时间与基准线的几个标准差•百分比：比较业务事务的响应时间与基准线的差值百分比•静态SLA:比较业务事务的响应时间和静态值，比如2秒•如果您的应用程序的响应时间不稳定，那么默认的两个标准差临界值对能导致太多的错误警报。在这种情况下，您对能希望增加更多的标准差或换一种方式來处理。如果您的应用程序的响应时间比较稳定，你就会想减少你的临界值提前发

8、出警告。此外，如果你有提供给特殊协定用户的服务或API（应用程序接口），你应该为此业务设置一个稳定的协定ttoAppDyn