性能监控是保障系统稳定性与用户体验的核心手段，通过实时数据采集与分析，可及时发现潜在问题。以下是关键实践建议：
1. 基础监控指标 📈
- 响应时间：使用
/zh/guides/response-time查看如何精确测量接口延迟 - 吞吐量：监控每秒处理请求数（QPS），建议参考
/zh/tutorials/qps_analysis - 错误率：跟踪HTTP 5xx错误频率，可访问
/zh/articles/error_tracking深入了解
2. 工具推荐 🛠️
| 工具 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Prometheus | 时间序列数据库 | 微服务架构监控 |
| Grafana | 可视化仪表盘 | 多维度数据展示 |
| ELK Stack | 日志分析 | 异常追踪与诊断 |
💡 提示：使用
/zh/tools/monitoring可获取更多开源工具对比信息
3. 高级优化技巧 🔧
- 实时报警机制：配置阈值触发预警（如CPU使用率>85%）
- 分布式追踪：使用Jaeger或Zipkin分析请求链路
- 自动化扩缩容：结合Kubernetes HPA实现弹性资源管理
系统监控_仪表盘
4. 常见误区 ⚠️
- ❌ 过度依赖单一指标
- ❌ 忽略日志分析
- ❌ 未建立基准线对比
建议通过/zh/case-studies/monitoring学习真实场景中的监控方案设计
性能分析_工具对比
5. 实践建议 📌
- 部署监控代理程序
- 设置可视化看板
- 实施自动化报警
- 定期进行压力测试
🌐 扩展阅读：性能监控最佳实践