在准备系统设计或性能优化相关的面试时，深入理解常用的性能指标至关重要。这些指标是评估软件系统效率与有效性的核心依据，也是架构师进行设计、容量规划和故障排查的基础工具。
1. 首字节到达时间 (TTFB)
TTFB 衡量从客户端发出请求到接收到服务器返回的第一个数据字节所经历的时间。它是评估服务器响应速度与网络延迟的关键指标。例如，一个网站的 TTFB 为 200 毫秒，通常意味着服务器的初始响应非常迅速。
TTFB 可泛化为 延迟 的概念，即请求从发送方传输至接收方并收到响应所需的总时间。它反映了系统所经历的等待时间。例如，用户请求到达服务器并获得响应共花费 100 毫秒。
延迟包含了 响应时间。响应时间是系统处理一个请求所花费的总时长，包括在队列中等待的时间和实际执行处理的时间。它直接体现了系统处理用户请求的效率。示例：一次数据库查询总耗时 250 毫秒，其中包含 50 毫秒的队列等待时间。
2. 吞吐量
吞吐量衡量系统在单位时间内成功处理的操作或请求数量，反映了系统的整体处理能力。可以将其类比为快餐店的出餐速度：一小时能制作 300 份汉堡，其吞吐量即为每小时 300 份。
在计算机系统中，常使用吞吐量来评估服务器、数据库或 API 的处理能力。例如，一个后端 API 若能每秒稳定处理 500 个用户请求（如登录、查询等），则其吞吐量为 500 请求/秒。更高的吞吐量意味着系统能同时服务更多用户，抗压能力更强。
理解吞吐量时需注意：高吞吐量并不保证每个请求的响应速度都很快（那是延迟的范畴），它更侧重于“总量”。就像一条高速公路，高吞吐量意味着每小时能通过海量车辆，但每辆车的行驶速度则另当别论。因此，评估性能时需将吞吐量与响应时间结合分析。掌握 Node.js 等后端技术有助于更好地设计与实现高性能 API。
3. 错误率
错误率指在所有发起的请求中，未能成功完成（如超时、服务器内部错误、数据返回异常等）的请求所占的比例。它是衡量系统稳定性和可靠性的核心指标。
假设一个应用一天内收到 10,000 次“提交订单”请求，其中 100 次因各种原因失败，则其错误率为 1% (100 / 10,000)。在低流量下，1% 的错误率或许影响不大，但在高并发场景中，意味着大量用户会遇到操作失败的问题，直接影响用户体验和业务营收。
因此，工程师通常将错误率作为关键的系统监控指标。更低的错误率意味着更高的系统可靠性和用户信任度。对于核心服务，通常追求将错误率控制在 0.1% 甚至更低水平。
4. 平均故障间隔时间 (MTBF)
MTBF 表示系统或组件从一次故障修复后，到下一次发生故障之间的平均正常运行时间。该数值越大，表明系统的可靠性越高、越不容易出问题。
例如，一台标称 MTBF 为 30,000 小时的服务器，意味着在大量同型号服务器的长期运行统计中，平均每台能持续运行约 3 年半才会发生一次故障。这是一个统计意义上的平均值，用于评估设备的长期可靠性。
对于企业和运维团队而言，更高的 MTBF 是可取的，它直接关联到服务的持续可用性、维护成本以及用户体验。高 MTBF 的设备常见于数据中心、金融交易系统等对稳定性要求苛刻的场景。MTBF 越长，系统的基础可靠性越强。
5. 平均修复时间 (MTTR)
MTTR 衡量系统发生故障后，从发现问题到完全恢复服务所需的平均时间。这个时间越短，说明团队的应急响应、故障定位和修复能力越强，业务中断的影响越小。
例如，一个在线支付系统的 MTTR 为 2 小时，意味着每次服务中断后，团队平均能在 2 小时内解决问题并恢复服务。在分秒必争的电商或金融业务中，缩短 MTTR 至关重要。企业会通过建立完善的监控告警、应急预案和冗余切换机制，致力于将 MTTR 降至分钟甚至秒级。
简言之：MTTR 衡量的是系统从故障中“恢复”的速度，而非它“永不故障”的能力。MTTR 越低，业务韧性越强。
6. 网络带宽
网络带宽可以类比为水管的内径，它定义了网络链路在理想状态下每秒能够传输的最大数据量，通常以 Mbps（兆比特每秒）或 Gbps（千兆比特每秒）为单位。它是决定网络“理论最大速度”的关键因素。
例如，一条 100 Mbps 的宽带，理论最大下载速度约为 12.5 MB/s（因为 1 Byte = 8 bits）。高带宽对于视频流、大文件传输和高并发访问场景必不可少。
但需注意：高带宽不等于实际高网速。实际传输速度还受制于服务器响应能力、网络拥堵、延迟等因素。带宽是排查网络性能瓶颈时首要考察的“上限”指标之一。带宽决定了数据传输的潜在容量上限。
7. 请求速率
请求速率指单位时间内系统接收到的请求数量，例如每秒请求数 (RPS) 或每分钟请求数 (RPM)。它反映了系统所承受的输入压力或流量负载。
例如，一个电商网站在促销期间，Web 服务器每分钟收到 5000 个请求，其请求速率约为 83 RPS。监控请求速率有助于及时发现流量尖峰，为弹性扩容提供依据。
区分请求速率与吞吐量非常重要：
- 请求速率：表示“来了多少活”，是输入压力。
- 吞吐量：表示“成功完成了多少活”，是输出能力。
沿用比喻：请求速率是每分钟到店排队的人数（如 100 人），吞吐量是厨房每分钟实际出餐的数量（如 80 份）。若吞吐量长期低于请求速率，会导致请求积压、响应变慢乃至超时失败。因此，两者结合分析才能全面评估系统负载。
8. 并发连接数
并发连接数指在某一时刻，与系统（如 Web 服务器、数据库）保持活跃状态的连接总数。每个连接都占用一定的系统资源（如内存、文件描述符、CPU 时间片）。
例如，一个数据库服务器宣称支持 5000 个并发连接，意味着它能同时维持与 5000 个客户端应用程序的通信会话而不至于性能急剧下降或拒绝服务。
这个指标直接反映了系统的并发承载能力。当实际并发连接数接近或超过系统软硬件限制时，新连接可能被拒绝，或所有连接的响应时间都会显著增加，甚至导致服务崩溃。因此，在设计高并发系统时，必须评估并优化此能力，例如通过连接池、运维层面的负载均衡等手段。
9. 缓存命中率
缓存命中率是指从缓存中成功获取数据的请求数，占所有查询缓存请求总数的百分比。你可以将其理解为“捷径”的成功率。
例如，在 100 次数据查询中，有 90 次直接在缓存中找到所需数据，则缓存命中率为 90%。
更高的缓存命中率（通常追求 90% 以上）是性能优化的理想结果，因为：
- 命中：数据从高速缓存（如内存）中读取，响应极快，极大减轻后端压力。
- 未命中：需要访问更慢的原始数据源（如数据库），增加延迟和负载。
工程师通过设计合理的缓存键、过期策略和更新机制，旨在让最常访问的数据尽可能驻留在缓存中，从而提升整体系统效率和用户体验。高缓存命中率是提升性能的有效杠杆。
10. 服务水平协议 (SLA)
SLA 是服务提供方与客户之间关于服务可用性与性能的正式承诺。它通常以百分比形式表示，即服务在约定时间内达到预定性能标准的时间比例。
常见的云服务 SLA 如 99.9%（三个九）或 99.95%（三个九五）。以 99.95% 的年度 SLA 为例，它允许的服务不可用时间约为：365天 24小时 0.05% ≈ 4.38 小时。
SLA 遵从率是衡量服务可靠性的商业化、可度量的标准。高的 SLA 不仅是技术实力的体现，更是建立商业信任的基石。未达 SLA 承诺通常会导致经济赔偿。因此，SLA 是系统设计、容量规划和灾难恢复方案必须考虑的核心约束条件。
小结
对架构师和开发者而言，深刻理解这十个核心性能指标，是设计高性能、高可用系统，以及进行有效性能优化与故障排查的基石。在技术面试中，能够清晰阐述这些指标的定义、关联及实践考量，无疑是专业能力的有力证明。性能工程贯穿于系统生命周期的各个环节，是构建可靠数字服务的必修课。
发表于 13 小时前
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