按照《SRE：Google运维解密》中描述的， 分布式系统监控的四类黄金指标是：延迟（Latency）、流量（Traffic）、错误（Errors）、饱和度（Saturation）。
从下图可以看到，对每一个系统来说，这四类监控指标覆盖了：输入、输出、和系统自身。
指标监控项
在不同场景下，每类指标都有不同的监控项：
监控关注点和策略
这些监控项都需要时序指标异常检测技术，除此之外，它们还有自己的特征：
1、 流量类
流量类主要关注点在：
- 异常流量：突增或突降、同比环比不一致。
- 历史峰值，以及基于历史流量预测未来流量。
主要的技术难点在异常点的干扰，相关解决策略可以参看： 百度是如何做智能流量异常检测
- 基于鲁棒回归的预测算法，可以不受异常点的影响，精准地预测流量水位值；
- 基于泊松分布的检测算法，可以从概率的角度对流量建模，能够使用简单的恒定阈值来精准地检测流量异常；
2、 错误类
常态错误是不可取的，这部分要么应该归入某种业务状态，要么就要分析解决。
- 可归入业务状态的，需要看某种状态的走势，就回到流量类的异常走势分析了。
- 错误类的，要分析发生的原因，并看如何避免问题发生。
错误率突升或者成功率突降代表系统自身的处理逻辑可能存在问题，这类指标的异常检测利用了二项式分布，以解决正常和异常的边界区分问题。参看:《还记得概率课本中的二项分布吗？在我们的网络判障中发挥了大作用！》
3、 延迟类
- 服务接口有超时等待、超时重试相关设置，这部分的时间是底线时间。
- 由于
吞吐量 = 流量 * 平均耗时,一旦耗时增大，服务的处理能力会下降，如果正好是高峰期，有扛不住的隐患。
基于上面两条认知，延迟类我们要看：
- 平均耗时，用于吞吐量的评估。
- 基于业务特征，关注用户体验，看 TP95，TP99，TP999 ... 耗时。
对于耗时大于一定阈值的（尤其是高峰期时），要做分析和解决，比如典型的数据库慢查询。
4、 饱和度类
负荷程度如何？由最短板所决定。比如：在内存受限的系统中，即为内存；在I/O受限的系统中，即为I/O。
很多系统在达到100% 利用率之前性能会严重下降，所以合理的利用率目标也是很重要的。
