CDNK博客
阿里云不推荐用户过度依赖“CPU使用率”作为唯一性能监控指标，主要有以下几个原因：
? 1. CPU使用率不能全面反映系统负载
- 高使用率 ≠ 性能瓶颈：有时候CPU使用率很高，但可能只是短暂任务（如批处理），并不影响整体服务。
- 低使用率也可能存在瓶颈：比如I/O阻塞、网络延迟、内存不足等问题可能导致进程等待，即使CPU看起来“空闲”，实际应用却卡顿。
⏱️ 2. 无法体现延迟和响应时间
- CPU使用率只反映了CPU的占用比例，并不能说明：
- 请求是否被及时处理
- 是否存在排队等待
- 系统响应时间是否变慢
例如，一个Web服务器的CPU使用率只有30%，但由于数据库查询慢，导致页面加载时间变长，用户体验差。
? 3. 忽略多核与线程调度问题
- 在多核CPU上，整体CPU使用率是平均值，可能掩盖某些核心过载而其他核心闲置的问题。
- 多线程调度不均也会造成某些线程长时间等待，影响性能。
? 4. 忽略了其他关键资源瓶颈
- 阿里云建议从多个维度综合判断系统性能，比如：
- 内存使用率
- 磁盘IO吞吐
- 网络带宽
- 请求延迟 / QPS
- 线程/连接数
只看CPU使用率可能会让你忽略真正的瓶颈所在。
? 5. 监控粒度不够细
- 默认的CPU使用率监控可能是几分钟一次的聚合数据，不能捕捉到短时高峰或突发负载。
- 这种“平滑化”的数据容易让人误判系统的实时状态。
✅ 阿里云推荐的做法：
阿里云建议结合以下方式来更全面地评估实例性能：
| 指标 | 推荐工具 |
|---|---|
| CPU使用率 | 云监控、CloudLens |
| 内存使用率 | 云监控、top/free命令 |
| 磁盘IO | iostat、iotop、云监控 |
| 网络流量 | iftop、nload、云监控 |
| 应用层性能 | ARMS、APM、日志分析 |
此外，还可以使用阿里云的 运维编排服务（OOS） 和 弹性伸缩策略 来根据实际需求动态调整资源。
? 总结：
阿里云之所以“不推荐仅看CPU使用率”，是因为它只是一个单一指标，不能全面反映系统的真实性能状况。真正有效的性能监控应该是多维度、细粒度、结合业务特征的综合分析。
如果你在使用ECS实例过程中遇到性能问题，建议结合阿里云提供的监控工具进行全面诊断，而不是只盯着CPU使用率。
如果你有具体的场景（比如ECS性能下降、自动伸缩配置等），可以告诉我，我可以帮你具体分析。