应用性能指数（APDEX）是如何计算出来的？

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在应用性能管理领域聚合指标是一种常见手段，主要是用来把成百上千的指标通过某种计算方法聚合成一个或几个指标，用来反映应用的整体健康状态。在这些聚合指标中，比较常见的是：APDEX应用性能指数。
应用性能指数”即“Apdex”(Application Performance Index)，用一句话来概括，Apdex是用户对应用性能满意度的量化值。它提供了一个统一的测量和报告用户体验的方法，第一次把最终用户的体验和应用性能联系在了一起。基于“响应性”，Apdex定义了3个用户满意度区间:
满意: 这样的响应时间让用户感到很愉快，例如少于3秒钟。
容忍: 慢了一点，但还可以接受，继续这一应用过程，例如3～12秒。
失望: 太慢了，受不了了，用户决定放弃这个应用，例如超过12秒。
“满意”、“容忍”、“失望”这三个区间通过响应时间数值“T”来划分，T值代表着用户对应用性能满意的响应时间界限或者说是“门槛”（Threshold），也就是第一个区间“满意”的底线，如3秒，满意区间就是0~3秒；响应时间超过T值用户就有些不满了，下一个区间“容忍”的界限值则是T和4T，即3~12秒之间为容忍区间；响应时间再长用户就开始考虑放弃了，最后一个区间“失望”的响应时间则大于4T，即多于12秒。
之后，Apdex对应用中发生的任务进行采样，并且按其响应时间把采样划分到相应的满意度区间，计数，再用一个公式计算Apdex指数：
实际上，这个公式的意义在于：
一个满意样本得分为：1
一个容忍样本得分为：0.5
一个失望样本得分为：0
因此公式也可以写成：
Apdex指数 ＝（1 × 满意样本 ＋ 0.5 × 容忍样本）÷ 样本总数
这样，采样结果被量化为一个0到1之间的数值即“Apdex指数”，0代表没有满意用户，1则代表所有用户都满意。经过统计，Apdex把这个数值与用户满意程度细化对应，如下图所示，对于应用性能的Apdex评分与用户的体验紧密关联，为管理者提供了一种通过应用性能量化值来评估用户满意度的方法。
而RealSight APM的聚合指标除了Apdex以外，还有“健康度”。
通过上面的介绍我们可以了解到，Apdex主要是反应用户体验相关的指标，那么我们希望有另外一个指标来反映应用周边环境，偏重硬件资源如CPU、内存等信息，所以我们使用了“健康度”，其基本原理同Apdex一样，划分不同的满意区间，然后计算得来的。
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