量化日常工作指標

2022-08-01 12:13:09

  你工作很高效,如何證明?你做了很多優化,是否有效?

  為了回答這些問題,最有力的就是用資料來支援,所以需要將自己的工作量化。

  量化的工作總共分為兩層:業務需求和程式碼質量。

一、需求統計

  需求統計包括完成率和使用者滿意度評分。

1)完成率

  公司每雙月會開一次需求討論會,羅列本雙月的需求。

  我會以這份列表為基礎,自己再開一份線上列表,記錄所有需求的狀態,並且會將不在此列表中的零碎需求也記錄。

  這份列表有 5 列,包括需求名稱、線上BUG數、功能點數量、狀態和備註。

  其中狀態又包括設計、提測、上線、延期等,可以一眼就能反映出需求所處的階段。

  線上BUG數就是字面意思,而功能點數量是 QA 提供的,他們在寫測試用例時就會有這個資料。

  我的需求完成率是按提測狀態來統計,而不是上線狀態。

  因為有時候是需要多端聯調的,經常會碰到共同作業方因為種種原因無法配合聯調或延期。

  提測是指 QA 可以驗收需求,所以要說明此處的聯調問題並不是指我們寫好介面,然後等伺服器端給介面。

  而是比如我們完成管理後臺的前後端功能,提供資料來源,伺服器端沒有時間處理這批資料,類似於這種場景。

2)使用者滿意度評分

  這是一張問卷調查,收集大家對我們組工作的反饋,對當前存在的問題可以做出針對性的優化。

  需要填寫所處部門,需求型別(後臺或活動),是否達到預期,維度包括成果、溝通、響應等。

  最後還有兩個可選項,就是填寫意見或建議,以及最想表揚的同學及其理由。

  若是正面反饋,那自然很好;若是負面反饋,那就要總結.

二、核心指標看板

  核心指標主要與程式碼質量有關,包括異常狀態碼介面、慢響應、前端錯誤、白屏和首屏時間等,以折線圖的形式描述趨勢變化。

  因為我們組維護著大量的 Node 服務,所以指標中就會包含多個伺服器端資料。其中慢響應作為我們組的北極星指標。

  所謂北極星指標,也叫第一關鍵指標,是指在產品的當前階段與業務/戰略相關的核心指標,一旦確立就像北極星一樣指引團隊向同一個方向前進。

1)狀態碼介面

  狀態碼是指報 500、502、503 和 504 的介面,其中 500 是程式碼錯誤,我們可以通過紀錄檔做排查。

  在 500 的錯誤碼中,監控介面佔據了 94% 左右,主要是因為上傳的資料量太大導致報錯,伺服器端限制 1M,最終在上傳時就做大小限制。

  還有一個佔據了 6.2% 的錯誤介面主要是邏輯不夠嚴密,邊界條件沒有處理好,修復後就降到了 0。

  502 是轉發到錯誤的後端服務,503 是沒有轉發,都是 Nginx 的問題,如果大量報,那就要找運維了。

  504 是由後端服務出問題導致的超時引起的,例如資料庫因為一條耗時的查詢語句而被掛起。

2)慢響應

  慢響應是那些響應時間超過 2 秒的介面,一種是內部邏輯慢,另一種是受呼叫的介面影響而變慢。

  第一種就可以我們自己解決,第二種就需要找共同作業組配合解決了。

  有一個佔了慢響應 67.4% 的監控列表介面,屬於前者,在內部會查詢一張 430W 的大表 6 次。

  優化手段也很直接,就是減少查詢次數,降到 1 次,慢響應次數一下子減少了 95%。

  還有個舉報介面,也屬於前者,這張表也比較大,增加查詢條件,觸發索引,就立竿見影的把速度提上來了。

  該慢響應次數一下子減少了 90%。這兩個介面優化後,慢響應總佔比從 0.23% 降低到 0.1%。

3)前端錯誤

  前端錯誤就是通過監控系統蒐集到的錯誤紀錄檔,分為指令碼錯誤和通訊異常。

  指令碼錯誤就是 JavaScript 的異常,例如用 undefined 當物件讀取屬性。

  一個專案中的指令碼錯誤在修復後,從高峰的4073降低至246,減少了93.96%,進一步的保障專案質量。

  通訊異常其實也是 500、502 和 504 介面,之前的介面異常數量會包括靜態資源以及內部的服務呼叫。

  而此處的通訊異常只包含從使用者端發起的那部分介面,可以簡單理解為其子集,不過有時候發現 502 和 504 的統計兩邊會有略微差異。

4)白屏和首屏時間

  白屏就是等待白屏的時間(FP),首屏更確切的說是首次有意義的內容載入時間(FMP)。

  之前做過一套性能監控系統,白屏比較好計算,而首屏比較複雜,我們這邊採用最簡單的埋點的方式。

  也就是手動的在某個階段記錄首屏時間,比較麻煩的是需要將線上頁面逐個新增,不過也沒多少個,所以還能接受這個笨辦法。

  以首屏為例,1 秒內佔 72%左右,2 秒內佔 19% 左右,若以 1.2 秒為邊界的話,那優化的空間還是蠻大的。

  初步排查後,發現主要慢在 DOM 解析,這讓我蠻詫異的,經過 Chrome DevTools 的效能分析後,定位到了指令碼尺寸上。

  載入的指令碼有點多,並且有一個 chunk-vendors.js 指令碼還比較大,下載時間有點長。

  因此在載入和執行時就會延長 DOM 的解析,影響白屏時間。