以下是关于应用性能监控中不同指标在上报方式上的一些常见原则和示例：

实时上报与延时上报

• 实时上报
  • 响应时间：它直接反映了用户体验，微小的变化可能就会影响用户对应用的满意度。实时上报能让运维人员及时发现系统的性能问题，快速做出响应，例如在电商促销活动期间，响应时间的实时监控可以帮助及时发现可能出现的性能瓶颈，避免用户因长时间等待而流失。
  • 错误率：错误的发生通常是比较紧急的情况，如系统出现500错误，可能导致业务流程中断，影响用户正常使用。实时上报错误率能使相关人员迅速定位问题，采取措施进行修复，减少对业务的影响。
  • 服务器负载：服务器的CPU、内存等资源负载情况需要实时掌握，一旦负载过高，可能导致系统崩溃。实时上报这些指标，有助于运维人员及时进行资源调整或采取限流等措施，保障系统的稳定运行。
• 延时上报
  • 平均响应时间（按小时或天统计）：对于一些非关键业务或者对实时性要求不高的统计分析场景，按小时或天等较长时间周期统计的平均响应时间可以延时上报。这类指标主要用于对系统性能的长期趋势分析，帮助发现潜在的性能问题和优化方向，不需要实时获取。
  • 用户留存率：这是一个宏观的指标，通常以天、周或月为单位进行统计和分析。它反映的是用户在一段时间内的留存情况，对实时性要求较低，延时上报不会影响对业务整体趋势的判断。
  • 业务转化率：比如电商应用中的购买转化率、注册转化率等，一般也是按天或周来统计分析。这些指标的变化相对缓慢，不需要实时监控，延时上报可以减少数据传输和处理的压力，同时也能满足业务分析的需求。

全量上报与采样上报

• 全量上报
  • 关键业务操作的性能指标：对于一些关键的业务操作，如银行转账、订单支付等，需要全量上报相关的性能指标，以确保每一个关键操作的性能都能被准确监控和分析。因为这些操作直接关系到业务的核心流程和资金安全，任何一个异常都可能造成严重的后果，全量上报有助于精准定位问题。
  • 特定用户群体或高价值用户的行为数据：例如企业的VIP客户、付费用户等，对他们的行为数据进行全量上报和分析，可以更好地了解这些重要用户的使用习惯和体验，为他们提供更优质的服务，同时也有助于制定针对性的营销策略。
• 采样上报
  • 普通用户的一般性操作数据：对于大量普通用户的日常操作，如浏览页面、查看新闻等，可以采用采样上报的方式。由于这类操作数据量巨大，如果全量上报会给系统带来较大的存储和传输压力，通过采样可以在一定程度上代表整体用户的行为特征，同时降低系统负担。
  • 非关键性能指标：一些对系统性能影响较小、与核心业务关联度不高的指标，如某些前端页面的加载时间细节、一些辅助功能的使用频率等，可以采用采样上报。这些指标虽然也能反映一定的系统状况，但即使丢失部分数据，对整体的性能分析和问题定位影响不大。

实际应用中，具体哪些指标实时上报、延时上报、全量上报或采样上报，需要根据应用的特点、业务需求、系统资源状况以及成本等多方面因素进行综合考虑和灵活调整。