3. 容量指标定义：六大核心水位

容量水位看板的核心在于选择正确的指标。在系统容量管理中，我们关注的是资源饱和度——即资源被消耗的程度，以及它离瓶颈还有多远。本章定义六大核心容量指标，它们覆盖了计算、存储、网络与中间件四大领域。

3.1 指标全景图

六大指标并非孤立存在，它们分别对应系统不同层面的资源瓶颈。下图展示了指标与系统组件的映射关系：

3.2 指标定义与计算公式

每个指标都有明确的定义和采集方式。下表汇总了六大指标的核心信息：

指标名称	定义	计算公式	典型阈值
CPU 饱和度	CPU 处于非空闲状态的时间占比，反映计算资源的繁忙程度	100% - CPU 空闲率	警告 > 80%，危险 > 90%
内存使用率	已用内存占可用内存的比例，包括应用、缓存和内核占用	已用内存 / 总内存 × 100%	警告 > 80%，危险 > 90%
磁盘 I/O 等待	CPU 因等待磁盘 I/O 完成而处于空闲状态的时间百分比	iowait / (user + system + idle + iowait) × 100%	警告 > 30%，危险 > 50%
网络带宽利用率	当前网络流量占链路最大带宽的比例	当前吞吐量 / 链路带宽 × 100%	警告 > 70%，危险 > 85%
连接池水位	数据库或服务连接池中已使用的连接数占最大连接数的比例	活跃连接数 / 最大连接数 × 100%	警告 > 70%，危险 > 85%
队列深度	消息队列或任务队列中等待处理的任务数量	当前队列长度（值）	警告 > 1000，危险 > 5000（视系统而定）

3.3 指标采集方式

不同指标的采集工具和命令各有侧重。以下是生产环境中常用的采集方法：

• CPU 饱和度：top / htop 查看 idle 列；/proc/stat 计算；Prometheus node_cpu_seconds_total。
• 内存使用率：free -m；/proc/meminfo；Prometheus node_memory_MemTotal_bytes 与 node_memory_MemAvailable_bytes。
• 磁盘 I/O 等待：iostat -x 1 查看 %iowait；/proc/stat 中的 iowait 字段。
• 网络带宽利用率：sar -n DEV；iftop；Prometheus node_network_receive_bytes_total 与 node_network_transmit_bytes_total。
• 连接池水位：应用层暴露的 metrics 端点（如 Spring Boot Actuator /actuator/metrics）；数据库 SHOW PROCESSLIST。
• 队列深度：消息中间件管理 API（如 RabbitMQ Management Plugin、Kafka JMX MBean）；应用层自定义指标。

3.4 指标关联分析

单一指标往往无法准确定位瓶颈。下图展示了六大指标之间的典型关联关系，帮助你在看板中建立联动分析逻辑：

3.5 指标选择避坑指南

在实际看板设计中，常见的指标选择误区包括：

• 只选使用率，不选饱和度：CPU 使用率 80% 可能仍在安全范围，但 CPU 饱和度 80% 意味着 20% 的任务在排队，响应时间已劣化。
• 忽略磁盘 I/O 等待：磁盘 I/O 等待高时，CPU 看似空闲，但系统吞吐量已受限于存储。
• 网络带宽只看入站：出站带宽（如响应数据、日志推送）同样可能成为瓶颈。
• 连接池只看当前数：需要同时关注等待获取连接的线程数，这才是真正的排队压力。
• 队列深度只看长度：还需关注消费速率，如果消费速率大于生产速率，队列深度高只是暂时现象。