1 引子
为作性能工程的前置介入，性能建模分析推导完成后，可观性平台搭建完成后，针对后续的业务迭代对性能的影响，以新项目的架构设计是否符合性能诉求，需要不断的持续维护和优化，这个过程基本上与迭代的生产周期保持同步，甚至是一个长期的系统工程：不断优化，不断适配的过程。
2 针对已经完成的性能建模指标，该如何进行持续的推护
结合上述系列第一讲前置工程介入完成后，后续的性能工程模型数据如何持续进行维护并沉淀下来，以作为平台建设，AI智能诊断的数据仓库打下基础，仍然是一个系统工程，继续以系列1中的案例进行分析:
2.1 落地实施
基于系列一中 "订单创建链路性能可观测方案"，监控指标的持续看护核心是避免 "监控部署后无人问津""指标过期失效""告警麻木"等现象，通过建立 "全生命周期管理 + 自动化运营 + 团队闭环" 机制，让指标始终服务于 "性能达标、资源可控" 的目标，在建立这套机制之前，得明确团队能够达成共识，基础支撑需要能够满足，如：监控平台，告警阀值的共识，及降躁工作的持续投入认知，以此共同以目标导向进行聚集：
首先：
需要明确持续维护的核心目标不是『一次监控部署』，对监控无需盯大盘，常规作法通过告警感知，机制确保，这需要前置条件为指标有效性-指标采集不中断、口径不失效（如线程池核心数指标始终能反映真实配置，不因代码迭代丢失）；，告警精准性-无 "告警风暴"（如重复告警、无效告警），无 "漏告警"（如响应时间超阈值但未触发通知）；，问题可预见性-过历史数据发现 "隐性性能退化"（如响应时间从 150ms 逐月升至 180ms），而非等故障发生；优化联动性-看护数据能反哺性能建模与资源配置（如发现连接池 100 冗余，可优化至 80 降低资源浪费)等
其次：
可 以从 指标新增，指标更新，指标下线，指标校验进行持续维护，人工介入
使用自动化机制替代人力(人工每天盯面板易遗漏问题，需通过 "脚本 + 工具" 实现自动化巡检，聚焦 "核心指标趋势、异常波动、配置一致性"：)，提升效率
交付物：每日 9 点前推送《订单链路性能巡检日报》至技术群，示例如下：
也可以通过告警持续迭代（避免 "告警风暴" 与 "漏告警"）
其中告警优化：针对性解决复盘问题
优化手段示例：
通过数据反哺（让看护数据服务于性能优化）
持续看护积累的历史数据，是优化性能建模、资源配置的重要依据，需建立 "数据 - 优化 - 验证" 的反哺闭环：
也可以通过团队协作机制（确保 "问题有人管、闭环有人追"）
持续看护需跨团队协作，需明确 "责任分工、响应流程、闭环标准"：
a. 责任分工：谁负责什么.
b. 响应流程：告警触发后怎么做
建立 "告警 - 排查 - 解决 - 复盘" 的闭环流程，以 "P0 告警（TPS≤1000）" 为例：
告警接收：运维 + 开发负责人收到电话 + 短信告警，5 分钟内确认；
初步排查：运维查看 Grafana 面板，定位是 "链路哪个节点耗时增加"（如 MySQL 耗时突增），10 分钟内反馈；
问题解决：开发排查具体原因（如慢 SQL），30 分钟内优化（如紧急创建索引）；
效果验证：测试验证 TPS 是否恢复至 1500 以上，1 小时内确认；
复盘记录：24 小时内更新 "故障复盘文档"，记录原因、解决过程、预防措施。
c. 闭环标准：确保问题不遗漏
时间闭环：P0 告警 2 小时内解决，P1 告警 4 小时内解决，P2 告警 1 个工作日内解决；
文档闭环：所有问题需记录至 "性能问题跟踪表"，包含 "问题描述、原因、解决措施、验证结果"；
预防闭环：针对重大问题（如 TPS 骤降），需制定 "预防措施"（如定期检查 SQL 索引），并纳入下次巡检内容。
七、总结：持续看护的核心是 "机制化 + 自动化 + 闭环"
监控指标的持续看护不是 "靠人盯"，而是通过以下机制实现长期有效：机制化：建立 "指标生命周期、巡检、告警复盘" 的固定流程，避免 "随人员变动而中断"；自动化：用脚本、工具替代人工巡检，提升效率，减少遗漏（如每日自动化巡检报告）；闭环化：每个问题从 "发现 - 解决 - 验证 - 预防" 形成闭环，避免重复发生（如告警优化后演练验证）。
对订单创建链路而言，通过持续看护，能确保 "TPS≥1500、响应时间≤200ms" 的目标长期达标，同时让 "线程池≥50、连接池≥100" 的配置始终有效，最终实现 "性能稳定、资源可控、问题可预见" 的长期保障。
整体而言，可以用一大图进行概括:
