在 skywalking 上看到一个这个面板。这里记录一下 P50、P75、P90、P95、P99 的概念。

服务响应时间的衡量指标有 Min(最小响应时间)、Max(最大响应时间)、Avg(平均响应时间)等，百分位数值，也是衡量指标

Avg(平均响应时间)

服务器当前请求的总耗时/请求总数量

通过该值，我们大体能知道服务运行情况。这个衡量指标的计算方式会把一些异常的值平均掉，进而会掩盖一些问题，我们只知道所有请求的平均响应时间是100ms，但是具体有多少个请求比100ms要大，又有多少个请求比100ms要小，大多少，是200ms，还是500ms，又或是1000ms，我们无从得知。

百分位数值（PXX）

如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为：一组n个观测值按数值大小排列。如，处于p%位置的值称第p百分位数

P1: 就是响应时间最小的请求，P10就是排名第十的请求，P100就是响应时间最长的请求。

P50: 即中位数值。100个请求按照响应时间从小到大排列，位置为50的值，即为P50值。如果响应时间的P50值为200ms，代表我们有半数的用户响应耗时在200ms之内，有半数的用户响应耗时大于200ms。如果你觉得中位数值不够精确，那么可以使用P95和P99.9

P95: 响应耗时从小到大排列，顺序处于95%位置的值即为P95值。

P99.9: 许多大型的互联网公司会采用 P99.9 值，也就是 99.9% 用户耗时作为指标，意思就是1000个用户里面，999个用户的耗时上限，通过测量与优化该值，就可保证绝大多数用户的使用体验。 至于 P99.99 值，优化成本过高，而且服务响应由于网络波动、系统抖动等不能解决之情况，因此大多数时候都不考虑该指标。

由此看来，P99 在 1000~3000ms 之前波动，还有很大优化空间。