公司系统突然卡顿，客户订单处理变慢，客服电话一个接一个打来，可你却不知道问题出在哪台服务器。这种情况在中小公司并不少见。没有专职运维团队，预算有限，但业务系统的稳定性又不能妥协，这时候一套合适的性能监控方案就成了刚需。
为什么中小公司更需要性能监控？
很多人觉得监控是大公司的专利，小团队“凑合用”就行。可现实是，中小公司资源少，抗风险能力弱，一旦系统出问题，影响更直接。比如一家电商公司，促销期间网站响应变慢，用户下单失败，可能几分钟就损失上千订单。性能监控不是锦上添花，而是保障业务正常运转的基本防线。
选型原则：轻量、易用、成本可控
大厂动辄部署整套 Prometheus + Grafana + Alertmanager 集群，中小公司没必要照搬。重点应放在“能快速上手、维护简单、不占资源”的工具上。开源方案优先，避免一次性高额授权费用。
推荐从基础监控入手：CPU、内存、磁盘、网络使用率，数据库响应时间，关键接口延迟。这些数据足以覆盖大多数突发问题的排查需求。
推荐组合：Prometheus + Node Exporter + Grafana
这套组合虽然常被用于大型系统，但对中小企业同样友好。Prometheus 负责采集和存储指标，Node Exporter 安装在每台服务器上收集硬件数据，Grafana 用来做可视化面板。
部署过程其实没那么复杂。比如在一台 Ubuntu 服务器上安装 Node Exporter：
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.1/node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz node_exporter-1.6.1.linux-amd64.tar.gz
cd node_exporter-1.6.1.linux-amd64
./node_exporter &启动后，默认会在 :9100 端口暴露指标。接着在另一台机器部署 Prometheus，配置文件中加入目标：
scrape_configs:
- job_name: 'server_metrics'
static_configs:
- targets: ['192.168.1.10:9100', '192.168.1.11:9100']最后部署 Grafana，添加 Prometheus 为数据源，导入现成的仪表板（ID 通常为 1860），就能看到实时的服务器状态图表。
数据库监控别忽略
很多性能问题其实出在数据库。MySQL 慢查询堆积，PostgreSQL 连接数打满，都会拖垮整个应用。可以用 Prometheus 的 mysqld_exporter 或 pg_exporter 来抓取数据库指标。
比如检查 MySQL 是否有长时间运行的查询，可以在 Grafana 中设置一个面板，展示 mysql_global_status_slow_queries 的增长趋势。再配合日志分析，能快速定位到具体是哪条 SQL 拖慢了系统。
告警要精准，别让通知变成噪音
监控系统建好了，但每天收到几十条“内存使用率85%”的告警短信，时间一长就会选择性忽略。正确的做法是设置合理的阈值和持续时间。
例如，不要一超过80%就报警，而是设置“连续5分钟超过90%”才触发。Prometheus 的 Alertmanager 支持这样的规则：
groups:
- name: example
rules:
- alert: HighMemoryUsage
expr: node_memory_MemUsed_percent > 90
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: 'High memory usage on {{ $labels.instance }}'这样既能及时发现问题，又不会被误报打扰。
日志和链路追踪可以后续补上
初期不必追求大而全。等基础监控跑稳了，再考虑引入 ELK 做日志聚合，或者 Jaeger 做分布式链路追踪。对于使用云服务的公司，也可以直接利用厂商提供的监控工具，比如阿里云 ARMS、腾讯云 APM，开通即用，适合技术力量薄弱的团队。
关键是先动起来。哪怕只监控两台核心服务器，也比完全盲跑强。发现问题的速度快一分，业务受影响的时间就少一分。