从App Engine博客的these stats中取post作为示例：
real = 107ms
cpu = 141ms
api = 388ms
overhead = 1ms
RPC Total: 63ms (388ms api)
Grand Total: 107ms (530ms cpu + api)
我认为我理解开销：它给出了写日志所花费的时间，不包括在memcache中存储日志所花费的时间。
我对其他数字感到困惑：
答案 0 :(得分：8)
这是我的理解：
real是由时钟衡量的时间。这已经过了。
api用法是在RPC上花费的时间，例如访问数据存储区。这不是真正的时间，而是及时测量的一些计算资源。
cpu用法是执行代码所花费的时间。同样，它并不是真正的时间，而是资源的使用情况。及时测量。
api与RPC Total的不同之处仅在于，RPC总数显示api时间内已经过的时钟时间量。由于并行性，在63ms内可以进行388ms的计算。因此，RPC Total显示花费的时钟时间以及资源使用情况。
Grand Total是总的时间（与real相同），总和为cpu，api和overhead。在这种情况下，在107毫秒内使用530毫秒的配额。
overhead当然是浪费时间＆＃34;等待＆＃34;真实＆＃34;工作要做。这主要包括AppStats本身所采用的资源。
详情请参阅Guido van Rossum的文件Appstats: RPC Instrumentation for Google App Engine。
Guido van Rossum在Google I / O 2010上发表了一篇名为Appstats - Instrumentation for App Engine的演讲，他在那里简要讨论了这个问题。一般来说，了解App Engine，优化和仪器是一次很棒的演讲。它大约一个小时。