指标

版权声明 本站原创文章 由 萌叔 发表 转载请注明 萌叔 | http://vearne.cc 引言 我们的打算对某个golang的服务，统计一下它每秒的QPS, go-metrics成为我们不二的选择。 在我的文章METRICS的简易实现 我简单的给出了对这个问题的一种简易实现。 1. 简易实现的优缺点 优点 实现方式相对直观 缺点 为了一个指标，所带来的开销很大 每个指标需要1个专门的协程，每秒钟做一次"快照" 1分的的QPS需要60个点, 如果还需要5分钟, 15分钟的QPS 那么共需记录 60 * (1 + 5 + 15) = 1260 个点 2. go-metrics的实现 传送门 meter.go 2.1 理论 go-metrics中对于Meter的实现基于EWMA(Exponentially Weighted Moving-Average) 中文译为指数加权移动平均法 它是一种特殊的加权移动平均法。其特点是: 第一，指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a,公比为(1- a)。第二，指数平滑法对于观察值所赋予的权数有伸缩性，可以取不同的a 值以改变权数的变化速率。如a取小值，则权数变化较迅速，观察值的新近变化趋势较能迅速反映于指数移动平均值中。因此，运用指数平滑法，可以选择不同的a 值来调节时间序列观察值的均匀程度(即趋势变化的平稳程度)。 EWMA 在实际应用中，主要是用于预测股价变化等等 注意 下面公式中的λ和上面文献中的a 是同一个参数，特此说明 预测的方法是，每隔一段时间进行一次采样，每次采样完成之后，就对预测值进行一次修正，这种方法的特点是近期的采样值对预测值的影响大，远期的影响较小 这种理论是有合理性的，尤其是对于了连续变化的曲线 2.2 实现 meter.go 中，重要的结构有2个 type StandardMeter struct { lock sync.RWMutex snapshot *MeterSnapshot a1, a5, a15 EWMA startTime time.Time stopped bool } // 定时调用StandardMeter的tick方法 ...