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關于codahale的HistogramMetric

JiaXinYi / 2773人閱讀

摘要：百分位數第百分位數是這樣一個值，它使得至少有的數據項小于或等于這個值，且至少有的數據項大于或等于這個值。即使極值變動大，相比其他幾個，還是比較接近實際數據，曲線會有明顯變動，不像其他的一段時間可能都是平滑的。

基本概念 mean(平均值) 
均值是就全部數據計算的,它具有優良的數學性質,是實際中應用最廣泛的集中趨勢測度值.其主要缺點是易受數據極端值的影響,對于偏態分布的數據,均值的代表性較差.作為均值變形的調和平均數和幾何平均數,是適用于特殊數據的代表值,調和平均數主要用于不能直接計算均值的數據,幾何平均數則主要用于計算比率數據的平均數,這兩個測度值與均值一樣易受極端值的影響.
median(中位數) 
中位數是一組數據中間位置上的代表值.其特點是不受數據極端值的影響.對于具有偏態分布的數據,中位數的代表性要比均值好.
在一組排好序數據中，數據數量為奇數，則中值為中間的那個數。 如果數據數量為偶數，則中值為中間的那兩個數值的平均值。
percentile(百分位數) 
第p百分位數是這樣一個值，它使得至少有p%的數據項小于或等于這個值，且至少有(100－p)%的數據項大于或等于這個值。
4類Reservoir ExponentiallyDecayingReservoir(指數采樣) 
An exponentially-decaying random reservoir of {@code long}s. Uses Cormode et al"s forward-decaying priority reservoir sampling method to produce a statistically representative sampling reservoir, exponentially biased towards newer entries.
UniformReservoir(隨機采樣) 
A random sampling reservoir of a stream of {@code long}s. Uses Vitter"s Algorithm R to produce a statistically representative sample.
SlidingWindowReservoir(只存最近N條數據) 
A {@link Reservoir} implementation backed by a sliding window that stores the last {@code N}

measurements.

SlidingTimeWindowReservoir(指定時間窗口重置數據) 
A {@link Reservoir} implementation backed by a sliding window that stores only the measurements made
小結 關于瞬時值

除了SlidingTimeWindowReservoir外，其余的都不能直接反映瞬時值，都是被“平均”了。假設一開始有個值，后續都為0，那么他們都會只體現初始值，體現不出后續變為0的情況，只有后續該值繼續有變動，才會“延遲”體現出來。

關于snapshot

snapshot的percentile默認有75thPercentile、95thPercentile、98thPercentile、99thPercentile、999thPercentile。

其中95+的指標能較明顯體現極值的變動

75thPercentile則相對比較平緩
在極值變動小的情況下，SlidingTimeWindowReservoir會更貼近實際情況，其中時間窗口跟上報interval對應上即可。即使極值變動大，相比其他幾個Reservoir，SlidingTimeWindowReservoir還是比較接近實際數據，曲線會有明顯變動，不像其他的一段時間可能都是平滑的。

doc

百分位數

平均值mean，眾數mode，中值median 和 標準差stddev

Measure to fail

談談 Hdrhistogram 和 Metrics

Yammer Codehale評測

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