Golang 如何计算监控数据密集型系统的百分位数

在监控数据密集型系统时，百分位数可以帮助我们更好地了解系统的性能表现，预测其可能的瓶颈并优化其性能。本文将介绍如何计算监控数据密集型系统的百分位数。

什么是百分位数？

百分位数是指在一组数据中，某个百分比数据的值。例如，95%的响应时间是在多少毫秒以内？

我们通常使用中位数来描述数据集的位置。中位数将数据分成相等的两部分。但是，有时候中位数会误导我们，因为它没有考虑样本数据的变异性。例如，当我们观察一个极其极端的值时，这个值可能会偏移中位数，导致数据更难解释和预测。

因此，引入了百分位数的概念。

例如，50%百分位数就等价于中位数。如果响应时间的50%百分位数为1秒，则表示50%的请求响应时间小于等于1秒，另外50%的请求响应时间大于1秒。

常见的百分位数如下：

• 90%：表示有90%的数据小于等于它，10%的数据大于它
• 95%：表示有95%的数据小于等于它，5%的数据大于它
• 99%：表示有99%的数据小于等于它，1%的数据大于它
• 99.9%：表示有99.9%的数据小于等于它，0.1%的数据大于它

根据我们的要求，我们可以选择不同的百分位数来观察系统性能表现。

如何计算百分位数？

计算百分位数的具体方法有很多种，下面介绍其中两种应用广泛的算法。

算法1：最简单的计算方法

这种方法最简单，但是它需要有序的数据。

例如，观察以下20组响应时间数据：

355, 528, 462, 501, 615, 940, 378, 464, 256, 275, 620, 917, 899, 893, 936, 932, 128, 315, 897, 735

为了计算50%的百分位数，需要首先将数据排序：

128, 256, 275, 315, 355, 378, 462, 464, 501, 528, 615, 735, 899, 893, 917, 932, 936, 940, 897, 620

然后查找数据在数组中的位置（在Python中是索引）：

n = 20 * 50 / 100
i = int(n + 0.5)
print(i)  # 输出10

数组data的第10个值为528。因此，50%的百分位数为528。

对于其他的百分位数，只需要更改百分数即可。

算法2：快速计算方法

如果我们没有有序数据，那么算法1就会变得很慢。此时可以使用在线计算百分位数的算法。其中一种广泛应用的算法是TDigest算法。

我们可以通过使用PyTDigest库轻松实现TDigest算法。下面是一个示例：

import numpy as np
from pytdigest import TDigest

data = np.random.randint(100, size=100000)
t_d = TDigest()
for value in data:
    t_d.update(value)

print(t_d.percentile(50))  # 输出50%的百分位数

PyTDigest库的更新方法不断将新值添加到TDigest实例中。最后，我们可以使用percentile方法获取所需的百分位数。在上面的示例中，我们计算了50%的百分位数。

选择正确的百分位数

我们应该选择哪个百分位数来评估监控数据密集型系统的性能呢？

这取决于我们想要衡量的是响应时间还是吞吐量。如果我们想要最大限度地减少响应时间，我们可能更关心较小的百分位数（例如90%，95%）。如果我们想要最大限度地提高吞吐量，我们可能更关心高百分位数（例如99%）。

然而，在选择百分位数时，我们应该保持一致性。如果我们在某个时间段中关注95%的百分位数，请确保在下一个时间段中继续关注95%的百分位数，以获得一致和可比较的结果。

结论

本文介绍了如何计算监控数据密集型系统的百分位数，以便更好地了解系统的性能表现，预测其可能的瓶颈并优化其性能。我们覆盖了两种计算百分位数的算法，并提供了选择正确百分位数的一些指导性建议。