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周伟
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219
专栏/深入理解 Sentinel（完）/04 Sentinel 基于滑动窗口的实时指标数据统计.md.html
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/01 开篇词：一次服务雪崩问题排查经历.md.html">01 开篇词：一次服务雪崩问题排查经历.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/02 为什么需要服务降级以及常见的几种降级方式.md.html">02 为什么需要服务降级以及常见的几种降级方式.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/03 为什么选择 Sentinel，Sentinel 与 Hystrix 的对比.md.html">03 为什么选择 Sentinel，Sentinel 与 Hystrix 的对比.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/05 Sentinel 的一些概念与核心类介绍.md.html">05 Sentinel 的一些概念与核心类介绍.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/06 Sentinel 中的责任链模式与 Sentinel 的整体工作流程.md.html">06 Sentinel 中的责任链模式与 Sentinel 的整体工作流程.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/07 Java SPI 及 SPI 在 Sentinel 中的应用.md.html">07 Java SPI 及 SPI 在 Sentinel 中的应用.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/08 资源指标数据统计的实现全解析（上）.md.html">08 资源指标数据统计的实现全解析（上）.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/09 资源指标数据统计的实现全解析（下）.md.html">09 资源指标数据统计的实现全解析（下）.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/12 限流降级与流量效果控制器（下）.md.html">12 限流降级与流量效果控制器（下）.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/13 熔断降级与系统自适应限流.md.html">13 熔断降级与系统自适应限流.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/14 黑白名单限流与热点参数限流.md.html">14 黑白名单限流与热点参数限流.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/15 自定义 ProcessorSlot 实现开关降级.md.html">15 自定义 ProcessorSlot 实现开关降级.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/16 Sentinel 动态数据源：规则动态配置.md.html">16 Sentinel 动态数据源：规则动态配置.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/17 Sentinel 主流框架适配.md.html">17 Sentinel 主流框架适配.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/18 Sentinel 集群限流的实现（上）.md.html">18 Sentinel 集群限流的实现（上）.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/19 Sentinel 集群限流的实现（下）.md.html">19 Sentinel 集群限流的实现（下）.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/20 结束语：Sentinel 对应用的性能影响如何？.md.html">20 结束语：Sentinel 对应用的性能影响如何？.md.html</a>
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<a href="/专栏/深入理解 Sentinel（完）/21 番外篇：Sentinel 1.8.0 熔断降级新特性解读.md.html">21 番外篇：Sentinel 1.8.0 熔断降级新特性解读.md.html</a>
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</div>
<div class="sidebar-toggle" onclick="sidebar_toggle()" onmouseover="add_inner()" onmouseleave="remove_inner()">
<div class="sidebar-toggle-inner"></div>
</div>
<script>
function add_inner() {
@@ -347,9 +200,6 @@
inner.classList.add('show')
}
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let inner = document.querySelector('.sidebar-toggle-inner')
@@ -357,9 +207,6 @@
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let sidebar_toggle = document.querySelector('.sidebar-toggle')
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let sidebar = document.querySelector('.book-sidebar')
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overlay.classList.remove('show')
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<div class="off-canvas-content">
<div class="columns">
@@ -495,9 +333,6 @@ function hide_canvas() {
private volatile long minRt;
}
</code></pre>
<p>如上面代码所示，Bucket 记录一段时间内的各项指标数据用的是一个 LongAdder 数组，LongAdder 保证了数据修改的原子性，并且性能比 AtomicInteger 表现更好。数组的每个元素分别记录一个时间窗口内的请求总数、异常数、总耗时，如下图所示。</p>
@@ -517,9 +352,6 @@ public enum MetricEvent {
RT // 耗时 对应数组下标为 2
}
</code></pre>
<p>当需要获取 Bucket 记录总的成功请求数或者异常总数、总的请求处理耗时，可根据事件类型（MetricEvent）从 Bucket 的 LongAdder 数组中获取对应的 LongAdder，并调用 sum 方法获取总数，如下代码所示。</p>
@@ -533,9 +365,6 @@ public long get(MetricEvent event) {
return counters[event.ordinal()].sum();
}
</code></pre>
<p>当需要 Bucket 记录一个成功请求或者一个异常请求、处理请求的耗时，可根据事件类型（MetricEvent）从 LongAdder 数组中获取对应的 LongAdder，并调用其 add 方法，如下代码所示。</p>
@@ -549,9 +378,6 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
counters[event.ordinal()].add(n);
}
</code></pre>
<h3>滑动窗口</h3>
@@ -593,9 +419,6 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
return (int) (timeId % array.length());
}
</code></pre>
<p>calculateTimeIdx 方法中，取余数就是实现循环利用数组。如果想要获取连续的一分钟的 Bucket 数据，就不能简单的从头开始遍历数组，而是指定一个开始时间和结束时间，从开始时间戳开始计算 Bucket 存放在数组中的下标，然后循环每次将开始时间戳加上 1 秒，直到开始时间等于结束时间。</p>
@@ -623,9 +446,6 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
return timeMillis - timeMillis % windowLengthInMs;
}
</code></pre>
<h3>WindowWrap</h3>
@@ -669,17 +489,11 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
}
}
</code></pre>
<p>如前面所说，假设 Bucket 以秒为单位统计指标数据，那么 Bucket 统计的就是一秒内的请求总数、异常总数这些指标数据。换算为毫秒为单位，比如时间窗口为 [1577017699000,1577017699999)，那么 1577017699000 就被称为该时间窗口的开始时间（windowStart）。一秒转为毫秒是 1000，所以 1000 就称为窗口时间大小（windowLengthInMs）。</p>
<pre><code class="language-txt">windowStart + windowLengthInMs = 时间窗口的结束时间
</code></pre>
<p>只要知道时间窗口的开始时间和窗口时间大小，只需要给定一个时间戳，就能知道该时间戳是否在 Bucket 的窗口时间内，代码实现如下。</p>
@@ -701,9 +515,6 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
return windowStart &lt;= timeMillis &amp;&amp; timeMillis &lt; windowStart + windowLengthInMs;
}
</code></pre>
<h3>通过时间戳定位 Bucket</h3>
@@ -741,9 +552,6 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
// 计算 bucket 时间窗口的开始时间
long windowStart = calculateWindowStart(timeMillis);
// 从数组中获取 bucket
while (true) {
@@ -819,9 +627,6 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
}
}
</code></pre>
<p>上面代码实现的是，通过当前时间戳计算出当前时间窗口的 Bucket（New Buket）在数组中的索引（cidx），以及 Bucket 时间窗口的开始时间，通过索引从数组中取得 Bucket（Old Bucket）。</p>
@@ -879,9 +684,6 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
</div>
</div>
</div>
</div>
@@ -889,9 +691,6 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
</div>
</div>
<a class="off-canvas-overlay" onclick="hide_canvas()"></a>
</div>
@@ -907,17 +706,11 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
function gtag() {
dataLayer.push(arguments);
}
gtag('js', new Date());
gtag('config', 'G-NPSEEVD756');
@@ -943,9 +736,6 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
setCookie("lastPath", path)
}
function setCookie(cname, cvalue) {
var d = new Date();
@@ -957,9 +747,6 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
}
function getCookie(cname) {
var name = cname + "=";
@@ -977,12 +764,6 @@ public void add(MetricEvent event, long n) {
return "";
}
</script>
</html>