前言

在複雜的分散式系統中，存在著各種效能指標，比如系統請求數，請求響應時間等等。這些指標在一定程度上可以反映出系統執行的快慢程度。但是這裡我們如何做到更加準確的判斷，而不是說只要出現異常指標，就認定系統有問題，顯然這是不合理的。今天，筆者來為大家講述基於滑動視窗的效能比較演算法。如何收集，利用歷史資料，來進行當前效能指標的比較。

基於滑動視窗的資料採集

當我們說系統出現“變慢”現象的時候，這個其實是和“過去的時間”作對比，所以我們感覺到它有點慢。同樣的，我們要想更加科學地比較這其中的效能差異，就需要用到歷史資料。

對於歷史資料而言，因為時間是連續的，所以我們要對時間做分片，也就是說，是一段，一段的。這一段的週期可以是10分鐘，或半小時等等。在這裡，我們用更加專業的詞語描述，就叫視窗。每個視窗對應一定的時間區間，隨著時間向前滑動。對於每個視窗內，都會有對應時間區間內的效能統計指標資料，比如說我們有該視窗內的總請求數，以及總耗時，這個時候我們可以求出這個視窗的平均響應時間。

那麼有了這些視窗資料，我們如何去使用這些資料呢？一個重要的原則是保證資料指標的平滑性。簡單地說，我們不能簡單暴力地直接使用上個視窗的資料，然後規定出一個規則，比如超出上個指標多少多少倍以上，當前系統就認定為“慢”的。

一種更平滑的做法是，在當前視窗即將結束時，獲取到上個視窗的資料，乘上衰減因子，再疊加當前視窗的即時資料，然後把這2個數據的和作為新的“上個視窗”的指標資料。等這個時間視窗過去了，這個衡量閾值就是剛剛過去的視窗的指標平均值。

圖示過程如下：

通過以上步驟算出的上個視窗的效能資料，就可以拿來與當前資料進行比較，如果數值超過前面的閾值資料，就表明，系統變得異常了。

基於滑動視窗的衰減演算法

下面是基於滑動視窗的衰減演算法（以系統響應時間為衡量指標），大家可以對照上面筆者闡述的過程。

  /**
   * 在當前視窗的尾聲階段，做視窗的滑動
   * @param enableDecay
   */
  void updateAverageResponseTime(boolean enableDecay) {
    for (int i = 0; i < numLevels; i++) {
      double averageResponseTime = 0;
      // 獲取當前視窗的指標資料，算出平均響應時間
      long totalResponseTime =
 
 responseTimeTotalInCurrWindow.get(i);
      long responseTimeCount = responseTimeCountInCurrWindow.get(i);
      if (responseTimeCount > 0) {
        averageResponseTime = (double) totalResponseTime / responseTimeCount;
      }
      // 獲取上個視窗的資料
      final double lastAvg = responseTimeAvgInLastWindow.get(i);
      if (lastAvg > PRECISION || averageResponseTime > PRECISION) {
        if (enableDecay) {
          // 算出新的值，當前平均時間+上個視窗的衰減值得到
          final double decayed = decayFactor * lastAvg + averageResponseTime;
          // 新的值作為上個視窗的新的資料值
          responseTimeAvgInLastWindow.set(i, decayed);
        } else {
          // 不考慮衰減的情況
          responseTimeAvgInLastWindow.set(i, averageResponseTime);
        }
      } else {
        responseTimeAvgInLastWindow.set(i, 0);
      }
      responseTimeCountInLastWindow.set(i, responseTimeCount);
      if (LOG.isDebugEnabled()) {
        LOG.debug("updateAverageResponseTime queue: {} Average: {} Count: {}",
            i, averageResponseTime, responseTimeCount);
      }
      
      // 重置當前視窗資料，準備下個視窗的資料統計
      responseTimeTotalInCurrWindow.set(i, 0);
      responseTimeCountInCurrWindow.set(i, 0);
    }
  }

然後將此衰減操作，放在定時器裡，就能模擬出滑動視窗的效果了。