点击上方“芋道源码”，选择“设为星标”

管她前浪，还是后浪？

能浪的浪，才是好浪！

每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发...

源码精品专栏

• 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~

• 中文详细注释的开源项目

• RPC 框架 Dubbo 源码解析

• 网络应用框架 Netty 源码解析

• 消息中间件 RocketMQ 源码解析

• 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析

• 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析

• 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析

• Eureka 和 Hystrix 源码解析

• Java 并发源码

来源：www.kawabangga.com

/posts/4284

Latency（延迟）是我们在监控线上的组件运行情况的一个非常重要的指标，它可以告诉我们请求在多少时间内完成。监控 Latency 是一个很微妙的事情，比如，假如一分钟有 1亿次请求，你就有了 1亿个数字。如何从这些数字中反映出用户的真实体验呢？

之前的公司用平均值来反应所有有关延迟的数据，这样的好处是计算量小，实施简单。只需要记录所有请求的一个时间总和，以及请求次数，两个数字，就可以计算出平均耗时。

但问题是，平均耗时非常容易掩盖真实的问题。比如现在有 1% 的请求非常慢，但是其余的请求很快，那么这 1% 的请求耗时会被其他的 99% 给拉平，将真正的问题掩盖。

所以更加科学的一种监控方式是观察 P99/P95/P90 等，叫做 Quantile。简单的理解，P99 就是第 99% 个请求所用的耗时。假如 P99 现在是 10ms，那么我们可以说 “99% 的请求都在 10ms 内完成”。虽然在一些请求量较小的情况下，P99 可能受长尾请求的影响。但是由于 SRE 一般不会给在量小的业务上花费太多精力，所以这个问题并不是很大。

但是计算就成了一个问题。P99 是计算时间的分布，所以我们是否要保存下来 1 亿个请求的时间，才能知道第 99% 的请求所用的时间呢？

这样耗费的资源太大了。考虑到监控所需要的数据对准确性的要求并不高。比如说 P99 实际上是 15.7ms 但是计算得到数据是 15.5ms，甚至是 14ms，我认为都是可以接受的。

我们关注更多的是它的变化。“P99 耗时从 10.7ms 上涨到了 14ms” 和 “P99耗时从 11ms 上涨到了 15.5ms” 这个信息对于我们来说区别并不是很大。（当然了，如果是用于衡量服务是否达到了服务等级协议 SLO 的话，还是很大的。这样需要合理地规划 Bucket 来提高准确性）。

所以基于这个，Prometheus 采用了一种非常巧妙的数据结构来计算 Quantile: Histogram。

Histogram 本质上是一些桶。举例子说，我们为了计算 P99，可以将所有的请求分成 10 个桶，第一个存放 0-1ms 完成的请求的数量，后面 9 个桶存放的请求耗时上区间分别是 5ms、10ms、50ms、100ms、200ms、300ms、500ms、1s、2s，这样只要保存 10 个数字就可以了。

要计算 P99 的话，只需要知道第 99% 个数字落在了哪一个桶，比如说落在了 300ms-500ms 的桶，那我们就可以说现在的 99% 的请求都在 500ms 之内完成（这样说不太准确，如果准确的说，应该是第 99% 个请求在 300ms – 500ms 之间完成）。这些数据也可以用来计算 P90、P95 等等。

由于我们的监控一般是绘制一条曲线，而不是一个区间。所以 P99 在 300-500 之间是不行的，需要计算出一个数字来。

Prometheus 是假设每一个桶内的数据都是线性分布的，比如说现在 300-500 的桶里面一共有 100 个请求，小于300个桶里面一共有 9850 个请求。所有的桶一共有 1万个请求。

那么我们要找的 P99 其实是第 10000 * 0.99 = 9900 个请求。第 9900 个请求在 300-500 的桶里面是第 9900 – 9850 = 50 个请求。根据桶里面都是线性分布的假设，第 50 个请求在这个桶里面的耗时是 (500 – 300) * (50/100) = 400ms，即 P99 就是 400ms。

可以注意到因为是基于线性分布的假设，不是准确的数据。比如假设 300-500 的桶中耗时最高的请求也只有 310ms，得到的计算结果也会是 400ms。桶的区间越大，越不准确，桶的区间越小，越准确。

写这篇文章，是因为昨天同事跑来问我，“为啥我的日志显示最慢的请求也才 1s 多，但是这个 P999 latency 显示是 3s？”

我查了一下确实如他所说，但是这个结果确实预期的。因为我们设置的桶的分布是：10ms、50ms、100ms、500ms、1s、5s、10s、60s。

如上所说，Prometheus 只能保证 P999 latency 落在了 1s – 5s 之间，但不能保证误差。

如果要计算准确的 Quantile，可以使用 Summary 计算。简单来说，这个算法没有分桶，是直接在机器上计算准确的 P99 的值，然后保存 P99 这个数字。但问题一个是在机器本地计算，而不是在 Prometheus 机器上计算，会占用业务机器的资源；另一个是无法聚合，如果我们有很多实例，知道每一个实例的 P99 是没有什么意义的，我们更想知道所有请求的 P99。显然，原始的信息已经丢失，这个 P99 per instance 是无法支持继续计算的。

另外一个设计巧妙的地方是，300-500 这个桶保存的并不是 300-500 耗时的请求数，而是 <500ms 的请求数。也就是说，后面的桶的请求数总是包含了它前面的所有的桶。这样的好处是，虽然我们保存的数据没有增加（还是10个数字），但是保存的信息增加了。假如说中间丢弃一个桶，依然能够计算出来 P99，在某些情况下非常有用，比如监控资源不够了，我们可以临时不收集前5个桶，依然可以计算 P99。

欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。加入方式，长按下方二维码噢：

已在知识星球更新源码解析如下：

最近更新《芋道 SpringBoot 2.X 入门》系列，已经 101 余篇，覆盖了 MyBatis、Redis、MongoDB、ES、分库分表、读写分离、SpringMVC、Webflux、权限、WebSocket、Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、性能测试等等内容。

提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例，以及超 4W 行代码的电商微服务项目。

获取方式：点“在看”，关注公众号并回复 666 领取，更多内容陆续奉上。

文章有帮助的话，在看，转发吧。
谢谢支持哟 (*^__^*）