go-metrics库中直方图样本（sample）选择

1. 前言

项目中使用go-metrics库统计指标，涉及到诸如登录时长、连接时长等指标项，采用直方图进行统计。

在创建直方图统计项时，发现直方图统计器构造函数需要传递样本（sample），有以下三类样本：

• NilSample

• ExpDecaySample

• UniformSample

2. Sample释义

2.1 NilSample

NilSample是一个空样本，它不收集任何数据。通常用于禁用某些度量指标的采样功能。

作用：

• 禁用采样：当你不想收集任何样本数据时，可以使用 NilSample。

• 占位符：在某些情况下，你可能需要一个占位符样本来满足接口要求，但不实际收集数据。

package main

import (
    "github.com/rcrowley/go-metrics"
)

func main() {
    // 创建一个 NilSample
    sample := metrics.NilSample{}

    // 使用 NilSample 创建一个直方图
    histogram := metrics.NewHistogram(sample)

    // 更新直方图（不会实际收集数据）
    histogram.Update(42)

    // 打印直方图的统计信息（全为零）
    snapshot := histogram.Snapshot()
    println("Count:", snapshot.Count())
    println("Min:", snapshot.Min())
    println("Max:", snapshot.Max())
    println("Mean:", snapshot.Mean())
}

2.2 ExpDecaySample

ExpDecaySample 是一种指数衰减样本，它更频繁地采样最近的数据，而较少地采样较早的数据。这种样本适用于需要反映最新状态的场景。

作用

• 反映最新状态：通过指数衰减算法，更频繁地采样最近的数据。

• 适应变化：适用于数据变化较快或流式场景，如实时监控和分析。

package main

import (
    "github.com/rcrowley/go-metrics"
    "math/rand"
    "time"
)

func main() {
    // 创建一个 ExpDecaySample
    sample := metrics.NewExpDecaySample(1028, 0.015)

    // 使用 ExpDecaySample 创建一个直方图
    histogram := metrics.NewHistogram(sample)

    // 模拟数据点并更新直方图
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        value := rand.Int63n(100)
        histogram.Update(value)
    }

    // 打印直方图的统计信息
    snapshot := histogram.Snapshot()
    println("Count:", snapshot.Count())
    println("Min:", snapshot.Min())
    println("Max:", snapshot.Max())
    println("Mean:", snapshot.Mean())
}

2.3 UniformSample

UniformSample 是一种固定大小的样本，它随机选择数据点进行采样。这种样本适用于需要均匀采样的场景。

作用

• 均匀采样：随机选择数据点，确保样本的均匀性。

• 固定大小：样本大小固定，适用于内存受限的场景。

package main

import (
    "github.com/rcrowley/go-metrics"
    "math/rand"
    "time"
)

func main() {
    // 创建一个 UniformSample
    sample := metrics.NewUniformSample(1028)

    // 使用 UniformSample 创建一个直方图
    histogram := metrics.NewHistogram(sample)

    // 模拟数据点并更新直方图
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        value := rand.Int63n(100)
        histogram.Update(value)
    }

    // 打印直方图的统计信息
    snapshot := histogram.Snapshot()
    println("Count:", snapshot.Count())
    println("Min:", snapshot.Min())
    println("Max:", snapshot.Max())
    println("Mean:", snapshot.Mean())
}

3. 总结

• NilSample：不收集任何数据，通常用于禁用采样功能或作为占位符。

• ExpDecaySample：使用指数衰减算法，更频繁地采样最近的数据，适用于需要反映最新状态的场景。

• UniformSample：随机选择数据点进行均匀采样，适用于需要均匀采样的场景。

考虑到项目是收集固定压测任务的耗时指标，统计窗口大小固定，因此最终选择UniformSample样本。