作者 | 孙高飞 理解监控数据 之前讲过普罗米修斯自己就是一个时序数据库， 它从 exporter 拉取的数据都会按时间戳保存到对应的文件里，这个时序数据库默认会保存 14 天的数据。...而它自己也开发了一套名为 PromQL 的类 SQL 的查询语言用来从各种维度让用户来查询并计算监控的数据。...我们先来看一下我自己编写的 exporter 的接口， 看看它向普罗米修斯的主服务返回的监控数据是什么样的。...其中 # 开头的是某个或者某些指标的帮助文档， 而非 # 开头的每一行表示当前 Exporter 采集到的一个监控样本。...label 集合（上面介绍过一个指标都有哪些东西）; 时间戳 (timestamp)：一个精确到毫秒的时间戳; 样本值 (value)： 一个浮点型数据表示当前样本的值。
push_to_gateway('http://162.13.0.83:9091', job='SampleURLMetrics', registry=registry) 注意：采用这种方式是无法为指标数据提供数据生成时间戳的...“刮取(scrap)”这些指标，并使用相同时间戳 t1 作为对应时序数据的时间戳，然而，普罗米修斯不会这样做，它会把从推送网关(Pushgateway)“刮取”数据时的时间戳当作指标数据对应的时间戳。...将推送时间附加为时间戳将无法达到这一目的，因为在最后一次推送5分钟之后，普罗米修斯会认为你的Metric已经过时，就好像它再也不能被“刮取”一样。...（普罗米修斯只能识别每个样本的一个时间戳，无法区分“推压时间”和“刮取时间”。）...由于没有任何让附加不同的时间戳有意义的场景，并且许多用户试图错误地这样做（尽管没有客户端库支持），Pushgateway拒绝任何带有时间戳的推送。
但是，假设微信公众号每天要统计 10 万篇文章，每篇文章的访问量 10 万，如果采用 Redis 的 incr命令来实现计数器的话，每天 Redis=100 亿次的写操作，按照每天高峰 12 小时来算，...时间戳是自 1970 年1月1日（00:00:00 GMT）至当前时间的总数，通过确定时间块大小，算出当前请求所属的时间戳从 1970 年算起位于第几个时间块，这个算出来的第几个时间块就是小时 key...其中一级缓存定时器的逻辑是这样的：假设每 5 分钟（可以根据需求调整）从 JVM 的 Map 里面把时间块的阅读 PV 读取出来，然后 push 到 Redis 的 list 数据结构中。...另外一个二级缓存定时器的逻辑是这样的：每 6 分钟（需要比一级缓存的时间长），从 Redis 的 list 数据结构中 pop 出数据，即Map。...PV>即每个时间块的pv数据 */ public void consumePV(){ //为了方便测试 改为1分钟 时间块 long m1=System.currentTimeMillis
而且，问题不止是花钱那么简单，资源浪费还会拖慢你的系统，影响用户体验，最终给公司带来巨大的损失。...因为它能更高效地存储和处理特定类型的数据，特别是字符串相关的操作。每次的字符串查找、匹配操作都能变得更加快速，减少了不必要的计算消耗。...这种提升，虽然看起来只是毫秒级的，但在每天处理数以亿计的请求时，省下来的时间就变得非常可观了。3. 别小看每一次小改动也许你会问：“这1%的优化，真有那么重要吗？”...现在，从你的小项目开始优化吧当然，Cloudflare的规模可能让很多普通开发者觉得遥不可及，但这并不意味着我们不能从中学到东西。你手上的小项目同样可以从数据结构、代码效率等方面着手进行优化。...Cloudflare通过这些小优化，每天节省的计算资源不仅让他们的服务更加高效，也给其他同行树立了一个榜样：技术上的进步不一定是依靠大刀阔斧的改革，有时候，从细微处着手，能带来同样惊人的效果。
，执行主动关闭流程； 通过 Redis 更新的时间戳数据进行 WebSocket 连接、用户和文件之间的关系进行清理。...4.3 场景二 测试时间 15 分钟，在线用户 50w，每 5s 推送一条所有用户，用户有回执。...接收用户回执消息的部分消耗了 10.38% 的内存。 进行测试规则调整，测试时间 15 分钟，在线用户 48w，每 5s 推送一条所有用户，用户有回执。...4.4 场景三 测试时间 15 分钟，在线用户 50w，每 5s 推送一条所有用户，用户无需回执。...内存消耗极高，分析火焰图，大部分消耗在定时 5s 进行广播的操作上。 4.5 场景四 测试时间 15 分钟，在线用户 50w，每 5s 推送一条所有用户，用户有回执。每秒 4w 用户上下线。
、安全问题（比如根据订单 ID 的递增规律就能推算出每天的订单量，商业机密啊！...如果我们可以批量获取，然后存在在内存里面，需要用到的时候，直接从内存里面拿就舒服了！这也就是我们说的 基于数据库的号段模式来生成分布式 ID。...缺点 ：存在数据库单点问题（可以使用数据库集群解决，不过增加了复杂度）、ID 没有具体业务含义、安全问题（比如根据订单 ID 的递增规律就能推算出每天的订单量，商业机密啊！...5 种不同的 Version(版本)值分别对应的含义： 版本 1 : UUID 是根据时间和节点 ID（通常是 MAC 地址）生成； 版本 2 : UUID 是根据标识符（通常是组或用户 ID）、时间和节点...即定义一个初始时间戳，在初始时间戳上自增，不跟随机器时钟增加。时间戳何时自增？当序列号增加到最大时，此时时间戳+1，这样完全不会浪费序列号，适合流量较大的场景，如果流量较小，可能出现时间断层滞后。
（2）篡改消息体时间戳Client模块上报消息环节在执行聚合操作前修改消息原始时间戳为最小批次时间，其目的是为了后续步骤中在保证数据准确性的前提下能够将尽可能多的消息聚合到一起，减少网络传输和下游运算量...Client模块将消息原来的时间戳修改为最小批次时间然后放入缓冲池。（3）聚合操作聚合操作即为将同类型消息按预定义聚合逻辑合并到一起。...11、每天_各应用场景_成交金额下单用户数：1、每10分钟_下单用户数2、每10分钟_各商户_下单用户数3、每10分钟_各省份_下单用户数4、每10分钟_各城市_下单用户数5、每小时_下单用户数6、每天..._下单用户数7、每天_各商户_下单用户数8、每天_各省份_下单用户数9、每天_各城市_下单用户数10、每天_各价格区间_下单用户数11、每天_各应用场景_下单用户数定义元数据字段字段类型描述userIdstring...3、每小时_订单异常率4、每天_订单异常率5、每天_各商户_订单异常率支付失败用户数统计:1、每5分钟_支付失败用户数定义元数据字段字段类型描述userIdstring用户IDprovincestring
安排一个 cron 在每天凌晨 2 点执行。 这对于每天安排数据库备份很有用。 0 2 * * * /bin/sh bashup.sh 星号 (*) 用于匹配所有记录。 2....安排一个 cron 每天执行两次。 下面的示例命令将在每天上午 5 点和下午 5 点执行。您可以通过逗号分隔指定多个时间戳。 0 5,17 * * * /scripts/script.sh 3....安排一个 cron 每 30 秒执行一次。 无法通过时间参数安排每 30 秒执行一次任务，但可以通过安排相同的 cron 两次来完成，如下所示。...@monthly 时间戳类似于0 0 1 * *。它将在每月的第一分钟执行任务。每月执行诸如支付账单和向客户开具发票等任务可能会很有用。...安排每天执行的任务 (@daily)。 @daily 时间戳类似于0 0 * * *。它将在每天的第一分钟执行一项任务，它可能有助于完成日常任务。
系统原结构图为： 系统中，用户期望的统计响应延迟为：从20万个测点中任取100个测点，统计频率最高可能每隔若干秒调用一次，从总时间跨度中统计任意一天的数据，预期执行时间在1分钟内，另外还会有少许离线任务...内存缓冲：循环从Kafka消费数据(kafka_poll)，每轮循环确保10秒以上的数据量，将每轮前10秒的数据补全后，按测点、时间序，保存成文件并读入内存。...测试后发现，10分钟内的热数据，从kafka获取后再解析json，不但需要消耗大量内存，而且解析json也需要花费很长的时间。...这样在内存中直接加载热数据是没办法用来统计计算的，所以将热数据改为每10秒存成一个集文件。 接下来开始实现统计计算部分。每天组表中的冷数据计算较快，但是当天的144个集文件计算很慢。...最终，我们把数据分成了4层。第一层：延迟10秒的集文件热数据；第二层，每10分钟的组表冷数据；第三层，每2小时的组表冷数据；第四层，每天的组表冷数据。
另外，为了能快速查询到历史时刻的数据快照，我们每天或每小时都要存储全量数据，这同样消耗了大量的存储资源。...，那么数据的重复存储，以及数仓中每一层的大量计算，都使得数据产出的性价比较低。...，从而降低了人力成本 （3）数据一致性 数据保序：表主键 Hash 分组传输 数据完整性：根据 Hudi 的心跳机制和业务的时间窗去判断数据的完整性， Precombine=业务时间，多个时间编写多时间...存储节约 数据由快照改为增量存储，降低了存储代价，同时支持回看有状态的历史快照。...当前全量商品数千亿，为了能回看历史每天全量存储，一年共消耗约数 PB，使用 Time travel +Savepoint 能力，一年减少存储 90%。 4.
当联合时，在LinkedIn的Kafka的系统上，每天有超过8000亿条消息被发送，相当于超过175兆兆字节（terabytes）数据，另外，每天还会消耗掉650兆兆字节（terabytes）数据的消息...，为什么Kafka有这样的能力去处理这么多产生的数据和消耗掉的数据，对每一种消息分类是一个重要原因。...用户可以在当地使用数据，这样就简化他们的配置并且让他们不需要再关心多种跨数据中心的网络问题。生产者和用户完成了Kafka基础架构中的分层概念。...，并且使它成为这些数据的关键用户。...消息结构包含一个所有消息共有的包含关键数据的头部，关键数据包括时间戳、生产服务和原始主机。当单个生产者发送消息到Kafka的时候，它会记录当前时间间隔发送消息的数量。
帮助用户简化监控的复杂度，用户只需要提供需要监控的数据，它就可以生成各种可视化仪表。同时它还支持报警功能，可以在系统出现问题时通知用户。...而Prometheus周期性的从Exporter暴露的HTTP服务地址(通常是/metrics)拉取监控样本数据。...图中以非#开头的每一行则表示当前Node Exporter采集到的一个监控样本。...name和描述当前样本特征的labelsets，也就是图中的A{a="x",b="y"}；时间戳(timestamp)：一个精确到毫秒的时间戳，也就是小黑点对应的x轴的值；样本值(value)： 一个...而第二个“子网”下拉框，则描述了新购买的普罗米修斯服务所安装的子网。Grafana密码按照平台要求设置并牢记，这个密码在后面登陆Grafana用户界面用得上。
缺点是故障修复延迟较高，需要切换离线、实时数据源，人工操作成本较高 「方案 2 - 实时方式修复」：重跑修数逻辑，产出修复数据至 kafka X-fix，下游 flink 任务 B 重新从 kafka...窗口开始逻辑处理的时间戳」 「flink_process_end_time(long)：代表 flink 窗口结束逻辑处理的时间戳」 「window_start(long)：代表 flink 窗口开始时间戳...」 「window_end(long)：代表 flink 窗口结束时间戳」 生产实践案例 「flink_process_start_time，flink_process_end_time 在开发、测试、...验数阶段可帮助用户定位数据偏差原因」 「window_start，window_end 可以帮助用户定位每个窗口处理是否有丢数，及每个窗口处理的具体数据」 总结 本文主要介绍了在 sink schema...中添加 version（版本），时间戳扩展字段的小技巧，以帮助用户在生产环境中提升实时数据故障修复效率以及可用性。
功能如下： 通用统计: 此面板展示了几个主要指标，比如：有效和无效请求的数量，分析这些数据所花费的时间，独立访客的情况，请求的文件，静态文件(CSS, ICO, JPG 等)的完整URL，404错误，被解析的日志文件的大小以及消耗的带宽...因此将显示24个数据点，每一个均对应每一天的某一个小时。使用 --hour-spec=min 参数可以设定为按每十分钟报告，并将以 16:4 的格式显示时间。这对发现服务器的峰值访问时段很有帮助。...注意: 如果给定的时间戳以微秒计算，则必须在 time-format中使用参数%f。...特殊格式说明符 %x 匹配 time-format 和 date-format 变量的日期和时间字段。用于使用时间戳来代替日期和时间两个独立变量的场景。...%D 处理请求的时间消耗，使用微秒计算。 %T 处理请求的时间消耗，使用带秒和毫秒计算。 %L 处理请求的时间消耗，使用十进制数表示的毫秒计算。 %^ 忽略此字段。
短视频带货、直播带货、在线接单修图、开工作室……时间自由、收入更高的灵活就业，正在成为年轻人的就业新选择。90后许剑侠便是其中一员。...自此之后，许剑侠利用下班的闲暇时间接单，兼职期间的日均收入逐渐从50多提升到100多元。2020年5月，农忙结束之后，许剑侠没有再离开老家出去打工，而是选择成为全职的“P图师”。...腾讯课堂这类不受时间、空间限制的在线职业技能培训平台成为了灵活就业的支点。腾讯课堂数据显示，近半年（2021年11月至2022年4月）来设计创作类课程学习人数持续增长，学习规模跃居全平台第一。...艾瑞咨询发布的2021《中国综合性终身教育平台大数据报告》显示，腾讯课堂用户的年龄集中在18～45岁，截至2021年，腾讯课堂聚拢了超过13万家机构的40万门课程，每月有超过2600万用户访问并通过线上课程提升自己的职业技能...“我有时间肯定想提升自己，提升能力才能接更多优质的单子，这是必然的。”许剑侠说，接下来，他打算通过腾讯课堂继续学习图片精修和手绘技能。
该时钟为应用提供单调递增的时间戳。Cloud Spanner 使用 TrueTime 的这一特性为事务分配时间戳。...具体而言，每个事务都分配有一个时间戳，它为Cloud Spanner提供事务发生的时间。 其他特性 Cloud Spanner还有很多其他的特性，包括单区域和多区域配置、多语言支持等。...基于负载进行分片 当数据库中的一个表上的10行数据的读取频率高于表中所有其他的行，Cloud Spanner就会为这10行中的每一行添加分片边界，以便于每一行是由不同的服务器处理，以此来避免这10行数据的读写操作只消耗单台服务器的资源...从非主键列中移除 NOT NULL。 从任何表中删除非主键列，前提是二级索引未在使用该列。 将 STRING 列更改为 BYTES 列，或将 BYTES 列更改为 STRING 列。...在值和主键列中启用或停用提交时间戳。 添加或移除任何二级索引。
能源消耗数据集通常属于时间序列数据，其最终目的是利用过去的数据来预测未来的消耗量，因此这是一个很好的应用案例。...尽管温度、湿度和风速等外部特征也会对能源消耗产生影响，但在这里我会着重关注时间序列特征的提取和转换。 现在你已经从 0 个可用功能变成了 3 个。...尽管从数值上看，1点与24点(0点)相距最远，但实际上1点与23点一样接近0点，因为它们都处于同一个24小时周期内。 因此，除了用数值直接表示时间，我们还可以将时间戳转换为正弦和余弦值。...通过将此列转换为pd.Timestamp.timestamp对象，我们可以将每个时间戳转换为Unix时间（从1970年1月1日以来已过去的秒数）。 此时，可以将此数值列转换为正弦和余弦特征。...timestamp_s * (2 * np.pi / year)) df['Year_cos'] = np.cos(timestamp_s * (2 * np.pi / year)) 大致而言，我们首先需要将时间戳从秒转换为弧度
基于时间戳 比如流水号规则如下：XX-YYYYMMDD-N位随机数，这也是企业级应用开发常用的规则。此流水号对人比较友好，可识别性高，但容量受后面随机数的限制，且数据量越大，生成时难度越高。...前三部分每天的流水号基本固定，后面的N位随机数生成后，需要校验此前不存在，可依赖redis的set机制，每天的随机数都写到一个set集合中[set容易达42亿之多，完全够用]，重新生成后要与set集合作比对...N位随机数生成时，可基于系统时间戳，再与一个大数取模生成。...另外，UUID产生的时候使用完全的时间数据，性能比较差，并且UUID比较长，占用空间大，间接导致数据库性能下降，更重要的是，UUID并不具有有序性。...mongodb的ObejctId生产思想在很多方面挺值得我们借鉴的，特别是在大型分布式的开发，如何构建轻量级的生产，如何将生产的负载进行转移，如何以空间换取时间提高生产的最大优化等等。
业务层面，用户最核心基础的模块： 新增的基础逻辑，倘若入口明显，潜在较大访问，必须保证性能； 活动需要，因为活动上新的逻辑，存在较大的用户访问，需尽力提升用户体验； 反馈体验不好的模块。...整机电量信息，每20s采集一次，在关闭其他app的情况下，可以近似的认为是所测app的耗电，表内容如下： PLBatteryAgent_EventBackward_Battery 表中每一行最前面都有个...timestamp，这是用来记录每行电池状况记录的时间点（为 UnixTime格式，可以通过时间转换工具进行转换获取具体时间），因此可以根据记录的时间戳进行耗电量数据的提取，表中记录了对应时间戳的手机剩余电量...表中第二列是时间戳timestamp，第四列Rawlevel是对应时间点的电量值，统计电量时，通过测试场景开始和结束的具体时间点，找到对应Rawlevel的差值，即可计算出该测试场景的耗电量精确数据。...可以看到何时sync同步启动的，持续时间Duration多久。电池容量不会显示单一行为消耗的具体电量，这里只能显示使用电池的频率和时长，你可以看分时段的剩余电量来了解具体消耗了多少电量。
实际上，在2017年初和2018年初两个时间段，VRPinea与陈修超的交流中，陈修超就多次表达了有关VR游戏落地，以及VR线下体验店的发展和运营模式方面的很多想法和理念。...并且，也表明了欲“建立线下共享娱乐超级市场”的决心（详情可戳：Vsensory工作室创始人陈修超：线下VR，傻瓜式的街机模式或可一试；VRPinea厂商年终回访四：喂阿科技及7663 VR平台）。...逐一解决各类细节问题，Plan B有备无患 在后续的网点试运营过程中，陈修超团队又逐一攻克其他各项问题。例如，发现蓝牙匹配不方便，就动手改用有线来传输数据。...线上：“5G的最大应用场景不是手机，VR的消耗力更大” “我们想慢慢发展成一个线上线下的流量帝国。”从陈修超的言辞间可以看出，其“野心”很大，视野不局限于线下。...最后，正如陈修超所言：“明天大家要相信的东西，需要市场和时间的双重教育。”而VRPinea也祝愿陈修超及其团队能够不忘初心，终得始终。
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