前言

在复杂的分布式系统中，存在着各种性能指标，比如系统请求数，请求响应时间等等。这些指标在一定程度上可以反映出系统运行的快慢程度。但是这里我们如何做到更加准确的判断，而不是说只要出现异常指标，就认定系统有问题，显然这是不合理的。今天，笔者来为大家讲述基于滑动窗口的性能比较算法。如何收集，利用历史数据，来进行当前性能指标的比较。

基于滑动窗口的数据采集

当我们说系统出现“变慢”现象的时候，这个其实是和“过去的时间”作对比，所以我们感觉到它有点慢。同样的，我们要想更加科学地比较这其中的性能差异，就需要用到历史数据。

对于历史数据而言，因为时间是连续的，所以我们要对时间做分片，也就是说，是一段，一段的。这一段的周期可以是10分钟，或半小时等等。在这里，我们用更加专业的词语描述，就叫窗口。每个窗口对应一定的时间区间，随着时间向前滑动。对于每个窗口内，都会有对应时间区间内的性能统计指标数据，比如说我们有该窗口内的总请求数，以及总耗时，这个时候我们可以求出这个窗口的平均响应时间。

那么有了这些窗口数据，我们如何去使用这些数据呢？一个重要的原则是保证数据指标的平滑性。简单地说，我们不能简单暴力地直接使用上个窗口的数据，然后规定出一个规则，比如超出上个指标多少多少倍以上，当前系统就认定为“慢”的。

一种更平滑的做法是，在当前窗口即将结束时，获取到上个窗口的数据，乘上衰减因子，再叠加当前窗口的即时数据，然后把这2个数据的和作为新的“上个窗口”的指标数据。等这个时间窗口过去了，这个衡量阈值就是刚刚过去的窗口的指标平均值。

图示过程如下：

通过以上步骤算出的上个窗口的性能数据，就可以拿来与当前数据进行比较，如果数值超过前面的阈值数据，就表明，系统变得异常了。

基于滑动窗口的衰减算法

下面是基于滑动窗口的衰减算法（以系统响应时间为衡量指标），大家可以对照上面笔者阐述的过程。

  /*** 在当前窗口的尾声阶段，做窗口的滑动* @param enableDecay*/void updateAverageResponseTime(boolean enableDecay) {for (int i = 0; i < numLevels; i++) {double averageResponseTime = 0;// 获取当前窗口的指标数据，算出平均响应时间long totalResponseTime = responseTimeTotalInCurrWindow.get(i);long responseTimeCount = responseTimeCountInCurrWindow.get(i);if (responseTimeCount > 0) {averageResponseTime = (double) totalResponseTime / responseTimeCount;}// 获取上个窗口的数据final double lastAvg = responseTimeAvgInLastWindow.get(i);if (lastAvg > PRECISION || averageResponseTime > PRECISION) {if (enableDecay) {// 算出新的值，当前平均时间+上个窗口的衰减值得到final double decayed = decayFactor * lastAvg + averageResponseTime;// 新的值作为上个窗口的新的数据值responseTimeAvgInLastWindow.set(i, decayed);} else {// 不考虑衰减的情况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);}// 重置当前窗口数据，准备下个窗口的数据统计responseTimeTotalInCurrWindow.set(i, 0);responseTimeCountInCurrWindow.set(i, 0);}}

然后将此衰减操作，放在定时器里，就能模拟出滑动窗口的效果了。