#include stdio.h
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#include stdlib.h
#include time.h //用到了time函數(shù)
int main()
{ int i,number;
srand((unsigned) time(NULL)); //用時間做種，每次產生隨機數(shù)不一樣
for (i=0; i50; i++)
{
number = rand() % 101; //產生0-100的隨機數(shù)
printf("%d ", number);
}
return 0;
}
Prometheus有4大指標類型（Metrics Type），分別是Counter（計數(shù)器）、Gauge（儀表盤）、Histogram（直方圖）和Summary（摘要）。
這是在Prometheus客戶端（目前主要有Go、Java、Python、Ruby等語言版本）中提供的4種核心指標類型，但是Prometheus的服務端并不區(qū)分指標類型，而是簡單地把這些指標統(tǒng)一視為無類型的時間序列。
注意：
font color=red上面這句話應該這么理解，四個指標類型，實際上就是客戶端采集數(shù)據(jù)的四個維度，采集這四個維度的指標數(shù)據(jù)，但是最終匯總到服務端那里，則是對這四個維度無感的，只是簡單的作為時間序列存儲起來。/font
?計數(shù)器表示一種單調遞增的指標，除非發(fā)生重置的情況下下只增不減，其樣本值應該是不斷增大的。例如，可以使用Counter類型的指標來表示服務的請求數(shù)、已完成的任務數(shù)、錯誤發(fā)生的次數(shù)等。
?但是，計數(shù)器計算的總數(shù)對用戶來說大多沒有什么用，大家千萬不要將計數(shù)器類型應用于樣本數(shù)據(jù)非單調遞增的指標上，比如當前運行的進程數(shù)量、當前登錄的用戶數(shù)量等應該使用儀表盤類型。
為了能夠更直觀地表示樣本數(shù)據(jù)的變化情況，往往需要計算樣本的增長速率，這時候通常使用PromQL的rate、topk、increase和irate等函數(shù)，如下所示：
如上所示，速率的輸出rate（v range-vector）也應該用儀表盤來承接結果。
在上面的案例中，如果有一個標簽是Device，那么在統(tǒng)計每臺機器每秒接受的HTTP請求數(shù)時，可以用如下的例子進行操作。
補充
?這背后與rate()的實現(xiàn)方式有關，rate()在設計上假定對應的指標是一個計數(shù)器，也就是只有font color=redincr（增加）和reset（歸零）/font兩種行為。而執(zhí)行了sum()或其他聚合操作之后，得到的就不再是一個計數(shù)器了。舉個例子，比如sum()的計算對象中有一個歸零了，那整體的和會下降，而不是歸零，這會影響rate()中判斷reset（歸零）的邏輯，從而導致錯誤的結果。
?increase（v range-vector）函數(shù)傳遞的參數(shù)是一個區(qū)間向量，increase函數(shù)獲取區(qū)間向量中的第一個和最后一個樣本并返回其增長量。下面的例子可以查詢Counter類型指標的增長速率，可以獲取http_requests_total在最近5分鐘內的平均樣本，其中300代表300秒。
?rate和increase函數(shù)計算的增長速率容易陷入font color=red長尾效應中/font。比如在 某一個由于訪問量或者其他問題導致CPU占用100%的情況中，通過計算在時間窗口內的平均增長速率是無法反映出該問題的 。
?為什么監(jiān)控和性能測試中，我們更關注p95/p99位？就是因為長尾效應。由于個別請求的響應時間需要1秒或者更久，font color=red傳統(tǒng)的響應時間的平均值就體現(xiàn)不出響應時間中的尖刺了/font，去尖刺也是數(shù)據(jù)采集中一個很重要的工序，這就是所謂的長尾效應。p95/p99就是長尾效應的分割線，如表示99%的請求在XXX范圍內，或者是1%的請求在XXX范圍之外。99%是一個范圍，意思是99%的請求在某一延遲內，剩下的1%就在延遲之外了。只是正推與逆推而已，是一種概念的兩種不同描述。
?irate（v range-vector）是PromQL針對長尾效應專門提供的靈敏度更高的函數(shù)。irate同樣用于計算區(qū)間向量的增長速率，但是其反映出的是瞬時增長速率。irate函數(shù)是通過區(qū)間向量中最后兩個樣本數(shù)據(jù)來計算區(qū)間向量的增長速率的。這種方式可以避免在時間窗口范圍內的“長尾問題”，并且體現(xiàn)出更好的靈敏度。通過irate函數(shù)繪制的圖標能夠更好地反映樣本數(shù)據(jù)的瞬時變化狀態(tài)。irate的調用命令如下所示。
?irate函數(shù)相比于rate函數(shù)提供了更高的靈敏度，不過分析長期趨勢時或者在告警規(guī)則中，irate的這種靈敏度反而容易造成干擾。因此，在長期趨勢分析或者告警中更推薦使用rate函數(shù)。
?儀表盤類型代表一種font color=red樣本數(shù)據(jù)可以任意變化的指標，即可增可減/font。它可以理解為狀態(tài)的快照，Gauge通常用于表示溫度或者內存使用率這種指標數(shù)據(jù)，也可以表示能隨時增加或減少的“總數(shù)”，例如當前并發(fā)請求的數(shù)量node_memory_MemFree（主機當前空閑的內容大小）、node_memory_MemAvailable（可用內存大?。┑取Ｔ谑褂肎auge時，用戶往往希望使用它們font color=red求和、取平均值、最小值、最大值/font等。
?以Prometheus經典的Node Exporter的指標node_filesystem_size_bytes為例，它可以報告從node_filesystem_size_bytes采集來的文件系統(tǒng)大小，包含device、fstype和mountpoint等標簽。如果想要對每一臺機器上的總文件系統(tǒng)大小求和（sum），可以使用如下PromQL語句。
?without可以讓sum指令根據(jù)相同的標簽進行求和，但是忽略without涵蓋的標簽。如果在實際工作中需要忽略更多標簽，可以根據(jù)實際情況在without里傳遞更多指標。
補充 ：
node_filesystem_size_bytes指標查詢
device, fstype, mountpoint都是他的標簽。
sum without(device, fstype, mountpoint)(node_filesystem_size_bytes)查詢
?如果要根據(jù)Node Exporter的指標node_filesystem_size_bytes計算每臺機器上最大的文件安裝系統(tǒng)大小，只需要將上述案例中的sum函數(shù)改為max函數(shù)，如下所示。
?除了求和、求最大值等，利用Gauge的函數(shù)求最小值和平均值等原理是類似的。除了基本的操作外，Gauge經常結合PromQL的predict_linear和delta函數(shù)使用。
?predict_linear（v range-vector，t scalar）函數(shù)可以預測時間序列v在t秒后的值，就是使用線性回歸的方式，預測樣本數(shù)據(jù)的Gauge變化趨勢。例如，基于2小時的樣本數(shù)據(jù)，預測未來24小時內磁盤是否會滿，如下所示：
PromQL還有一個內置函數(shù)delta()，它可以獲取樣本在一段時間內的變化情況，也通常作用于Gauge。例如，計算磁盤空間在2小時內的差異，如下所示。
Histogram是一個對數(shù)據(jù)分布情況的圖形表示，由一系列高度不等的長條圖（bar）或線段表示，用于展示單個測度得知的分布。
[圖片上傳失敗...(image-3e55f2-1622153155462)]
上邊界、樣本值總和、樣本總數(shù)
例子
這三個查詢一起看
所有樣本值的總和，命名為basename_sum。
prometheus_http_request_duration_seconds_sum{handler="/targets",instance="192.168.16.134:9090",job="prometheus"}0.405075955 表示12 次http請求的總響應時間是0.405075955
命名為basename_count，其值和basename_bucket{le="+Inf"}相同（所有）。
prometheus_http_request_duration_seconds_count{handler="/targets",instance="192.168.16.134:9090",job="prometheus"}12 表示總共發(fā)生了12次請求
?sum函數(shù)和count函數(shù)相除，可以得到一些平均值，比如Prometheus一天內的平均壓縮時間，可由查詢結果除以instance標簽數(shù)量得到，如下所示。
?除了Prometheus內置的壓縮時間，prometheus_local_storage_series_chunks_persisted表示Prometheus中每個時序需要存儲的chunk數(shù)量，也可以用于計算待持久化的數(shù)據(jù)的分位數(shù)。
?Histogram可以用于觀察樣本數(shù)據(jù)的分布情況。Histogram的分位數(shù)計算需要通過histogram_quantile（φfloat，b instant-vector）函數(shù)進行計算，但是histogram_quantile計算所得并非精確值。其中，φ（0φ1）表示需要計算的分位數(shù)（這個值主要是通過prometheus_http_request_duration_seconds_bucket和prometheus_http_request_duration_seconds_sum兩個指標得到的，是一個近似值）。
例子如下。
?與Histogram類型類似，摘要用于表示一段時間內的數(shù)據(jù)采樣的結果（通常是請求持續(xù)時間或響應大小等），但它直接存儲了分位數(shù)（通過客戶端計算，然后展示出來），而非通過區(qū)間來計算（Histogram的分位數(shù)需要通過histogram_quantile（φfloat，b instant-vector）函數(shù)計算得到）。因此，對于分位數(shù)的計算，Summary在通過PromQL進行查詢時有更好的性能表現(xiàn)，而Histogram則會消耗更多的資源。反之，對于客戶端而言，Histogram消耗的資源更少。在選擇這兩種方式時，用戶應該根據(jù)自己的實際場景選擇。
Histogram是在服務端計算的，Summary是在客戶端計算的。
?安裝并啟動Prometheus后，在訪問 時可以看到Prometheus自帶的一些Summary信息，這些信息和Histogram一樣在注釋中（#HELP和#TYPE）也會顯示，如下所示。
?在上述例子中，可以看到基于Go語言編寫的Prometheus的gc總次數(shù)是1907，耗時0.193642882s，其中中位數(shù)（quantile=0.5）計算的耗時為4.8366e-05s，代表1907次中50%的次數(shù)是小于4.8366e-05s的。
Summary類型的樣本也會提供3種指標，假設指標名稱為basename。
Summary和Histogram的異同
Summary的強大之處就是可以利用除法去計算時間的平均值。如果要從Histogram和Summary中計算最近5分鐘內的平均請求持續(xù)時間http_request_duration_seconds，可以用如下表達式進行。
count本質上是一個計數(shù)器，sum通常情況下也會像計數(shù)器那樣工作。但是font color=redSummary和Histogram可能觀察到負值，比如溫度（-20℃），這種情況下會導致觀察的總量下降，無法再使用rate函數(shù)/font。
比如下面的例子就可以計算過去5分鐘內每次響應中返回的平均字節(jié)數(shù)。
關于這個例子，我們需要注意幾點。
·因為http_response_size_bytes_count和http_response_size_bytes_sum是計數(shù)器類型，所以必須在計算前先使用rate等函數(shù)。
·因為Prometheus的API會有很多handler，所以可以使用without過濾掉handler的返回值。
·PromQL要先執(zhí)行rate()再執(zhí)行sum()，不能先執(zhí)行sum()再執(zhí)行rate()。
·在統(tǒng)計學上，尤其是計算平均值時，要先進行sum等求和運算再做除法。對一個平均值再求平均是不正確的，如下所示。
count的例子
案例一：計算所有的實例CPU核心數(shù)。
count by (instance) ( count by (instance,cpu) (node_cpu_seconds_total{mode=
"system"}) )
案例二：計算單個實例192.168.1.1的CPU核心數(shù)。
count by (instance) ( count by (instance,cpu) (node_cpu_seconds_total{mode="system",
instance="192.168.1.1"})
?? 當讀取91.2 MB文件時，read1耗時43ms，read2耗時99ms。
查看源碼：
讀取文件主要是通過 Read(p []byte) (n int, err error) ：
官方文檔中關于該接口方法的說明：
結論：
??ReadFile(filename string)方法之所以速度快的原因就是先計算出file文件的size，在初始化對應size大小的buff，傳入ReadRead(p []byte) 來讀取字節(jié)流
就目前來看還是很有前景，因為越來越火了，不過他的應用領域還是局限在高并發(fā)處理和網(wǎng)站開發(fā)，畢竟是后起之秀所以在其他桌面程序領域沒那么容易普及和超越c++，找工作就不推薦學go
前言
最近工作中遇到的一個場景，php項目中需要使用一個第三方的功能，而恰好有一個用Golang寫好的類庫。那么問題就來了，要如何實現(xiàn)不同語言之間的通信呢？下面就來一起看看吧。
常規(guī)的方案
1、 用Golang寫一個http/TCP服務，php通過http/TCP與Golang通信
2、將Golang經過較多封裝，做為php擴展。
3、PHP通過系統(tǒng)命令，調取Golang的可執(zhí)行文件
存在的問題
1、http請求，網(wǎng)絡I/O將會消耗大量時間
2、需要封裝大量代碼
3、PHP每調取一次Golang程序，就需要一次初始化，時間消耗很多
優(yōu)化目標
1、Golang程序只初始化一次（因為初始化很耗時）
2、所有請求不需要走網(wǎng)絡
3、盡量不大量修改代碼
解決方案
1、簡單的Golang封裝，將第三方類庫編譯生成為一個可執(zhí)行文件
2、PHP與Golang通過雙向管道通信
使用雙向管道通信優(yōu)勢
1：只需要對原有Golang類庫進行很少的封裝
2：性能最佳 （IPC通信是進程間通信的最佳途徑）
3：不需要走網(wǎng)絡請求，節(jié)約大量時間
4：程序只需初始化一次，并一直保持在內存中
具體實現(xiàn)步驟
1：類庫中的原始調取demo
package main
import (
"fmt"
"github.com/yanyiwu/gojieba"
"strings"
)
func main() {
x := gojieba.NewJieba()
defer x.Free()
s := "小明碩士畢業(yè)于中國科學院計算所，后在日本京都大學深造"
words := x.CutForSearch(s, true)
fmt.Println(strings.Join(words, "/"))
}
保存文件為main.go，就可以運行
2：調整后代碼為：
package main
import (
"bufio"
"fmt"
"github.com/yanyiwu/gojieba"
"io"
"os"
"strings"
)
func main() {
x := gojieba.NewJieba(
"/data/tmp/jiebaDict/jieba.dict.utf8",
"/data/tmp/jiebaDict/hmm_model.utf8",
"/data/tmp/jiebaDict/user.dict.utf8"
)
defer x.Free()
inputReader := bufio.NewReader(os.Stdin)
for {
s, err := inputReader.ReadString('\n')
if err != nil err == io.EOF {
break
}
s = strings.TrimSpace(s)
if s != "" {
words := x.CutForSearch(s, true)
fmt.Println(strings.Join(words, " "))
} else {
fmt.Println("get empty \n")
}
}
}
只需要簡單的幾行調整，即可實現(xiàn)：從標準輸入接收字符串，經過分詞再輸出
測試：
# go build test
# ./test
# //等待用戶輸入，輸入”這是一個測試“
# 這是 一個 測試 //程序
3：使用cat與Golang通信做簡單測試
//準備一個title.txt，每行是一句文本
# cat title.txt | ./test
正常輸出，表示cat已經可以和Golang正常交互了
4：PHP與Golang通信
以上所示的cat與Golang通信，使用的是單向管道。即：只能從cat向Golang傳入數(shù)據(jù)，Golang輸出的數(shù)據(jù)并沒有傳回給cat，而是直接輸出到屏幕。但文中的需求是：php與Golang通信。即php要傳數(shù)據(jù)給Golang，同時Golang也必須把執(zhí)行結果返回給php。因此，需要引入雙向管道。
在PHP中管道的使用：popen("/path/test") ，具體就不展開說了，因為此方法解決不了文中的問題。
雙向管道：
$descriptorspec = array(
0 = array("pipe", "r"),
1 = array("pipe", "w")
);
$handle = proc_open(
'/webroot/go/src/test/test',
$descriptorspec,
$pipes
);
fwrite($pipes['0'], "這是一個測試文本\n");
echo fgets($pipes[1]);
解釋：使用proc_open打開一個進程，調用Golang程序。同時返回一個雙向管道pipes數(shù)組，php向$pipe['0']中寫數(shù)據(jù)，從$pipe['1']中讀數(shù)據(jù)。
好吧，也許你已經發(fā)現(xiàn)，我是標題檔，這里重點要講的并不只是PHP與Golang如何通信。而是在介紹一種方法： 通過雙向管道讓任意語言通信。（所有語言都會實現(xiàn)管道相關內容）
測試：
通過對比測試，計算出各個流程占用的時間。下面提到的title.txt文件，包含100萬行文本，每行文本是從b2b平臺取的商品標題
1: 整體流程耗時
time cat title.txt | ./test /dev/null
耗時：14.819秒，消耗時間包含：
進程cat讀出文本
通過管道將數(shù)據(jù)傳入Golang
Golang處理數(shù)據(jù)，將結果返回到屏幕
2：計算分詞函數(shù)耗時。方案：去除分詞函數(shù)的調取，即：注釋掉Golang源代碼中的調取分詞那行的代碼
time cat title.txt | ./test /dev/null
耗時：1.817秒時間，消耗時間包含：
進程cat讀出文本
通過管道將數(shù)據(jù)傳入Golang
Golang處理數(shù)據(jù)，將結果返回到屏幕
分詞耗時 = (第一步耗時) - (以上命令所耗時)
分詞耗時 : 14.819 - 1.817 = 13.002秒
3：測試cat進程與Golang進程之間通信所占時間
time cat title.txt /dev/null
耗時：0.015秒，消耗時間包含：
進程cat讀出文本
通過管道將數(shù)據(jù)傳入Golang
go處理數(shù)據(jù)，將結果返回到屏幕
管道通信耗時：（第二步耗時） - （第三步耗時）
管道通信耗時： 1.817 - 0.015 = 1.802秒
4：PHP與Golang通信的時間消耗
編寫簡單的php文件：
?php
$descriptorspec = array(
0 = array("pipe", "r"),
1 = array("pipe", "w")
);
$handle = proc_open(
'/webroot/go/src/test/test',
$descriptorspec,
$pipes
);
$fp = fopen("title.txt", "rb");
while (!feof($fp)) {
fwrite($pipes['0'], trim(fgets($fp))."\n");
echo fgets($pipes[1]);
}
fclose($pipes['0']);
fclose($pipes['1']);
proc_close($handle);
流程與上面基本一致，讀出title.txt內容，通過雙向管道傳入Golang進程分詞后，再返回給php （比上面的測試多一步：數(shù)據(jù)再通過管道返回）
time php popen.php /dev/null
耗時：24.037秒，消耗時間包含：
進程PHP讀出文本
通過管道將數(shù)據(jù)傳入Golang
Golang處理數(shù)據(jù)
Golang將返回結果再寫入管道，PHP通過管道接收數(shù)據(jù)
將結果返回到屏幕
結論：
1 ：整個分詞過程中的耗時分布
使用cat控制邏輯耗時： 14.819 秒
使用PHP控制邏輯耗時: 24.037 秒（比cat多一次管道通信）
單向管道通信耗時： 1.8 秒
Golang中的分詞函數(shù)耗時： 13.002 秒
2：分詞函數(shù)的性能： 單進程，100萬商品標題分詞，耗時13秒
以上時間只包括分詞時間，不包括詞典載入時間。但在本方案中，詞典只載入一次，所以載入詞典時間可以忽略（1秒左右）
3：PHP比cat慢 (這結論有點多余了，呵呵）
語言層面慢: (24.037 - 1.8 - 14.819) / 14.819 = 50%
單進程對比測試的話，應該不會有哪個語言比cat更快。
相關問題：
1：以上Golang源碼中寫的是一個循環(huán)，也就是會一直從管道中讀數(shù)據(jù)。那么存在一個問題：是不是php進程結束后，Golang的進程還會一直存在？
管道機制自身可解決此問題。管道提供兩個接口：讀、寫。當寫進程結束或者意外掛掉時，讀進程也會報錯，以上Golang源代碼中的err邏輯就會執(zhí)行，Golang進程結束。
但如果PHP進程沒有結束，只是暫時沒有數(shù)據(jù)傳入，此時Golang進程會一直等待。直到php結束后，Golang進程才會自動結束。
2：能否多個php進程并行讀寫同一個管道，Golang進程同時為其服務？
不可以。管道是單向的，如果多個進程同時向管道中寫，那Golang的返回值就會錯亂。
可以多開幾個Golang進程實現(xiàn)，每個php進程對應一個Golang進程。
最后，上面都是瞎扯的。如果你了解管道、雙向管道，上面的解釋對你基本沒啥用。但如果你不了解管道，調試上面的代碼沒問題，但稍有修改就有可能掉坑里。
package main
import (
"fmt"
"os"
)
func main() {
if len(os.Args) 2 {
fmt.Println("Please Input File Name!")
return
}
file, err := os.Open(os.Args[1])
if err != nil {
return
}
buff := make([]byte, 1000)
_, err = file.Read(buff)
if err != nil {
return
}
a, c, d, e, _ := Sum(buff)
fmt.Printf("a c d e \n%d %d %d %d\n", a, c, d, e)
}
func Sum(buff []byte) (a, c, d, e, def int) {
for i := 0; i len(buff); i++ {
switch buff[i] {
case 'a':
a++
case 'c':
c++
case 'd':
d++
case 'e':
e++
default:
def++
}
}
return
}
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