昨天对长目标字符串下的各种正则匹配库性能进行了总结，得出结论是Boost regex性能最佳。今天将其应用到项目当中，果不其然，长字符串匹配带来的性能损失基本没有了，当然，目前规模并不算太大，但是在可预计规模内Boost可以完全达到要求。不过有一点，在Boost，C同时去除长字符串匹配的影响后，剩下都是短字符串匹配，发现Boost比C好的并不是好很多，例如10000+次短字符匹配中，其中包含匹配成
public class RATE {
/**
* calculateRate:类excel中的RATE函数，计算结果值为月利率，年华利率 需*12期. <br/>
* rate = calculateRate(periods, payment, present_val, future_val, type,
* estimate) ;
正则表达式 ，是指一个用来描述或者匹配一系列符合某个句法规则的字符串的单个字符串。在很多文本编辑器或其他工具里，正则表达式通常被用来检索和/或替换那些符合某个模式的文本内容。粗浅地编写正则表达式是造成性能瓶颈的主要原因之一，但还有很多可以改进正则表达式效率的地方。两个正则表达式匹配相同的文本并不意味着他们具有同等的速度。许多因素影响正则表达式的效率，首先，正则表达式适配的文本千差万别，部分匹配时比
我们先看prometheus的函数格式一 类型var Functions = map[string]*Function{
...
"rate": {
Name: "rate",
ArgTypes: []ValueType{ValueTypeMatrix},
ReturnType: ValueTypeVector,
Call: funcRate,
Counter采集过来的整数数据increase后出现小数点的数据情况如下图所示：increase(jvm_gc_pause_seconds_count[5m])在Grafana Explore中查询出来的数据存在小数点，什么鬼，increase难道不是两个数据的差值吗，两个整数相减为什么会有小数点呢？？？这你让我怎么跟leader交代。。。查询SQL：increase(jvm_gc_pause_
prometheus的定义的metrics格式规范，缺省是在http(s)的url的/metrics输出。 而metrics要么程序定义输出(模块或者自定义开发)，要么用官方的各种exporter(node-exporter，mysqld-exporter，memcached_exporter…)采集要监控的信息占用一个web端口然后输出成metrics格式的信息，prometheus serve
文章目录一、PromQL介绍二、四种指标类型1）counter（计数器）2）gauge （仪表类型）3）Histogram（直方图类型） 和 Summary（摘要类型）三、表达式四种数据类型1）瞬时向量（Instant vector）2）区间向量（Range vector）3）标量（Scalar）4） 字符串（String）四、时间序列（向量）1）时间序列的构成2）样本构成3）key的组成五、标
转自：https://www.percona.com/blog/2020/02/28/better-prometheus-rate-function-with-victoriametrics/ There are a lot of things I love about Prometheus; it
转载
2021-07-18 20:34:51
267阅读
rate()rate(v range-vector)计算范围向量中时间序列的每秒平均平均增长率。单调性中断（例如由于目标重启而导致的计数器重置）会自动进行调整。同样，计算会外推到时间范围的末尾，从而允许遗漏刮擦或刮擦周期与该范围的时间段不完全对齐。以下示例表达式返回范围向量中每个时间序列在最近5分钟内测得的HTTP请求的每秒速率：rate(http_requests_total{job="api-
目录 引言问题场景尝试解决deriv函数解析最终解决总结与思考 引言 Promethues是k8s以及云原生下的标准监控告警系统，提供了很多内置的函数，功能已经十分强大，但是，依然有一些需求不能直接使用内置函数来解决。比如，Promethues中计算变化率可以使用内置的rate或者irate函数，但是这两个函数只能作用于co
参考文档:https://blog..net/palet/article/details/82763695irate和rate都会用于计算某个指标在一定时间间隔内的变化速率。但是它们的计算方法有所不同：irate取的是在指定时间范围内的最近两个数据点来算速率，而rate会取指定时间范围内所有数据点，算出一组速率，然后取平均值作为结果
原创
2019-03-13 19:54:27
10000+阅读
函数列表一些函数有默认的参数，例如：year(v=vector(time()) instant-vector)。v是参数值，instant-vector是参数类型。vector(time())是默认值。abs()abs(v instant-vector)返回输入向量的所有样本的绝对值。absent()absent(v instant-vector)，如果赋值给它的向量具有样本数据，则返回空向量；如
数据监控笔记Prometheus常用的函数sum() 将括号内的指标值求和count() 将括号内的指标求总数increase() 增量rate() 计算某个时间序列范围内的每秒平均增长率irate() 指计算一段时间范围内某个时刻的每秒增长率count_scalar() 值将时间序列向量中的元素个数作为标量返回instance就Prometheus而言,pull拉取采样点的端点服务称之为inst
Promethes监控采集的数据统一称为metrics数据 Metrics是一种对采样数据的总成（metrice并不代表某一种具体的数据格式，是一种对于度量计算单位的抽象）一、Metrics的几种主要类型1.Gauges 最简单的度量指标，只有一个简单的返回值，或者叫做瞬时状态， 比如CPU可能大可能小，不规则，当前采集多少就是多少，增长降低不确定2.Counters 是计数器，从数据量0开始累计
本讲内容prometheus命令行格式rate函数使用increase函数使用sum函数使用(一)prometheus命令行格式我们选一个新的key来做讲解count_netstat_wait_connections #TCP wait_connect数这个key值不少我们熟悉的node_exporter挖掘而来而是我们自定义并使用bash脚本+pushgateway的方式推送到 promethe
文章目录常用场景增长率`increase( counter类型的范围向量)``rate( counter类型的范围向量)`irate(范围向量)预测常见问题长尾问题Counter重置（跳变）问题数据外推（拟合） 常用场景增长率increase( counter类型的范围向量)
计算范围向量中时间序列的增加量 算法：第一个样本 - 最后一个样本rate( counter类型的范围向量)
计算范围向
Prometheus监控：rate与irate的区别
转载
2019-07-22 13:47:52
2685阅读
一、Prometheus的度量类型(metric types) 在学习Prometheus的常用函数前，我们得先知道Prometheus的几度量类型，然后才能使用相应的函数来进行计算。不知道大家有没有注意到，Prometheus从exporter抓取的每一个指标均是有注释度量类型的，例如，我们来查看node_exporter的度量指标，curl http://xxx.xxx.xxx.xxx:910
前言：最近工作中用到了正则匹配，参考了以下两个网站，自己结合做了以下总结。 1、匹配中文:[\u4e00-\u9fa5]
2、英文字母:[a-zA-Z]
3、数字:[0-9]
4、匹配中文，英文字母和数字及下划线：^[\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9]+$
同时判断输入长度：
[\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9_]{4,10}
5、
(?!_) 不能以_开头
(?!.
可能我们了解正则表达式，很容易想到改用什么符号来匹配自己需要的数据（类似\d \w \s .* .......），但是我们今天不讲解这一方面的用法和规则，大家都明白，也很容易搜索到这一块的内容，接下来我们来看一下正则的几种匹配方法以及之间的区别。re.match()函数定义：re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，ma
