echarts 直方图自动滚动

文章介绍了如何使用ECharts的dataZoom组件结合定时器,模拟直播间发言样式,使直方图数据自动滚动。通过修改dataZoom的startValue和endValue,当滚动到数据结尾时返回起始位置,实现循环滚动效果。

需求: echart 直方图的数据自动滚动(类似直播间发言那种)
思路: 修改option里面的dataZoomendValuestartValue

dataZoom 配置项

  • startValue:数据窗口范围的起始数值。
  • endValue:数据窗口范围的结束数值。
  • yAxisIndex:设置 dataZoom-inside 组件控制的 y轴

做法

<div class="chart" id="testChart" onmouseover="cleartestInterval()" onmouseleave="setTestInterval()"></div>
let testChart, testOption, testInterval;  // 测试
// 初始化图表
function initTestChart() {
  testChart = echarts.init(document.getElementById("testChart"));
  testOption = {
      tooltip: {
          trigger: 'axis',
          axisPointer: {
              type: 'shadow'
          }
      },
      grid: {
          left: '3%',
          right: '4%',
          bottom: '3%',
          containLabel: true
      },
      yAxis: [
          {
              type: 'category',
              data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'],
              axisTick: {
                  alignWithLabel: true
              }
          }
      ],
      xAxis: [
          {
              type: 'value'
          }
      ],
      dataZoom: [{
          type: 'inside',
          yAxisIndex: [0],
          startValue: 0,
          endValue: 2
      }],
      series: [
          {
              name: 'Direct',
              type: 'bar',
              barWidth: '60%',
              data: [10, 52, 200, 334, 390, 330, 220]
          }
      ]
  };
  testOption && testChart.setOption(testOption);
}
// 清除定时器
function cleartestInterval() {
 cleartestInterval(testInterval);
}
// 设置定时器
function setTestInterval() {
    testInterval = setInterval(function() {
        if(testOption.dataZoom[0].endValue===6) { // 滚动到最后一个数据,回到起始位置
            testOption.dataZoom[0].startValue = 0;
            testOption.dataZoom[0].endValue = 2;
        } else {
            testOption.dataZoom[0].startValue++;
            testOption.dataZoom[0].endValue++;
        }
        testChart.setOption(testOption);
    }, 3000)
}
4.3.1 数据处理技术 4.3.1.1数据传输技术 数据传输技术主要使用Kafka和Flume搭建一个高可用和高稳定的数据传输通道。数据存储技术主要使用HDFS和Hive进行存储和数据仓库的搭建。实时计算技术主要是使用Flink进行实时数据的计算与统计,保证数据的时效性。可视化技术主要使用EChartsECharts用作大屏图表可视化的显示。 4.3.1.1.1消息传输队列Kafka Kafka是一个分布式的基于发布订阅模式的消息队列,可以用来对数据源和数据存储部分进行解耦,异步进行传输发送数据,不需要维护代码,不需要考虑调用是否成功或失败超时。更为重要的场景是Kafka可以用来削峰,当在数据产生的峰值时刻,用Kafka暂存数据积压消息,等到峰值过去再对Kafka中的数据进行消费,防止峰值并发使得消费端崩溃。Kafka的主要特点如下: (1)可达十万级的单机吞叶量,单节点连接若于客户端,底层采用分布式架检和零拷贝原理,一般配合大数据系统进行实时数据计算和日志采集的场景。 (2)可用性设计优秀,根据Kaka的副本设计原理,数据有多个副本存于不同的机器中,即使有机器岩机也不会使数据彻底消失,保证了消息队列的可用性。 (3)支持动态扩展,多个producer、broker和consumer的设计使得只需要修改少量配置就可以实现动态扩展机器。 Kafka的架构主要由producer、consumer、broker、topic和partition组成,具体架构如图2-4所示。 (1)Broker Kafka使用时通常是建立了多台服务器组成一个集群,每台服务器节点就是一个Broker。 (2)Topic Topic就相当于是一个存储消息的队列,只需要确定topic就可以实现数据的生产或消费,不用管理数据的物理存储。 (3)Producer 消息的生产者,生产者顾名思义就是生产消息发送到队列中,等待消费者进行消费。 (4)Consumer 消息的消费者,多个消费者可以组成一个消费者组。 (5)Partition 一个topic可以被分割为多个partition,分布在不同的broker上,每个partition中的数据存储在多个segment文件中。 图2-4 Kafka架构 4.3.1.1.2日志采集系统Flume Flume是一款实时日志收集系统,受到了使用者的认可和广泛应用,主要用于实时读取服务器本地磁盘的数据写入到HDFS中。Flume运行后JVM工作进程为一个Agent,其中覆盖输入端、通道、输出端组件,Flume的组成架构如图2-5所示。 (1)agent 一个JVM进程,以事件形式将数据从源头发往目的地。 (2)source 用于接收不同类型的数据到agent。 (3)channel source和sink之间的缓冲区,允许source和sink运行在不同速率,可以同时处理多个source的写入和多个sink的读取。 (4)sink 不断轮询channel中事件并批量移除,写入不同类型的目的地。 图2-5 Flume架构 4.3.1.2数据存储技术 4.3.1.2.1分布式文件系统HDFS HDFS是分布式文件管理系统的一种,通过目录树来定位文件,主要用于一次写入、多次读出的场景且不支持文件的修改的场景。 HDFS的优点在于高容错性、处理海量数据、可构建在廉价机器。数据会自动保存多个副本,增加副本的形式,提高容错性。某一个副本丢失,自动恢复。HDFS的缺点在于不适合低延迟数据访问、无法高效对大量小文件进行存储、不支持并发写入和文件的随即修改。 HDFS采用主从读写分离的架构,通常一个集群拥有一到两个master和若干个slave,HDFS的组成架构如图2-6所示。 (1)NameNode NameNode就是master,主要负责管理HDFS的名称空间、配置副本策略、管理数据块的映射信息、处理客户端的读写请求。 (2)DataNode DataNode就是slave,NameNode下达命令,DataNode执行实际的操作。主要负责存储实际的数据块、执行数据块的读写操作。 (3)Client 客户端的功能主要是与NameNode和DataNode交互。同时文件上传HDFS的时候,客户端将文件切分成一个一个的block,然后进行上传。 (4)SecondaryNameNode 主要是辅助NameNode,hdfs运行时需要定期进行FsImage和Edits的合并,如果这个操作由NameNode节点完成,又会效率过低。因此,引入一个新的节点SecondaryNamenode,专门用于FsImage和Edits的合并。 图2-6 HDFS架构图 4.3.1.2.2数据仓库平台Hive Hive是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统,将存入的数据转化映射成表结构,再用Hive的HOL语言进行查询,通过数据库的方式来操作HDFS文件系统为了简化编程,底层计算方式为其他常用计算引擎。Hive是面向行储存的数据库。Hive本身不存储和计算数据,它完全依赖底层的存储框架和计算引擎,Hive主要是建立和处理表的逻辑。Hive的架构原理如图2-7所示。 图2-7 hive架构图 4.3.1.3实时计算技术 Flink是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架。 因为传统hive底层是使用MapReduce进行计算,这就带来了一些问题,MapReduce适合于离线计算,执行延迟比较高,且对于处理批量小数据显得十分乏力。所以,本项目中将MapReduce替换成Flink引擎,经过测试,Flink引擎在最差情况下也比MapReduce快10倍,可以达到实时计算的要求。 之所以采用Flink引擎主要在于以下四个方面的考虑,这也是实时数仓方面关注的比较核心的问题。第一个是状态管理,实时数仓里面会进行很多的聚合计算,这些都需要对于状态进行访问和管理,Flink在这方面比较成熟。第二个是表义能力,Flink提供极为丰富的多层次API,包括StreamAPI、TableAPI以及FlinkSOL。第三个是生态完善,实时数仓的用途广泛,用户对于多种存储有访问需求,Flink对于这方面的支持也比较完善。最后一点就是Flink提供了流批统一的可能性。 Flink的架构图如图2-8所示。 图2-8 Flink架构图 4.3.1.4可视化技术 4.3.1.4.1数据可视化工具ECharts 使用ECharts进行数据可视化。ECharts是一个开源的、显示效果丰富的一个可视化组件。它支持多种浏览器,并且可以非常简单的往前端页面添加动态直观的图表。ECharts提供了丰富的API接口以及文档,通过合理设置并结合后台传送的Json数据,即可展示所需要的数据主题。 ECharts具备如下特性:可视化类型十分齐全、可以直接使用多种类型数据、前端可展示海量数据、优化了移动端的显示效果、跨平台等特点。与其他开源的可视化组件相比,ECharts主要有以下特点: (1)导入简单,配置方便 开发人员只需要在视图级别导入ECharts.js文件,然后他们就可以通过Ajax调用后端模型层和控制层,传递需求并返回结果。ECharts提供了丰富的图形显示控制方法,并且可以通过选项设置来控制数据显示形式、值范围和其他控制细节。 (2)丰富的图表类型 ECharts的底层依赖于支持Canvas渲染的开源渲染引擎Zender。它具有可视化的图表类型,包括直方图,雷达图和地图,并且可以提供多个交互式坐标系,时间轴和工具箱组件。通过Ajax技术及其自身的事件机制,可以将数据主题图形与背景数据链接起来,从而增强了数据集成和挖掘的能力。 (3)轻量数据传输 ECharts图形组件支持json格式数据的异步加载。随着版本的迭代开发,其通用图表已支持呈现数千万的数据,从而为相关人员提供了更好的性能体验。 仿照上述文字 帮我写一个数据处理技术实现方案
07-26
# 慢日志平台概要设计方案 ## 一、全局可视化大屏 ### 1.1 设计目标 为管理者和运维人员提供数据库性能的全景视图,实现实时监控和快速问题发现。采用深色主题设计,布局遵循"总-分-重点"的信息层次,顶部展示关键指标,中部呈现趋势分析,底部聚焦资源消耗和告警信息。 ### 1.2 数据更新机制 采用双引擎驱动:实时数据通过WebSocket每30秒推送增量更新,历史统计数据每分钟定时轮询刷新。核心数据存储在Redis缓存中,确保快速响应。统计模块定时从MySQL聚合计算后写入Redis,大屏直接读取缓存数据展示。 ### 1.3 核心展示模块 #### 慢SQL趋势分析区 展示最近24小时慢SQL数量曲线,支持1小时/6小时/12小时/24小时视图切换。曲线采用渐变色填充,超过阈值自动变为警示色。右上角显示增长率指标,对比昨日和上周同期数据。 配套展示执行时长分布环形图,按0-1秒、1-3秒、3-10秒、10秒以上四个区间统计。同时展示影响行数趋势的双轴折线图,左轴为扫描行数,右轴为返回行数,直观反映查询效率。 所有图表支持交互下钻,点击曲线任意时间点弹出该时段详细SQL列表。 #### 资源消耗TOP排行榜 以分页卡片形式展示四个维度的TOP10排名,通过标签页切换: - 执行时长TOP10:展示平均执行时长最长的SQL指纹 - 执行次数TOP10:展示调用频率最高的SQL,标注每日总耗时 - 扫描行数TOP10:展示全表扫描或大范围扫描的SQL,标注扫描返回比 - 锁等待TOP10:展示Lock_time最长的SQL 每条记录以卡片呈现,包含排名、SQL指纹、所属实例、业务标签和关键指标。提供快速操作按钮:查看详情、添加白名单、创建优化任务。使用Redis的Sorted Set存储TOP榜,每分钟通过WebSocket推送变化。 #### 实例健康度矩阵 采用热力图展示所有MySQL实例健康状况,每个方块代表一个实例,颜色深浅反映健康评分。 健康度评分规则:慢SQL数量40%、平均执行时长30%、锁等待时长20%、扫描行数10%。评分区间:90-100分绿色(健康)、70-89分黄色(预警)、70分以下红色(告警)。 支持鼠标悬停显示详细指标tooltip,点击方块跳转实例详情页。顶部提供业务线筛选器,按业务维度过滤实例范围。 #### 告警统计面板 以信息卡片组合展示告警关键指标: - 今日告警总数及与昨日对比趋势,附带最近7天告警曲线 - 告警级别分布堆叠柱状图(严重/警告/提示) - 未处理告警数量红色高亮显示,配合闪烁动画 - 告警响应时长平均值,超过目标值显示红色预警 - 告警TOP5来源实例横向条形图 告警数据实时更新,点击未处理告警数量弹出详细列表。告警触发后自动记录并通过钉钉、邮件、短信多渠道通知。 ### 1.4 技术要点 前端采用ECharts图表库和DataV大屏组件库。WebSocket实现实时推送,后端定时任务从Redis获取数据推送给所有在线客户端。Redis缓存键采用层次化设计如"slowsql:trend:日期",便于管理和过期控制。历史时序数据可选用InfluxDB或MySQL分区表存储。 ## 二、下钻分析能力 ### 2.1 分析模型设计 基于OLAP多维分析模型,支持从宏观趋势逐层深入到具体SQL和执行细节,最终定位性能根因。 核心分析维度: - 时间维度:年/月/日/小时/分钟多级粒度 - 业务维度:业务线/应用/模块三层级 - 数据库维度:实例/数据库名/表名 - SQL维度:SQL指纹/SQL类型(SELECT/UPDATE/DELETE/INSERT) - 性能维度:执行时长区间/扫描行数区间 维度间可自由组合,支持复杂的交叉分析查询。 ### 2.2 页面布局结构 采用"筛选-展示-详情"三段式布局: **筛选条件区域**(顶部固定): 第一行:业务线选择、实例选择、数据库选择、时间范围选择 第二行:执行时长阈值、扫描行数阈值、SQL类型、标签筛选 支持级联联动,选择业务线后实例和数据库自动过滤。提供保存筛选方案、一键清空、导出结果功能。实时显示当前结果数量。 **分析结果展示区域**(中部): 采用多标签页组织,包括SQL指纹列表、时序趋势分析、分布分析、原始日志查询四个视图。 ### 2.3 SQL指纹列表视图 表格形式展示聚合后的SQL指纹,每行包含: - SQL指纹(脱敏后模板,支持点击展开完整SQL) - 执行次数 - 平均/最大执行时长(超过阈值显示警示色) - 平均扫描行数/返回行数 - 平均锁等待时长 - 涉及表名 - 所属实例和业务标签 - 操作按钮(详情/加白名单/创建任务) 支持按任意列排序,默认按平均执行时长降序。支持多选批量操作。SQL指纹采用代码高亮提升可读性。 ### 2.4 时序趋势分析视图 双轴折线图展示慢SQL时间维度变化: - 横轴:时间,根据筛选范围自动调整刻度 - 左轴:执行次数(柱状图) - 右轴:平均执行时长(折线图) 支持时间范围缩放,在时间轴上拖动选择子区间放大查看。提供按分钟/小时/天/周四种粒度切换。支持对比上周或上月同期数据,使用虚线叠加显示。点击数据点弹出该时刻详细信息。 ### 2.5 分布分析视图 通过统计图表揭示多维度分布特征: - 执行时长分布直方图:显示SQL在各时长区间的数量分布 - 扫描行数分布直方图:采用对数尺度区间,识别全表扫描SQL - 数据库/表维度同心圆饼图:外圈显示数据库分布,内圈显示表分布,支持点击下钻 - SQL类型占比饼图:按SELECT/UPDATE/DELETE/INSERT分类统计 所有图表支持联动交互,点击一个图表的某个区域,其他图表自动过滤对应数据。 ### 2.6 原始日志查询视图 详细表格展示每条原始慢日志记录: - 执行时间戳 - 完整SQL语句(带参数值,代码高亮) - 执行时长/锁等待时长 - 扫描行数/返回行数 - 执行用户/客户端IP 支持二次筛选和全文搜索,高亮关键词。采用虚拟滚动技术处理大数据量。提供导出CSV功能,大数据量采用异步任务处理,完成后通知下载。 ### 2.7 根因分析功能 点击SQL指纹详情按钮进入深度分析页面,包含多个分析维度: **执行计划分析**:调用在线SQL分析模块,连接数据库执行EXPLAIN,展示执行计划结果,高亮全表扫描、filesort、临时表等问题点,给出索引优化建议。 **时间分布分析**:按小时/天/周展示该SQL执行时长波动,识别性能突变时间点,可关联数据库负载指标分析。 **参数分析**:对参数化查询,展示不同参数值的性能差异,识别导致慢查询的特定参数。 **关联分析**:展示同时间段其他慢SQL,分析是否存在锁竞争或资源争抢。 **历史对比**:对比该SQL在过去7天/30天的性能趋势,识别性能退化。 **智能建议引擎**:基于规则给出优化建议,如全表扫描建议加索引、高锁等待建议检查事务、高扫描返回比建议优化条件等。 ### 2.8 技术实现要点 数据库采用分区表设计,按天或月分区,在时间戳、SQL指纹、实例、业务标签等字段上建立复合索引,加速多维查询。热点查询结果缓存到Redis,TTL设置5分钟。大结果集不缓存,避免内存压力。异步导出使用后台任务队列处理,生成文件后上传到文件服务器或OSS,通知用户下载链接。 ## 三、任务跟踪看板 ### 3.1 任务管理架构 采用工作流引擎管理优化任务全生命周期,状态流转:待处理 → 已分配 → 进行中 → 待验证 → 已完成,支持驳回和搁置状态。 ### 3.2 看板视图设计 提供看板视图和列表视图双模式: **看板视图**(默认):类似Jira的泳道看板,按状态分列展示任务卡片。支持拖拽卡片改变状态,直观反映任务流转。 任务卡片内容: - 任务编号和标题 - 业务/实例信息 - SQL指纹摘要 - 当前性能指标 → 目标指标 - 负责人/截止时间 - 优先级(P0/P1/P2/P3)和标签 **列表视图**:传统表格形式,支持按任意字段排序和高级筛选,适合查找特定任务。 ### 3.3 任务创建流程 四个创建入口:大屏TOP榜、下钻分析页、告警通知、手动新建。 创建表单包含: - 任务标题(自动生成或手动输入) - 关联SQL指纹(自动关联或搜索) - 所属实例和业务 - 问题描述(富文本,支持截图) - 当前性能指标(平均时长/执行次数/影响用户数) - 优化目标(目标时长/预计收益) - 优先级/负责人/协作人 - 计划时间和标签 ### 3.4 任务详情页设计 **顶部信息区**:任务编号、标题、状态徽章、创建人、负责人、协作人、优先级、截止时间。 **Tab页内容**: - 任务详情:问题描述、关联SQL、性能指标对比、附件列表 - 优化方案:富文本记录根因分析、优化方案(支持多备选)、EXPLAIN对比、预期效果 - 执行记录:时间轴展示任务进展,记录创建、分配、方案添加、SQL变更、验证等关键节点 - 性能对比:图表展示优化前后执行时长、次数、扫描行数、数据库负载对比 **底部操作区**:根据任务状态显示不同操作按钮,如分配、开始处理、提交验证、验证通过/失败、驳回、搁置、重新打开、归档等。 ### 3.5 智能提醒推送 提醒规则: - 任务分配:即时钉钉/邮件通知负责人 - 即将到期:提前2天钉钉提醒 - 任务逾期:每日钉钉提醒,抄送Leader - 状态变更:通知相关人员 - 评论@:即时通知被@人员 ### 3.6 统计看板 看板顶部展示统计数据: - 本周新增/完成任务数 - 任务完成率 - 平均处理时长 - 逾期任务数(红色高亮) - 我的待办任务数 ### 3.7 自动化功能 **自动性能验证**:任务提交验证后,系统自动查询最近1小时该SQL指纹的平均执行时长,对比目标值,生成验证结果建议(通过/未达标)。 **定时监控**:每天定时检查逾期任务,向负责人发送提醒,高优先级任务抄送Leader。 **任务推荐**:分析历史优化任务效果,为新出现的慢SQL推荐相似的优化方案。 ### 3.8 技术实现要点 数据库设计包含任务主表、协作人关联表、操作日志表、附件表。任务主表在负责人、状态、截止时间等字段建立索引,优化查询性能。 看板拖拽基于前端拖拽组件实现,拖拽后调用API更新任务状态,通过WebSocket通知其他在线用户刷新看板,保证多人协作时数据一致性。 任务操作日志完整记录每次变更,包含操作人、操作类型、变更内容、时间戳,支持任务审计和回溯。 ## 四、系统集成方案 ### 4.1 整体架构 前端采用Vue3 + ECharts + DataV + Element Plus,应用层使用Spring Boot + WebSocket,数据层包含MySQL(业务数据)、Redis(缓存/队列)、可选InfluxDB(时序数据)。 ### 4.2 核心数据流 慢日志从Kafka消费后,采集模块生成SQL指纹并写入文件,pt工具解析后统计数据入库MySQL。定时聚合任务和准实时流式统计双轨运行,结果写入Redis缓存。大屏和下钻分析从Redis和MySQL读取数据展示。 ### 4.3 中间件选型 - 消息队列:Kafka(已有) - 缓存:Redis(热点数据、实时指标、分布式锁) - 实时通信:WebSocket(Spring Boot内置) - 任务调度:Spring @Scheduled - 通知推送:钉钉机器人/企业微信机器人 - 文件存储:本地文件系统或MinIO/OSS ### 4.4 关键特性 - 实时性:WebSocket推送保证大屏30秒延迟,告警即时通知 - 可扩展:多维分析模型支持灵活增加新维度 - 易用性:丰富的交互下钻,一键创建优化任务 - 智能化:自动性能验证,智能优化建议 - 协作性:任务看板支持多人协作,状态实时同步
最新发布
11-25
### ECharts 直方图使用教程与示例 #### 创建基本直方图 要创建一个简单的直方图,首先需要初始化图表实例并设置基础配置项。通过获取DOM元素来初始化`echarts`对象: ```javascript var chartDom = document.getElementById('main'); var myChart = echarts.init(chartDom); ``` 接着定义图表选项,在此例子中将构建一个带有简单X轴和Y轴的基础直方图[^1]。 #### 设置数据系列 为了使直方图能够正常工作,需指定`series`类型的值为`'bar'`,这表示该序列是一个条形图或柱状图(即直方图)。同时还需要提供具体的数据点作为输入: ```javascript option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, yAxis: { type: 'value' }, series: [{ data: [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130], type: 'bar' }] }; myChart.setOption(option); ``` 上述代码片段展示了如何向直方图添加一组分类标签(星期几),并通过数值列表填充对应的频数或计数。 #### 解决XY轴对应问题 当处理较为复杂的数据集时可能会遇到XY轴不对齐的情况。对于这种情况可以通过调整坐标轴索引(`xAxisIndex`)的方式解决,允许在同一张图表上绘制多组不同尺度的X轴[^3]。 另外一种解决方案是利用官方提供的自定义渲染接口(`renderItem`)来自定义图形位置逻辑,从而确保即使在高密度数据下也能保持良好的视觉效果[^2]。 #### 结合实际应用案例 在一个基于SSM框架开发的应用程序里,如果想要从MySQL数据库读取数据并在前端页面呈现为直方图,则可以在服务器端编写相应的API接口用于返回JSON格式的结果集;而在客户端则调用这些服务并将获得的数据动态加载至ECharts实例之中[^4]。 ```javascript // 假设这是从前端请求得到的服务响应体 const response = [ {"day": "Monday", "count": 12}, {"day": "Tuesday", "count": 20}, ... ]; let days = []; let counts = []; response.forEach(item => { days.push(item.day); counts.push(item.count); }); option.xAxis.data = days; option.series[0].data = counts; myChart.setOption(option); ``` 以上就是有关于ECharts直方图的一些基础知识介绍及其应用场景下的实践指南。
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