P99 到底是如何计算的？

最新推荐文章于 2025-05-28 07:22:40 发布

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#python #java #大数据 #人工智能 #机器学习

Latency （延迟）是我们在监控线上的组件运行情况的一个非常重要的指标，它可以告诉我们请求在多少时间内完成。监控 Latency 是一个很微妙的事情，比如，假如一分钟有 1 亿次请求，你就有了 1 亿个数字。如何从这些数字中反映出用户的真实体验呢？

之前的公司用平均值来反应所有有关延迟的数据，这样的好处是计算量小，实施简单。只需要记录所有请求的一个时间总和，以及请求次数，两个数字，就可以计算出平均耗时。但问题是，平均耗时非常容易掩盖真实的问题^[1]。比如现在有 1% 的请求非常慢，但是其余的请求很快，那么这 1% 的请求耗时会被其他的 99% 给拉平，将真正的问题掩盖。

所以更加科学的一种监控方式是观察 P99/P95/P90 等，叫做 Quantile。简单的理解，P99 就是第 99% 个请求所用的耗时。假如 P99 现在是 10ms, 那么我们可以说 “99% 的请求都在 10ms 内完成”。虽然在一些请求量较小的情况下，P99 可能受长尾请求的影响^[2]。但是由于 SRE 一般不会给在量小的业务上花费太多精力，所以这个问题并不是很大。

但是计算就成了一个问题。P99 是计算时间的分布，所以我们是否要保存下来 1 亿个请求的时间，才能知道第 99% 的请求所用的时间呢？

这样耗费的资源太大了。考虑到监控所需要的数据对准确性的要求并不高。比如说 P99 实际上是 15.7ms 但是计算得到数据是 15.5ms，甚至是 14ms，我认为都是可以接受的。我们关注更多的是它的变化。“P99 耗时从 10.7ms 上涨到了 14ms” 和 “P99 耗时从 11ms 上涨到了 15.5ms” 这个信息对于我们来说区别并不是很大。（当然了，如果是用于衡量服务是否达到了服务等级协议 SLO 的话，还是很大的。这样需要合理地规划 Bucket 来提高准确性）。

所以基于这个，Prometheus 采用了一种非常巧妙的数据结构来计算 Quantile: Histogram.

Histogram 本质上是一些桶。举例子说，我们为了计算 P99，可以将所有的请求分成 10 个桶，第一个存放 0-1ms 完成的请求的数量，后面 9 个桶存放的请求耗时上区间分别是 5ms 10ms 50ms 100ms 200ms 300ms 500ms 1s 2s. 这样只要保存 10 个数字就可以了。要计算 P99 的话，只需要知道第 99% 个数字落在了哪一个桶，比如说落在了 300ms-500ms 的桶，那我们就可以说现在的 99% 的请求都在 500ms 之内完成（这样说不太准确，如果准确的说，应该是第 99% 个请求在 300ms – 500ms 之间完成）。这些数据也可以用来计算 P90, P95 等等。

由于我们的监控一般是绘制一条曲线，而不是一个区间。所以 P99 在 300-500 之间是不行的，需要计算出一个数字来。

Prometheus 是假设每一个桶内的数据都是线性分布的，比如说现在 300-500 的桶里面一共有 100 个请求，小于 300 个桶里面一共有 9850 个请求。所有的桶一共有 1 万个请求。那么我们要找的 P99 其实是第 10000 _ 0.99 = 9900 个请求。第 9900 个请求在 300-500 的桶里面是第 9900 – 9850 = 50 个请求。根据桶里面都是线性分布的假设，第 50 个请求在这个桶里面的耗时是 (500 – 300) _ (50/100) = 400ms, 即 P99 就是 400ms.

可以注意到因为是基于线性分布的假设，不是准确的数据。比如假设 300-500 的桶中耗时最高的请求也只有 310ms, 得到的计算结果也会是 400ms. 桶的区间越大，越不准确，桶的区间越小，越准确。

写这篇文章，是因为昨天同事跑来问我，“为啥我的日志显示最慢的请求也才 1s 多，但是这个 P999 latency 显示是 3s？”

我查了一下确实如他所说，但是这个结果确实预期的。因为我们设置的桶的分布是：10ms, 50ms, 100ms, 500ms, 1s, 5s, 10s, 60s.

如上所说，Promtheus 只能保证 P999 latency 落在了 1s – 5s 之间，但不能保证误差。

如果要计算准确的 Quantile, 可以使用 Summary^[3] 计算。简单来说，这个算法没有分桶，是直接在机器上计算准确的 P99 的值，然后保存 P99 这个数字。但问题一个是在机器本地计算，而不是在 Prometheus 机器上计算，会占用业务机器的资源；另一个是无法聚合，如果我们有很多实例，知道每一个实例的 P99 是没有什么意义的，我们更想知道所有请求的 P99. 显然，原始的信息已经丢失，这个 P99 per instance 是无法支持继续计算的。

另外一个设计巧妙的地方是，300-500 这个桶保存的并不是 300-500 耗时的请求数，而是 <500ms 的请求数。也就是说，后面的桶的请求数总是包含了它前面的所有的桶。这样的好处是，虽然我们保存的数据没有增加（还是 10 个数字），但是保存的信息增加了。假如说中间丢弃一个桶，依然能够计算出来 P99. 在某些情况下非常有用，比如监控资源不够了，我们可以临时不收集前 5 个桶，依然可以计算 P99。