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結(jié)合Redis獲取成功失敗率統(tǒng)計(jì)圖
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作為一個(gè)大型的網(wǎng)站或者服務(wù)，一定需要考慮成功率和失敗率的統(tǒng)計(jì)與分析，以便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并作出相應(yīng)的調(diào)整。在這個(gè)過程中，Redis作為常用的緩存工具，可以很好地輔助我們完成這個(gè)任務(wù)。
一、Redis中的“rate”數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
成功率和失敗率本質(zhì)上就是同一個(gè)統(tǒng)計(jì)問題，只不過是針對(duì)不同類型的請(qǐng)求。在Redis中，可以通過一種稱為“rate”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)對(duì)成功率和失敗率的統(tǒng)計(jì)。
下面是一個(gè)對(duì)“rate”數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的簡單描述：
struct redisRate {
long total; //總請(qǐng)求數(shù)
long success; //成功請(qǐng)求數(shù)
long flure; //失敗請(qǐng)求數(shù)
long timeout; //超時(shí)請(qǐng)求數(shù)
}
在這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，total、success、flure和timeout分別表示總請(qǐng)求數(shù)、成功請(qǐng)求數(shù)、失敗請(qǐng)求數(shù)和超時(shí)請(qǐng)求數(shù)。Redis中每個(gè)rate可以看做是一個(gè)簡單的hash，其中KEY為請(qǐng)求的名稱，值為相應(yīng)的redisRate結(jié)構(gòu)體。
二、Redis命令的簡單實(shí)現(xiàn)
在實(shí)現(xiàn)成功率和失敗率的統(tǒng)計(jì)之前，我們需要先實(shí)現(xiàn)一些簡單的Redis命令。
1. 定義成功率和失敗率的增量計(jì)數(shù)器
通過指定相應(yīng)的key、value以及incrby命令實(shí)現(xiàn)對(duì)成功率和失敗率的計(jì)數(shù)器計(jì)數(shù)。
void incrRateSuccess(const char *key) {
redisCommand(Rc, "hincrby %s success 1", key);
}
void incrRateFlure(const char *key) {
redisCommand(Rc, "hincrby %s flure 1", key);
}
2. 定義統(tǒng)計(jì)某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的成功率和失敗率
通過指定相應(yīng)的key、startTime以及endTime，獲取相應(yīng)的成功率和失敗率計(jì)數(shù)器的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。
void getRate(const char *key, const char *startTime, const char *endTime) {
redisReply *reply = redisCommand(Rc, "hmget %s total success flure timeout", key);
if(reply && reply->type == REDIS_REPLY_ARRAY && reply->elements == 4) {
long total = atoi(reply->element[0]->str);
long success = atoi(reply->element[1]->str);
long flure = atoi(reply->element[2]->str);
long timeout = atoi(reply->element[3]->str);
printf("success rate: %.2f%%, flure rate: %.2f%%\n",
(float)success / total * 100, (float)flure / total * 100);
}
freeReplyObject(reply);
}
三、實(shí)現(xiàn)成功率和失敗率的統(tǒng)計(jì)
有了上面的Redis命令和rate數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我們就可以定義一些新的命令，來實(shí)現(xiàn)成功率和失敗率的統(tǒng)計(jì)。
1. 統(tǒng)計(jì)每個(gè)請(qǐng)求的成功率和失敗率
void statisticsRate(const char *key) {
incrRateSuccess(key);
getRate(key, "20190101", "20191231");
incrRateFlure(key);
getRate(key, "20190101", "20191231");
}
在這個(gè)函數(shù)中，我們先調(diào)用incrRateSuccess函數(shù)，增加成功請(qǐng)求數(shù)的計(jì)數(shù)。接著，通過getRate函數(shù)，獲得從2019年1月1日到2019年12月31日之間的成功率。接下來，調(diào)用incrRateFlure函數(shù)，增加失敗請(qǐng)求數(shù)計(jì)數(shù)，然后再次調(diào)用getRate函數(shù)，獲得從2019年1月1日到2019年12月31日之間的失敗率。
2. 統(tǒng)計(jì)某段時(shí)間內(nèi)的成功率和失敗率
void fetchRate(const char *key, const char *startTime, const char *endTime) {
getRate(key, startTime, endTime);
}
在這個(gè)函數(shù)中，我們只需要調(diào)用getRate函數(shù)，通過指定startTime和endTime來獲取某段時(shí)間內(nèi)的成功率和失敗率。
四、結(jié)合統(tǒng)計(jì)圖顯示
當(dāng)我們成功率和失敗率的統(tǒng)計(jì)結(jié)果都已經(jīng)獲得之后，我們就可以結(jié)合一些統(tǒng)計(jì)圖，將結(jié)果清晰地展現(xiàn)出來。這里，我們以Python的matplotlib為例，演示如何將統(tǒng)計(jì)結(jié)果用統(tǒng)計(jì)圖的形式呈現(xiàn)出來。
我們需要安裝matplotlib：
pip install matplotlib
然后，我們就可以寫如下代碼：
import matplotlib.pyplot as plt
# 統(tǒng)計(jì)結(jié)果
success_rate = [0.7, 0.8, 0.9, 0.8, 0.9, 0.85, 0.8, 0.75, 0.7, 0.8, 0.85, 0.9]
flure_rate = [0.3, 0.2, 0.1, 0.2, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.2, 0.15, 0.1]
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
# 繪制統(tǒng)計(jì)圖
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(months, success_rate, label='Success Rate')
ax.plot(months, flure_rate, label='Flure Rate')
ax.legend()
plt.title('Success & Flure Rates in 2019')
plt.xlabel('Months')
plt.ylabel('Percentage')
plt.show()
在這個(gè)代碼中，我們定義了success_rate和flure_rate兩個(gè)數(shù)組，用來存儲(chǔ)成功率和失敗率的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。然后，我們使用matplotlib的plot函數(shù)，將這些數(shù)據(jù)繪制成曲線。我們通過plt.show()函數(shù)將統(tǒng)計(jì)圖呈現(xiàn)出來。
結(jié)論
運(yùn)用Redis，我們可以輕松實(shí)現(xiàn)成功率和失敗率的統(tǒng)計(jì)，輔助我們快速分析和修復(fù)問題。而通過結(jié)合統(tǒng)計(jì)圖的顯示，也可以更加清晰和直觀地呈現(xiàn)出來，讓我們可以更加有效地評(píng)估和監(jiān)控我們的系統(tǒng)運(yùn)行狀況。
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文章名稱：結(jié)合Redis獲取成功失敗率統(tǒng)計(jì)圖（redis統(tǒng)計(jì)成功失敗率）
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