4.1.2　滑动窗口

如果想知道某个接口的每秒请求成功总数（success QPS）、每秒请求失败总数（exception QPS），以及处理每个请求的平均耗时（avg RT），则只需要设置滑动窗口的大小为1秒即可。但如果想获取最近1分钟内的某1秒的QPS指标数据，就需要将滑动窗口的大小设置为1分钟，采样总数设置为60，采样周期设置为1秒，这时，该滑动窗口拥有60个Bucket，每个Bucket可以统计1秒的指标数据，若想要获取某1秒的Bucket，则只需要根据时间戳定位Bucket即可。

假设滑动窗口的大小为1分钟，采样总数为60，采样周期为1秒，给定一个时间戳如何定位到Bucket呢？

首先将当前时间戳去掉毫秒部分得到当前的秒数，然后将得到的秒数与数组长度做取余运算，即可得到当前时间窗口的Bucket在数组中的位置，如图4.2所示。

图4.2　定位Bucket在数组中的位置

定位当前时间戳对应的Bucket在滑动窗口的Bucket数组中的位置，其算法实现如下。

• windowLengthInMs：Bucket的时间窗口大小。

• timeMillis：当前时间戳。

• array：当前滑动窗口的Bucket数组。

想要获取连续的1分钟内的Bucket数据，就不能简单地从头开始遍历数组，正确做法是指定一个开始时间戳和结束时间戳，从开始时间戳开始计算Bucket存放在数组中的下标，根据下标获取Bucket，然后在每次循环时将开始时间戳加上1秒，直到开始时间戳等于结束时间戳。

由于滑动窗口会随着时间向前滑动，Bucket数组会被循环使用，当前时间戳与1分钟之前的时间戳和1分钟之后的时间戳都会被映射到数组中的同一个Bucket，因此必须能够判断指定的时间戳是否在取得的Bucket的时间窗口内，这就要求数组中的每个元素都要存储Bucket的时间窗口的开始时间戳和时间窗口大小。

例如，当前时间戳是1577017699235，Bucket的时间窗口大小是1秒，将时间戳的毫秒部分全部替换为0，就能得到Bucket的时间窗口的开始时间戳为1577017699000。

计算Bucket的时间窗口的开始时间戳的代码如下。

• windowLengthInMs：Bucket的时间窗口大小。

• timeMillis：当前时间戳。