结合Redis获取成功失败率统计图(redis统计成功失败率)

结合Redis获取成功失败率统计图

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作为一个大型的网站或者服务,一定需要考虑成功率和失败率的统计与分析,以便于及时发现问题并作出相应的调整。在这个过程中,Redis作为常用的缓存工具,可以很好地辅助我们完成这个任务。

一、Redis中的“rate”数据结构设计

成功率和失败率本质上就是同一个统计问题,只不过是针对不同类型的请求。在Redis中,可以通过一种称为“rate”的数据结构来实现对成功率和失败率的统计。

下面是一个对“rate”数据结构的简单描述:

struct redisRate {
long total; //总请求数
long success; //成功请求数
long flure; //失败请求数
long timeout; //超时请求数
}

在这个数据结构中,total、success、flure和timeout分别表示总请求数、成功请求数、失败请求数和超时请求数。Redis中每个rate可以看做是一个简单的hash,其中KEY为请求的名称,值为相应的redisRate结构体。

二、Redis命令的简单实现

在实现成功率和失败率的统计之前,我们需要先实现一些简单的Redis命令。

1. 定义成功率和失败率的增量计数器

通过指定相应的key、value以及incrby命令实现对成功率和失败率的计数器计数。

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. 定义统计某个时间段内的成功率和失败率

通过指定相应的key、startTime以及endTime,获取相应的成功率和失败率计数器的统计结果。

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、实现成功率和失败率的统计

有了上面的Redis命令和rate数据结构,我们就可以定义一些新的命令,来实现成功率和失败率的统计。

1. 统计每个请求的成功率和失败率

void statisticsRate(const char *key) {
incrRateSuccess(key);
getRate(key, "20190101", "20191231");
incrRateFlure(key);
getRate(key, "20190101", "20191231");
}

在这个函数中,我们先调用incrRateSuccess函数,增加成功请求数的计数。接着,通过getRate函数,获得从2019年1月1日到2019年12月31日之间的成功率。接下来,调用incrRateFlure函数,增加失败请求数计数,然后再次调用getRate函数,获得从2019年1月1日到2019年12月31日之间的失败率。

2. 统计某段时间内的成功率和失败率

void fetchRate(const char *key, const char *startTime, const char *endTime) {
getRate(key, startTime, endTime);
}

在这个函数中,我们只需要调用getRate函数,通过指定startTime和endTime来获取某段时间内的成功率和失败率。

四、结合统计图显示

当我们成功率和失败率的统计结果都已经获得之后,我们就可以结合一些统计图,将结果清晰地展现出来。这里,我们以Python的matplotlib为例,演示如何将统计结果用统计图的形式呈现出来。

我们需要安装matplotlib:

pip install matplotlib

然后,我们就可以写如下代码:

import matplotlib.pyplot as plt
# 统计结果
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']
# 绘制统计图
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()

在这个代码中,我们定义了success_rate和flure_rate两个数组,用来存储成功率和失败率的统计结果。然后,我们使用matplotlib的plot函数,将这些数据绘制成曲线。我们通过plt.show()函数将统计图呈现出来。

结论

运用Redis,我们可以轻松实现成功率和失败率的统计,辅助我们快速分析和修复问题。而通过结合统计图的显示,也可以更加清晰和直观地呈现出来,让我们可以更加有效地评估和监控我们的系统运行状况。

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