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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