基本概念
mean(平均值)
均值是就全部数据计算的,它具有优良的数学性质,是实际中应用最广泛的集中趋势测度值.其主要缺点是易受数据极端值的影响,对于偏态分布的数据,均值的代表性较差.作为均值变形的调和平均数和几何平均数,是适用于特殊数据的代表值,调和平均数主要用于不能直接计算均值的数据,几何平均数则主要用于计算比率数据的平均数,这两个测度值与均值一样易受极端值的影响.
median(中位数)
中位数是一组数据中间位置上的代表值.其特点是不受数据极端值的影响.对于具有偏态分布的数据,中位数的代表性要比均值好.
在一组排好序数据中，数据数量为奇数，则中值为中间的那个数。 如果数据数量为偶数，则中值为中间的那两个数值的平均值。
percentile(百分位数)
第p百分位数是这样一个值，它使得至少有p%的数据项小于或等于这个值，且至少有(100－p)%的数据项大于或等于这个值。
4类Reservoir
ExponentiallyDecayingReservoir(指数采样)
An exponentially-decaying random reservoir of {@code long}s. Uses Cormode et al's forward-decaying priority reservoir sampling method to produce a statistically representative sampling reservoir, exponentially biased towards newer entries.
UniformReservoir(随机采样)
A random sampling reservoir of a stream of {@code long}s. Uses Vitter's Algorithm R to produce a statistically representative sample.
SlidingWindowReservoir(只存最近N条数据)
A {@link Reservoir} implementation backed by a sliding window that stores the last {@code N}
- measurements.
SlidingTimeWindowReservoir(指定时间窗口重置数据)
A {@link Reservoir} implementation backed by a sliding window that stores only the measurements made
小结
关于瞬时值
除了SlidingTimeWindowReservoir外，其余的都不能直接反映瞬时值，都是被“平均”了。假设一开始有个值，后续都为0，那么他们都会只体现初始值，体现不出后续变为0的情况，只有后续该值继续有变动，才会“延迟”体现出来。
关于snapshot
snapshot的percentile默认有75thPercentile、95thPercentile、98thPercentile、99thPercentile、999thPercentile。
- 其中95+的指标能较明显体现极值的变动
- 75thPercentile则相对比较平缓
在极值变动小的情况下，SlidingTimeWindowReservoir会更贴近实际情况，其中时间窗口跟上报interval对应上即可。即使极值变动大，相比其他几个Reservoir，SlidingTimeWindowReservoir还是比较接近实际数据，曲线会有明显变动，不像其他的一段时间可能都是平滑的。
