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健康度计算方案模拟测试

目的

计算近实时健康度（固定单位时长15mins内的平均健康度）

特点

多种心跳；各心跳开始时间不确定

方案

根据各心跳周期，确定各时间段内（时长15mins）的理论心跳数，以实际检测到的心跳数/理论心跳数=：该时段内的平均健康度

分歧点

各时段内的理论心跳数的确定

方法1、定义各时段取同一个心跳数：平均心跳数（存在小数点，以此计算的健康度会在一定误差范围内波动）

方法2、根据各心跳周期，以期获得各时段的准确理论心跳数（整数，希望获得准确心跳）

针对确定各时段理论心跳数方法2的反例

方法2并不能获得准确心跳数，因为起始时间的不确定性，而且并不只是第一个点不准确

问题抽象

假设某服务层包含两种心跳：60s周期和1800s周期，将一天内的时间以秒为单位，记为[0,86400]，并且假设心跳正常且都从0时刻开始跳动，即两种心跳跳动时刻点分别如下

HB60<-seq(from=0,to=86400,by=60)#模拟发生心跳的时刻点
HB1800<-seq(from=0,to=86400,by=1800)
head(HB60)#查看前几个心跳时刻点

## [1]   0  60 120 180 240 300

head(HB1800)

## [1]    0 1800 3600 5400 7200 9000

那么，该服务层的所有心跳时刻点为：

heartbeat<-sort(c(HB60,HB1800))#将两种心跳时刻点合并且排序，注意这里不要去重
head(heartbeat)

## [1]   0   0  60 120 180 240

定义每15mins（900s）的切割点：

break.a<-seq(from=0,to=86400,by=900)
head(break.a)

## [1]    0  900 1800 2700 3600 4500

计算各时段内的“准确”理论心跳数：

each<-hist(heartbeat,breaks = break.a,plot = F)$count
head(each)

## [1] 17 16 15 16 15 16

如果所有心跳果真都是从同一时刻开始跳动，那么健康度一直都是准确的100%，如下图：

RateHealthy<-hist(heartbeat,breaks = break.a,plot = F)$count
plot(RateHealthy/each,type='b',col='red',xlim = c(0,100),ylim = c(0.9,1))

但是，当初始心跳不同时，比如，我们假设第一种心跳从40s开始跳，第二种心跳从100s开始跳：

hb60<-seq(from=40,to=86400,by=60)#模拟发生心跳的时刻点
hb1800<-seq(from=100,to=86400,by=1800)
head(hb60)

## [1]  40 100 160 220 280 340

head(hb1800)

## [1]  100 1900 3700 5500 7300 9100

heartbeat.new<-sort(c(hb60,hb1800))
head(heartbeat.new)

## [1]  40 100 100 160 220 280

RateHealthy.new<-hist(heartbeat.new,breaks = break.a,plot = F)$count
plot(RateHealthy/each,type='b',col='red',xlim = c(0,100),ylim = c(0.9,1.1))
lines(x=1:length(RateHealthy.new),y=RateHealthy.new/each)

其中红色为都为0s开始跳动时候的健康度图，黑色为从不同时刻开始跳动的健康度图，从图中明显可以看出来，并不只是起始几个点会影响，而是会一直传递到整个过程，实际上取统一理论心跳数的情形与之类似，也是在一定范围内波动，因此，建议不搞这么复杂，就用统一均值处理即可