数据时间戳到分钟，每5到30分钟保存一次数据是实现它的最佳方式 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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PromQL的概念介绍

Prometheus 的数据模型时间序列 Prometheus 会将所有采集到的样本数据以时间序列的方式保存在内存数据库中，并且定时保存到硬盘。...时间序列是Prometheus数据模型的核心概念，它由一组标识符和一系列时间戳-值对组成。每个时间序列都由一个唯一的标识符来标识，这个标识符由两部分组成：指标名称和一组标签。...时序数据可以被理解为一个以时间为轴的矩阵。在这个矩阵中，每一行代表一个时间戳，每一列代表一个时间序列，矩阵中的每个单元格则表示一个特定时间戳下某个时间序列的值。...假设这两个时间序列在5分钟内每分钟采集一次数据，则它们的时间戳序列可以表示为： t0 t1 t2 t3 t4 其中，t0-t4表示采样时间点，例如t0表示开始采样的时间点，t1表示第一次采样的时间点...这里我们假设每个时间点的时间戳是相同的，这是为了简化示例，实际上时间戳可能会有微小的差异。将这两个时间序列表示为矩阵，则可以得到以下矩阵：这个矩阵的每一列表示一个时间序列，每一行表示一个时间点。

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如何在Redis中保存时间序列数据？

基于Hash和Sorted Set保存时间序列数据 Hash和Sorted Set组合的方式有一个明显的好处：它们是Redis内在的数据类型，代码成熟和性能稳定。...假设我们需要每3分钟计算一次的所有设备各指标的最大值，每个设备每15秒记录一个指标值，1分钟就会记录4个值，3分钟就会有12个值。...还是以刚才每3分钟算一次最大值为例。...在Redis实例上直接聚合计算，那么，对于单个设备的一个指标值来说，每3分钟记录的12条数据可以聚合计算成一个值，单个设备每3分钟也就只有33个聚合值需要传输，1万台设备也只有33万条数据。...例如，在执行下列命令时，我们就可以按照每180s的时间窗口，对2020年8月3日9时5分和2020年8月3日9时12分这段时间内的数据进行均值计算了。

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Flink的Watermark机制

例如: 使用基于事件时间的窗口策略，每5分钟创建一个不重叠（或翻滚）的窗口并允许延迟1分钟。假定目前是12:00。...当具有落入该间隔的时间戳的第一个元素到达时，Flink将为12:00到12:05之间的间隔创建一个新窗口，当水位线（watermark）到12:06时间戳时将删除它。...例如，你可以使用窗口大小为10分钟的窗口，滑动大小为5分钟。这样，每5分钟会生成一个窗口，包含最后10分钟内到达的事件。会话窗口会话窗口分配器通过活动会话分组元素。...是事件在现实世界中发生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。...乱序到达的序列是：1,2,4,5,6,3,8,9,10,7 经过按事件时间处理后的序列是：1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 为了处理事件时间，Flink需要知道事件的时间戳，这意味着流中的每条数据都需要分配其事件时间戳

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Flink 中极其重要的 Time 与 Window 详细解析(深度好文，建议收藏)

它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。 Ingestion Time：是数据进入Flink的时间。...Window类型本文刚开始提到，划分窗口就两种方式：根据时间进行截取(time-driven-window)，比如每1分钟统计一次或每10分钟统计一次。...根据数据进行截取(data-driven-window)，比如每5个数据统计一次或每50个数据统计一次。...10秒,滑动时间5秒 //也就是说，每5秒钟统计一次，在这过去的10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量。...上图中，我们设置的允许最大延迟到达时间为2s，所以时间戳为7s的事件对应的Watermark是5s，时间戳为12s的事件的Watermark是10s，如果我们的窗口1是1s~5s，窗口2是6s~10s，

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Flink 中极其重要的 Time 与 Window 详细解析(深度好文，建议收藏)

它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。 Ingestion Time：是数据进入Flink的时间。...Window类型本文刚开始提到，划分窗口就两种方式：根据时间进行截取(time-driven-window)，比如每1分钟统计一次或每10分钟统计一次。...根据数据进行截取(data-driven-window)，比如每5个数据统计一次或每50个数据统计一次。 ?...10秒,滑动时间5秒 //也就是说，每5秒钟统计一次，在这过去的10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量。...上图中，我们设置的允许最大延迟到达时间为2s，所以时间戳为7s的事件对应的Watermark是5s，时间戳为12s的事件的Watermark是10s，如果我们的窗口1是1s~5s，窗口2是6s~10s，

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linux中20个crontab示例

下面的示例命令将在每天上午 5 点和下午 5 点执行。您可以通过逗号分隔指定多个时间戳。 0 5,17 * * * /scripts/script.sh 3. 安排一个 cron 每分钟执行一次。...这种类型的 cron 可用于执行每周任务，例如日志轮换等。 0 17 * * sun /scripts/script.sh 5. 安排一个 cron 每 10 分钟执行一次。...*/10 * * * * /scripts/monitor.sh */10表示每 10 分钟运行一次。就像你想每 5 分钟执行一次一样，使用 */5。 6. 安排一个 cron 在选定的月份执行。...安排一个 cron 每 30 秒执行一次。无法通过时间参数安排每 30 秒执行一次任务，但可以通过安排相同的 cron 两次来完成，如下所示。...安排任务每小时执行一次（@hourly）。 @hourly 时间戳类似于0 * * * *。它将在每小时的第一分钟执行一项任务，执行每小时任务可能很有用。

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再谈时间轮_时间谈忘

当一级时间轮推进5圈后，即二级时间轮推进5次后，处理到该定时任务所在的槽，该定时任务只剩下10分钟延迟，再通过公式把该定时任务降级到一级时间轮的指定槽中。...在我们的定时任务处理服务中，会通过sleep的方式来推进时间轮，每推进一次，根据当前时间l前时间lrange对应key的定时任务，然后执行，最后把key删除。...这样当服务重启时，首先从k/v结构中获取已经推进的位置，然后从该位置连续推进到当前时间戳。正常服务运行时，每推进一次，都会更新一次k/v结构中的值，更新已经推进的位置。...以上是第一个造轮子的场景，利用redis实现了一个简单的一级时间轮。第二个造轮子的场景是消息队列对于任意延迟消息的支持。这里我们采用了两级时间轮+多round组合的方式来实现。...对于时间轮的一些实现细节，在kafka和netty中都有最佳实践，不过kafka中是结合DelayQueue来做推进，避免了空推进的场景。

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公司来了个大神，三方接口调用方案设计的真优雅~~

2.加入timeStamp（时间戳），以服务端当前时间为准，单位为ms ，5分钟内数据有效时间戳的目的就是为了减轻DOS攻击。防止请求被拦截后一直尝试请求接口。...我们将上一次请求的时间戳进行存储，在下一次请求时，将两次时间戳进行比对。如果此次请求的时间戳和上次的相同或小于上一次的时间戳，则判定此请求为过时请求，无效。...通过使用Nonce和Timestamp来防止重放攻击，可以保护三方接口免受恶意重放请求的影响。以上是实现该功能的最佳实践，但具体的实现方法可能因应用程序和技术栈的不同而有所差异。...(如：用aop来全局处理接口请求)5. 敏感数据脱敏在接口调用过程中，可能会涉及到订单号等敏感数据，这类数据通常需要脱敏处理最常用的方式就是加密。加密方式使用安全性比较高的RSA非对称加密。 ...说的直白一点就是查询操作无论查询多少次都不会影响数据本身，因此查询操作本身就是幂等的。但是新增操作，每执行一次数据库就会发生变化，所以它是非幂等的。幂等问题的解决有很多思路，这里讲一种比较严谨的。

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Flink基础教程

更准确地说，每一个事件都有一个与它相关的时间戳，并且时间戳是数据记录的一部分（比如手机或者服务器的记录）。事件时间其实就是时间戳处理时间，即事件被处理的时间。...举一个例子，假设要对传感器输出的数值求和图45：一分钟滚动窗口计算最近一分钟的数值总和图46：一分钟滑动窗口每半分钟计算一次最近一分钟的数值总和在Flink中，一分钟滚动窗口的定义如下 Flink...采用计数窗口时，分组依据不再是时间戳，而是元素的数量。例如，图46中的滑动窗口也可以解释为由4个元素组成的计数窗口，并且每两个元素滑动一次。...Flink用户还可以通过另一个特性有意识地管理状态版本，这个特性叫作保存点（savepoint）保存点与检查点的工作方式完全相同，只不过它由用户通过Flink命令行工具或者Web控制台手动触发，而不由...和检查点一样，保存点也被保存在稳定存储中对保存点的另一种理解是，它在明确的时间点保存应用程序状态的版本图5-9：手动触发的保存点（以圆圈表示）在不同时间捕获正在运行的Flink应用程序的状态图5

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聊聊流计算系统中的核心问题：状态管理

在流数据处理的过程中，可能需要处理事件窗口、时间乱序、多流关联等问题，在解决这些问题的过程中，通常会涉及到对部分流数据的临时缓存，并在处理完后将其清理。我们将临时保存的部分流数据称为“流数据状态”。...但这样做有以下几点非常不妥：这个计算是每1秒钟才能输出结果，而如果是需要每来一个事件就要计算一次该事件所代表的用户在“过去7天交易的总金额”，这种做法显然就不可行。...其中“对流的管理”需要解决诸如窗口、乱序、多流关联等问题，其中也会涉及对数据的临时缓存，它缓存的是流数据本身，因此我们称之为“流数据状态”。...事件窗口是产生流数据状态的主要原因。比如“每30秒钟计算一次过去五分钟交易总额”、“每满100个事件计算平均交易金额”、“统计用户在一次活跃期间点击过的商品数量”等。...使用水印解决时间乱序的原理如下，在流计算数据中，按照一定的规律（比如以特定周期）插入“水印”，水印是一个时间戳，当处理单元接收到“水印”时，表示应该处理所有时间戳在该水印之前的事件。

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Apache Flink 如何正确处理实时计算场景中的乱序数据

）数据在 Flink 系统里被操作时机器的系统时间，叫做 Processing Time 处理时间是一种比较简单的时间概念，不需要流和系统之间进行协调，可以提供最佳的性能和最低的延迟。...而事件时间是事件产生的时间，在进入到 Flink 系统的时候，已经在 record 中进行记录，可以通过用提取事件时间戳的方式，保证在处理过程中，反映事件发生的先后关系。 ? ?...何时触发计算我们用一个图来展示何时会触发窗口的计算如下图，表示一个 11:50 到 12:00 的窗口，此时有一条数据， cat,11:55，事件时间是 11:55，在窗口中，最大延迟时间是 5 分钟...假设又来了一条事件，是 dog,11:58，由于它已经小于了水印时间，并且在上次触发窗口计算之后，窗口已经被销毁，所以，这条事件是不会被触发计算的了。...，每1s发送一条随机消息 env.addSource(new MySourceFunction()) // 指定水印生成策略是，最大事件时间减去 5s，指定事件时间字段为

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Flink高频面试题，附答案解析

而 Flink 的 Checkpoint 机制要复杂了很多，它采用的是轻量级的分布式快照，实现了每个算子的快照，及流动中的数据的快照。 3....它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中，每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink通过时间戳分配器访问事件时间戳。 Ingestion Time：是数据进入Flink的时间。...Flink 是如何保证 Exactly-once 语义的 Flink通过实现两阶段提交和状态保存来实现端到端的一致性语义。...如果外部系统不支持事务，那么可以用预写日志的方式，把结果数据先当成状态保存，然后在收到 checkpoint 完成的通知时，一次性写入 sink 系统。 11....在 Flink CEP的处理逻辑中，状态没有满足的和迟到的数据，都会存储在一个Map数据结构中，也就是说，如果我们限定判断事件序列的时长为5分钟，那么内存中就会存储5分钟的数据，这在我看来，也是对内存的极大损伤之一

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RocketMQ中台化建设

long timestamp; //快照时间戳上面三个对象如何配合进行数据统计呢？...那如何进行数据采样呢？StatsItemSet内置了定时任务，比如其每10秒调用一次StatsItem.samplingInSeconds()。...这样StatsItem就会持有60秒的数据，类似如下结构： ? 那么，最后一个10秒的快照 - 第一个10秒的快照 = 当前60秒的数据，根据时间戳差值可以得到耗时。...类似，小时数据每10分钟进行一次快照，类似如下结构： ? 天数据每1小时进行一次快照，类似如下结构： ?...每10分钟topic生产流量采用数据库已经统计好的每分钟topic流量进行累加，统计出10分钟流量。

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Quzrtz的使用

它的意思是计划所关联的日期，如果日期没有被关联，则相当于日历中所有日期。例如5C在日期字段中就相当于日历5日以后的第一天。1C在星期字段中相当于星期日后的第一天。...每天14点到15点每5分钟运行一次，开始于14:00，结束于14:55 "0 0/5 14,18 * * ?"...每天14点到15点每5分钟运行一次，此外每天18点到19点每5钟也运行一次 "0 0-5 14 * * ?" 每天14:00点到14:05，每分钟运行一次 "0 10,44 14 ? ...* 6#3" 每月第三个星期五的10:15分运行 CronTrigger实例下面，我们使用CronTrigger对SimpleJob进行调度，通过Cron表达式制定调度规则，让它每5秒钟运行一次：...任务调度信息存储在默认情况下Quartz将任务调度的运行信息保存在内存中，这种方法提供了最佳的性能，因为内存中数据访问最快。

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【Flink】 WaterMark 详解

概念「流处理」流处理，最本质的是在处理数据的时候，接受一条处理一条数据。批处理，则是累积数据到一定程度在处理。这是他们本质的区别。...❝例如: 某数据源中的某些数据由于某种原因(如：网络原因，外部存储自身原因)会有 5 秒的延时，也就是在实际时间的第 1 秒产生的数据有可能在第 5 秒中产生的数据之后到来(比如到 Window 处理节点...滚动窗口大小固定的并且不重叠。例如，如果指定大小为 5 分钟的滚动窗口，则将执行当前窗口，并且每五分钟将启动一个新窗口。滑动窗口滑动窗口与滚动窗口的区别就是滑动窗口有重复的计算部分。...例如，你可以使用窗口大小为 10 分钟的窗口，滑动大小为 5 分钟。这样，每 5 分钟会生成一个窗口，包含最后 10 分钟内到达的事件。会话窗口会话窗口分配器通过活动会话分组元素。...，它通常由事件中的时间戳描述。

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2021年大数据Spark（五十二）：Structured Streaming 事件时间窗口分析

事件时间EventTime是嵌入到数据本身中的时间，数据实际真实产生的时间。...希望在10分钟的窗口内对单词进行计数，每5分钟更新一次，如下图所示：单词在10分钟窗口【12:00-12:10、12:05-12:15、12:10-12:20】等之间接收的单词中计数。...相比一大特性就是支持基于数据中的时间戳的数据处理。...原因在于流式处理系统处理数据关键核心在于实时性；实践表明，流计算关注的是近期数据，更新一个很早之前的状态往往已经不再具有很大的业务价值；问题二：以前状态保存浪费资源实时统计来说，如果保存很久以前的数据状态...，计算每批次数据执行时的水位Watermark：看一下官方案例：词频统计WordCount，设置阈值Threshold为10分钟，每5分钟触发执行一次。

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Apache Flink 如何正确处理实时计算场景中的乱序数据

）数据在 Flink 系统里被操作时机器的系统时间，叫做 Processing Time 处理时间是一种比较简单的时间概念，不需要流和系统之间进行协调，可以提供最佳的性能和最低的延迟。...而事件时间是事件产生的时间，在进入到 Flink 系统的时候，已经在 record 中进行记录，可以通过用提取事件时间戳的方式，保证在处理过程中，反映事件发生的先后关系。...流式计算最终的目的是去统计数据产生汇总结果的，而在无界数据集上，如果做一个全局的窗口统计，是不现实的。只有去划定一定大小的窗口范围去做计算，才能最终汇总到下游的系统中，用来分析和展示。...cat,11:55，事件时间是 11:55，在窗口中，最大延迟时间是 5 分钟，所以当前水印时间是 11:50 611106-20201206105643781-203061738.png 此时又来了一条数据...，每1s发送一条随机消息 env.addSource(new MySourceFunction()) // 指定水印生成策略是，最大事件时间减去 5s，指定事件时间字段为

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彻底搞清Flink中的Window（Flink版本1.8）

当然我们可以每来一个消息就处理一次，但是有时我们需要做一些聚合类的处理，例如：在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。...slide-window 同理，如果是滑动时间窗口，也是类似的： // 窗口的大小是10s，每5s滑动一次，也就是5s计算一次 .timeWindow(Time.seconds(10), Time.seconds...是一个非常重要的概念，它指的是session之间的间隔。...，并且在有很多数据迟到的情况下，会严重影响正确结果，只要Event Time < watermark时间就会触发窗口，也就是说迟到的每一条数据都会触发该窗口产生方式 Punctuated 数据流中每一个递增的...背景流处理从事件产生，到流经source，再到operator，中间是有一个过程和时间的。

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展晓凯：短视频APP架构设计与实现

，而后再恢复原始速度从而达到流畅表演的效果）；视频编辑模块包括视频播放、视频特效、音频特效、快放/慢放处理（用于倍速/半速录制的还原）；视频保存模块的功能是按照视频播放的时间戳选择视频特效与音频特效并生成一个特效时间...在选择编解码器时，一两分钟以上的长视频会通过分片方式上传，这里介绍一种比较不错的分片上传模式：假设一个GOP为一片，系统以每两秒一片的速度完成上传后服务端即可进行转码，最终一个视频文件上传完成后，只剩余两秒也就是一个分片未转码...3、视频保存模块最后一个需要介绍的便是视频保存模块。视频保存实际上就是将视频编辑阶段记录下来的模型数据在离线状态下重新运算一次并将效果用于目标片段上，完成音视频的编解码与读写文件过程。...第二点是除非需要对人脸进行追踪，没有必要对每一帧视频进行人脸识别，我们可以规定两帧或三帧进行一次识别。...第三点是为需要人脸识别的帧视频打上时间戳，这样当后续使用它时，对比当前时间戳跟检测出来的数据时间戳超过某一阈值即可判断非机主访问。

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如何实现Redis限流

在高并发中我们往往会使用限流减轻服务器的压力。常用的是Redis方式限流，Redis限流的方式有许多种，常用的方式有三种，这三种可以简单的实现限流。...这种做法的弊端是很多的，例如当统计1到5秒的时候，但无法统计2到6秒之内，如果需要统计N秒内的M个请求，那么在Redis中需要保持N个key问题。...基于Redis的数据结构zset 限流涉及的最主要的是滑动窗口，上面提到1到5怎么变成2到6。其实就是起始值和末端值都各+1即可。用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能。...我们可以将请求打造成一个zset数组，当每一次请求进来时为了value保持唯一性，可以用GUID生成，而score可以用当前时间戳来表示，这是因为score可以用来计算当前时间戳之内有多少的请求数量。...同时zset数据结构也提供了range方法让我们可以很轻易的获取到2个时间戳内有多少请求。

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