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> 在多重呼叫的後端服務裡，高百分位數變得特別重要。即使並行呼叫，終端使用者請求仍然需要等待最慢的並行呼叫完成。如 [圖 1-5](../img/fig1-5.png) 所示，只需要一個緩慢的呼叫就可以使整個終端使用者請求變慢。即使只有一小部分後端呼叫速度較慢，如果終端使用者請求需要多個後端呼叫，則獲得較慢呼叫的機會也會增加，因此較高比例的終端使用者請求速度會變慢（效果稱為尾部延遲放大【24】）。 > 在多重呼叫的後端服務裡，高百分位數變得特別重要。即使並行呼叫，終端使用者請求仍然需要等待最慢的並行呼叫完成。如 [圖 1-5](../img/fig1-5.png) 所示，只需要一個緩慢的呼叫就可以使整個終端使用者請求變慢。即使只有一小部分後端呼叫速度較慢，如果終端使用者請求需要多個後端呼叫，則獲得較慢呼叫的機會也會增加，因此較高比例的終端使用者請求速度會變慢（效果稱為尾部延遲放大【24】）。
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> 如果你想將響應時間百分點新增到你的服務的監視儀表板，則需要持續有效地計算它們。例如，你可能希望在最近 10 分鐘內保持請求響應時間的滾動視窗。每一分鐘，你都會計算出該視窗中的中值和各種百分數，並將這些度量值繪製在圖上。 > 如果你想將響應時間百分點新增到你的服務的監視儀表板，則需要持續有效地計算它們。例如，在連續 10 分鐘的請求資料響應時間的統計上，你可能會用一個可滑動的視窗範圍為基礎。每一分鐘，你都會計算出該視窗中的響應時間中值和各種百分數，並將這些度量值繪製在圖上。
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> 簡單的實現是在時間視窗內儲存所有請求的響應時間列表，並且每分鐘對列表進行排序。如果對你來說效率太低，那麼有一些演算法能夠以最小的 CPU 和記憶體成本（如前向衰減【25】、t-digest【26】或 HdrHistogram 【27】）來計算百分位數的近似值。請注意，平均百分比（例如，減少時間解析度或合併來自多臺機器的資料）在數學上沒有意義 - 聚合響應時間資料的正確方法是新增直方圖【28】。 > 簡單的實現是在時間視窗內儲存所有請求的響應時間列表，並且每分鐘對列表進行排序。如果對你來說效率太低，那麼有一些演算法能夠以最小的 CPU 和記憶體成本（如前向衰減【25】、t-digest【26】或 HdrHistogram 【27】）來計算百分位數的近似值。請注意，平均百分比（例如，減少時間解析度或合併來自多臺機器的資料）在數學上沒有意義 - 聚合響應時間資料的正確方法是新增直方圖【28】。
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