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我正在寻找一种解决方案来计算重复调用的每秒传输字节数function（如下）。由于它的不准确性，我不想简单地将传输的字节除以经过的总时间：这导致运行几分钟后无法显示快速的速度变化。

预设（大约每 50 毫秒调用一次）：

function uploadProgress(loaded, total){
    var bps = ?;
    $('#elem').html(bps+' bytes per second');
};
  • 如何获得（仅）最后几秒的平均每秒字节数，n这是一个好主意吗？
  • 还有哪些其他方法可以计算不闪烁但精确的 bps 值？
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你的第一个想法不错，它被称为移动平均，并且如果你定期调用你的更新函数，你只需要保持一个恒定长度的队列（一个FIFO 缓冲区）：

var WINDOW_SIZE = 10;
var queue = [];

function updateQueue(newValue) {
    // fifo with a fixed length
    queue.push(newValue);
    if (queue.length > WINDOW_SIZE)
        queue.shift();
}

function getAverageValue() {

    // if the queue has less than 10 items, decide if you want to calculate
    // the average anyway, or return an invalid value to indicate "insufficient data"

    if (queue.length < WINDOW_SIZE) {

        // you probably don't want to throw if the queue is empty, 
        // but at least consider returning an 'invalid' value in order to
        // display something like "calculating..."

        return null;
    }

    // calculate the average value
    var sum = 0;
    for (var i = 0; i < queue.length; i++) {
        sum += queue[i];
    }
    return sum / queue.length;
}

// calculate the speed and call `updateQueue` every second or so
var updateTimer = setInterval(..., 1000);

避免计算速度突然变化的更简单方法是使用低通滤波器。PT1 滤波器的简单离散近似为：

离散 PT1 滤波器逼近

哪里u[k]是 sample 处的输入（或实际值），是 samplek处y[k]的输出（或过滤值）k，并且T是时间常数（越大T意味着y跟随u速度越慢）。

那将被翻译成类似：

var speed = null;
var TIME_CONSTANT = 5;

function updateSpeed(newValue) {    
    if (speed === null) {
        speed = newValue;
    } else {
        speed += (newValue - speed) / TIME_CONSTANT;
    }
}

function getFilteredValue() {
    return speed;
}

两种解决方案都会给出相似的结果（至少出于您的目的），而后一种解决方案似乎更简单（并且需要更少的内存）。

另外，我不会那么快地更新值。过滤只会以 50ms 的刷新率将“闪烁”变成“摆动”。我认为没有人希望以每秒超过一次（甚至几秒钟）的刷新率显示上传速度。

于 2013-09-05T13:07:42.250 回答
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一个简单的低通滤波器就可以确保不产生误差。但是，如果您对测量传输率有更深入的思考，您就会开始维护单独的整数计数器以正确地完成它。

如果您希望它是一个精确的计数，请注意有一个可用的简化。首先，在处理速率时，它们的算术平均值不适用于字节/秒（秒/字节更正确 - 这会导致调和平均值）。另一个问题是它们应该被加权。正因为如此，简单地保持 int64 运行总字节数与观察时间的关系实际上是正确的——听起来很愚蠢。通常，您对每个 w 加权 1/n。看看当你按时间衡量时发生的一个简洁的简化：

(w0*b0/t0 + w1*b1/t1 + w2*b2/t2 + ...)/(w0+w1+w2+...)

总字节数/总重量

(b0+b1+b2+...)/(w0+w1+w2+...)

因此，只需将字节和毫秒的总数分开（int64！）。并且仅将它们划分为渲染步骤以可视化速率。请注意，如果您改为使用调和平均值（您应该对速率执行此操作 - 因为您实际上是在平均秒/字节），那么这与发送一个字节所需的时间相同，由有多少字节加权。

1 / (( w0*t0/b0 + w1*t1/b0 + ... )/(w0+w1+w2+...)) = totalBytes/totalTime

因此，按时间加权的算术平均值与按字节加权的调和平均值相同。只需在一个变量中保持运行总字节数，在另一个变量中保持时间。有一个更深层次的原因是，这个简单的计数实际上是正确的。想想积分。假设没有并发，这实际上只是传输的总字节数除以总观察时间。假设计算机实际上每毫秒走 1 步，并且只发送整个字节 - 并且您观察整个时间间隔没有间隙。没有近似值。

请注意，如果您将 (msec, byte/msec) 的积分视为 (x,y) 的单位，则曲线下的面积是观察期间发送的字节数（确切地说）。无论观察结果如何切割，您都会得到相同的答案。（即：经常报告 2 倍）。

因此，通过简单地报告 (size_byte, start_ms,stop_ms)，您只需将 (stop_ms-start_ms) 累积到时间中，并在每次观察时累积 size_byte 。如果您想将这些速率划分为分钟桶中的图表，那么只需维护每分钟（观察）的 (byte,ms) 对。

请注意，这些是个人转账的费率。个人传输可能会遇到 1MB/s（用户观点）。这些是您向最终用户保证的费率。

对于简单的情况，您可以将其留在这里。但是正确地计算，可以得到更多有趣的东西。

从服务器的角度来看，负载很重要。假设有两个用户同时体验 1MB/s。对于该统计数据，您需要减去重复计算的时间。如果 2 个用户在 1s 内同时进行 1MB/s，那么 1s 为 2MB/s。您需要有效地重建时间重叠，并减去重复计算的时间段。在传输结束时显式记录 (size_byte,start_ms,stop_ms) 允许您测量有趣的事情：

  • 在任何给定时间的未完成传输的数量（队列长度分布 - 即：“我会用完内存吗？”）
  • 作为传输次数函数的吞吐量（队列长度的吞吐量 - 即：“当我们的广告在电视上显示时网站是否崩溃？”）
  • 利用率 - 即：“我们是否为我们的云提供商支付了过高的费用？”

在这种情况下，所有累积的计数器都是精确的整数运算。减去重复计算的时间会突然让您进入更复杂的算法（当有效和实时计算时）。

于 2016-01-03T07:54:10.347 回答
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使用衰减平均值，那么您就不必保留旧值。

更新：基本上它是这样的公式：

average = new_value * factor + average_old * (100 - factor);

您不必保留任何旧值，它们都以越来越小的比例存在。您必须选择适合您想要的新旧值的混合的因子值，以及更新平均值的频率。

我相信这就是计算 Unix“平均负载”的方式。

于 2013-09-04T17:43:34.713 回答