创建仓库
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,134 @@
|
||||
---
|
||||
tags: []
|
||||
date created: 星期三, 十一月 26日 2025, 10:55:22 晚上
|
||||
date modified: 星期三, 十一月 26日 2025, 11:02:47 晚上
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 2.6.5 全链路延迟审计与抖动监控 (End-to-End Latency Auditing & Jitter Monitoring)
|
||||
|
||||
如果说 2.6.4 是为了让算法“算得对”，那么 2.6.5 就是为了证明系统“跑得快”且“跑得稳”。这是系统性能的**心电图**，也是触发 **2.3.5 热节流** 和 **2.3.4 故障恢复** 的核心依据。
|
||||
|
||||
-----
|
||||
|
||||
## TL;DR
|
||||
|
||||
本节确立了 **“关键节点埋点 (Checkpointing) + 驻留时间计算 (Residence Time)”** 的基线策略。
|
||||
利用数据包中携带的 **不可变时间戳 (Birth Timestamp)** 作为 T0，在流水线的每个交接点（Handoff Point）采集当前时间，计算 **阶段耗时** 与 **全系统驻留时间**。监控数据通过 **无锁直方图 (Lock-free Histogram)** 聚合，并实时计算 P99 延迟与抖动（Jitter），一旦超出 CPI 周期阈值，立即触发流控。
|
||||
|
||||
-----
|
||||
|
||||
## 一、 约束输入与对齐 (Constraints & Alignment)
|
||||
|
||||
基于前序基线，我们面临以下硬性约束：
|
||||
|
||||
1. **时间基准**：所有打点必须使用 **2.6.1** 确立的 `HighPrecisionClock` (TSC-based)，以保证纳秒级精度和极低开销（\< 20ns）。
|
||||
2. **零干扰**：监控逻辑严禁阻塞业务线程。严禁在热路径上进行文件 I/O（写日志）或复杂的锁操作。
|
||||
3. **关联性**：必须能够将延迟数据关联到具体的 `StationID` 和 `TraceID`，以便定位是哪个雷达阵面或哪一帧数据导致了卡顿。
|
||||
|
||||
-----
|
||||
|
||||
## 二、 权衡分析与选项呈现 (Trade-off Matrix)
|
||||
|
||||
### 议题 1：埋点粒度 (Granularity)
|
||||
|
||||
| 选项 | A. 仅首尾打点 (Black Box) | B. 细粒度逐级打点 (White Box) **(推荐)** |
|
||||
| :--- | :--- | :--- |
|
||||
| **机制** | 仅在 `DataReceiver` 入口和 `DisplayController` 出口记录。计算 $T_{out} - T_{in}$。 | 在每个模块的 Input/Output 队列处均打点：Rx, DSP\_Start, DSP\_End, Track, Tx… |
|
||||
| **开销** | 极低。 | 低（TSC 读取极快）。 |
|
||||
| **诊断能力** | **差**。只能知道系统慢了，不知道是 GPU 算慢了，还是 PCIe 堵了，还是调度器卡了。 | **强**。能精确绘制“火焰图”，定位瓶颈环节。 |
|
||||
| **结论** | 仅适用于最终用户 SLA。 | **研发与运维的标准解**。 |
|
||||
|
||||
### 议题 2：数据聚合策略 (Aggregation Strategy)
|
||||
|
||||
| 选项 | A. 全量日志 (Raw Logs) | B. 内存直方图聚合 (In-Memory Histogram) **(推荐)** |
|
||||
| :--- | :--- | :--- |
|
||||
| **机制** | `LOG(INFO) << "Packet " << id << " took " << lat << "us";` | 维护一组原子计数器桶（Buckets），如 `<1ms`, `1-5ms`… 仅统计次数。 |
|
||||
| **IO 压力** | **极大**。每秒 10k 包产生 10k 条日志，瞬间打爆磁盘 IOPS。 | **零**。仅涉及内存原子自增 (`fetch_add`)。 |
|
||||
| **实时性** | 延迟高（需等日志落盘分析）。 | **实时**。控制面可随时读取当前 P99 值。 |
|
||||
|
||||
-----
|
||||
|
||||
## 三、 基线确立与实施规范
|
||||
|
||||
为了实现“显微镜级”的性能观测，我们确立 **B. 细粒度逐级打点** + **B. 内存直方图聚合** 为基线。
|
||||
|
||||
### 1\. 关键路径检查点定义 (Checkpoint Definition)
|
||||
|
||||
我们将数据包在系统中的生命周期划分为 5 个关键时刻（Timestamp）：
|
||||
|
||||
- **T0 (Birth/Ingress)**: `DataReceiver` 收到 UDP 包的时刻（硬件/内核打点，见 2.6.2）。
|
||||
- *阶段 1：接收耗时 (Rx Latency)* = $T_1 - T_0$
|
||||
- **T1 (Dispatch)**: `AssemblyBuffer` 组装完成，推入 GPU 输入队列的时刻。
|
||||
- *阶段 2：排队与传输 (Queue & PCIe)* = $T_2 - T_1$
|
||||
- **T2 (Algo Start)**: `SignalProcessor` 从队列取出数据，开始 CUDA Kernel 的时刻。
|
||||
- *阶段 3：计算耗时 (Compute)* = $T_3 - T_2$
|
||||
- **T3 (Algo End)**: 信号处理完成，生成点迹/航迹的时刻。
|
||||
- *阶段 4：后处理与关联 (Post-Proc)* = $T_4 - T_3$
|
||||
- **T4 (Egress)**: `DisplayController` 完成序列化并调用 `sendto` 的时刻。
|
||||
|
||||
**全链路驻留时间 (Residence Time)** = $T_4 - T_0$。
|
||||
|
||||
### 2\. 数据结构：伴随式遥测对象 (`TelemetryContext`)
|
||||
|
||||
为了避免在 `DataPacket` 中增加过多字段（膨胀 Payload），我们采用 **“边车模式 (Sidecar)”** 或利用 `TraceContext`（如果支持携带额外数据）。考虑到 C++ 性能，建议直接在 `DataPacket::Header` 中扩展调试字段（仅在 Debug/Profile 模式下启用）或使用 **Thread Local 统计器**。
|
||||
|
||||
**生产环境基线（高性能方案）**：
|
||||
不随包携带所有中间时间戳，而是 **即时聚合**。
|
||||
|
||||
```cpp
|
||||
// 伪代码：各模块内的埋点逻辑
|
||||
void SignalProcessor::onData(DataPacket& pkt) {
|
||||
uint64_t now = Clock::now();
|
||||
|
||||
// 1. 计算上一阶段耗时 (排队延迟)
|
||||
// Packet Header 中记录了上一个节点的离开时间 last_leav_time
|
||||
uint64_t queue_latency = now - pkt.header.last_leave_time;
|
||||
Metrics::Histogram("dsp_queue_latency")->observe(queue_latency);
|
||||
|
||||
// 2. 执行业务
|
||||
process(pkt);
|
||||
|
||||
// 3. 计算本阶段耗时
|
||||
uint64_t done = Clock::now();
|
||||
uint64_t compute_latency = done - now;
|
||||
Metrics::Histogram("dsp_compute_latency")->observe(compute_latency);
|
||||
|
||||
// 4. 更新 Header，传给下游
|
||||
pkt.header.last_leave_time = done;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3\. 抖动监控与告警阈值 (Jitter Monitor)
|
||||
|
||||
单纯看平均耗时（Avg）会掩盖问题，我们必须监控 **P99 (99 分位)** 和 **抖动 (Jitter)**。
|
||||
|
||||
- **抖动定义**：$J_i = |(T4_i - T4_{i-1}) - (T0_i - T0_{i-1})|$
|
||||
- 即：*输出间隔的变化量* 与 *输入间隔的变化量* 之差。
|
||||
- 理想情况下，如果系统处理能力恒定，输入是 10ms 间隔，输出也应该是 10ms 间隔，抖动为 0。
|
||||
- **阈值设定**：
|
||||
- **Warning**: P99 Latency \> $0.8 \times \text{CPI\_Interval}$。
|
||||
- **Critical**: P99 Latency \> $1.0 \times \text{CPI\_Interval}$（系统已无法实时处理，必然积压）。
|
||||
|
||||
### 4\. 闭环反馈：触发热节流 (2.3.5 Linkage)
|
||||
|
||||
这是 2.6.5 与 2.3.5 的联动点。热节流不仅仅由**温度**触发，也应由**性能拥塞**触发。
|
||||
|
||||
- **逻辑**：
|
||||
`MonitoringModule` 每秒轮询一次延迟指标。
|
||||
- 如果 `dsp_queue_latency` (排队延迟) 持续增长 -\> 说明 GPU 处理不过来。
|
||||
- **动作**：发布 `SystemOverloadEvent(Type=COMPUTE_LAG)`。
|
||||
- **响应**：调度器下发 `SetComputeThrottleEvent(Level=1)`，通过主动降级（如减少点迹提取数量）来恢复实时性。
|
||||
|
||||
-----
|
||||
|
||||
## 四、 总结：2.6 章节整体回顾
|
||||
|
||||
至此，**2.6 时序同步与数据一致性** 已全部完成。我们构建了一套严密的时空治理体系：
|
||||
|
||||
1. **2.6.1 时钟源**：Hardware PTP + TSC，确保尺子是准的。
|
||||
2. **2.6.2 打点**：Kernel/Hardware Ingress Timestamp，确保起点是真实的。
|
||||
3. **2.6.3 对齐**：原地乱序重组，确保数据在进入算法前是齐整的。
|
||||
4. **2.6.4 融合**：异步外推，确保航迹与量测在物理时间上是对齐的。
|
||||
5. **2.6.5 审计**：全链路耗时监控，确保系统没有因过载而失速。
|
||||
|
||||
-----
|
||||
Reference in New Issue
Block a user