我有一个高吞吐量系统。我发现由于许多事件具有相同的时间戳，因此涌入覆盖了许多事件。
因此我尝试从毫秒移动到纳秒，但由于我使用的是JAVA，我无法获得基于纳秒的真实时钟。
我想出了这个解决方案：
我创建了一个名为＆＃34; descriptor＆＃34;的新标签。对于每个事件，我在1-1000之间插入一个随机数。这些值是固定的，并且具有相同随机描述符值的相同时间戳的概率非常低。这解决了我的问题，我可以看到所有的事件。
我的问题是，使用这1000个值是否可以 - 因为这是一个标签，我知道它会弄乱我的索引和我的表现？
问候，Ido
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随机＆＃34;描述符＆＃34;与其他事件标签完全不相关，在最坏的情况下，这可能会使您的系列基数增加3个数量级。这是因为每个现有系列(s)可能会拆分为最多1000个唯一系列(s,1),(s,2),...,(s,1000)。
这有多大问题取决于您现有的系列基数。从10增加到10,000可能没什么大不了的。从100,000增加到100,000,000更有可能成为一个问题。您需要进行实验和剖析才能看到。
另一种方法可能是编码＆＃34;描述符＆＃34;在时间戳的微秒和/或纳秒组件中（因为你还没有使用它们）使它们成为唯一的。