问个技术问题吗，之前看过你们写的一篇关于这个采样率的文章，说pts是每隔一定时间去取条正确的跟失败日志落库（如果有的话）。。。目前我算了下比率，貌似权重并没有倾向于错误的记录。。。比如压测总记录是1w个请求，错误的占了20%,采样率是1%的话，算了下这边日志记录的比重，错误的也是占了总采样数的20%,所以感觉这个算法只是简单的每隔一定的时间，取一个时间段队列里的随机数据
问个技术问题吗，之前看过你们写的一篇关于这个采样率的文章，说pts是每隔一定时间去取条正确的跟失败日[阿里云函数计算]
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PTS（Protective Transfer Service）是针对阿里云消息队列 AMQP 协议的一种消息保护服务，用于确保消息可以正确的投递给消费者。PTS 支持消息的重复消费、消息的顺序性等功能，可以帮助您提高消息的可靠性和稳定性。 PTS 会定时轮询每一个消费者的消费进度，如果发现某个消费者已经超过了一定时间没有消费任何消息，那么 PTS 就会将这个消费者的消费进度进行回滚，重新将消息投递给消费者，以确保消息能够被正确消费。 PTS 可以配置的参数包括： 消费者异常时长：当消费者超过该时间没有消费任何消息时，PTS 就会将消费者的消费进度回滚并重新投递消息。 消费者回滚间隔：PTS 回滚消费者的消费进度的时间间隔，可以根据实际情况进行调整。 消费者回滚重试次数：PTS 回滚消费者的消费进度时的重试次数，可以根据实际情况进行调整。 需要注意的是，PTS 并不是每隔一定时间就会取条正确的和失败的日志，而是根据配置的时间间隔和异常时长来判断消费者是否异常，并进行相应的处理。因此，如果您需要获取消息的正确和失败日志，可以使用 RocketMQ 的消息追踪功能或者自行在消费者中进行日志记录。
你好，的确是这样的，采样算法的本质是基于随机采样，在样本量较小时可能会出现类似你描述的情况（错误数据的比例与总数据比例相等的情况），这也是采样算法的一个缺陷，因为它并不能够根据错误数据和总数据的比例来确定采样率，只能够基于固定的采样率进行随机采样。
随着样本量的增大，采样算法会更加准确地反映出错误数据的比例，因为随机采样的样本越多，样本数据就越能够反映总体数据的分布情况。
会更加倾斜错误的日志的哈，但是如果多条错误日志是同类型的，也会被采样掉的，我们会更倾向在错误只出现少数几次的情况下也能被采集到。
此答案来自钉钉群“PTS用户交流群”
可以保存日志到sls，日志服务产品sls https://www.aliyun.com/product/sls