优先选 robin_hood::unordered_map；其无锁、高吞吐、内存局部性好，避免 std::unordered_map rehash 全局锁毛刺；计数类指标存 sum/count 原子变量，不用浮点中间值。
本地缓存用 std::unordered_map 还是 robin_hood::unordered_map？
高并发下指标采集必须低延迟、无锁（或尽量少锁），std::unordered_map 在大量插入/查找时可能因 rehash 触发全局锁，导致毛刺；而 robin_hood::unordered_map 是无锁哈希表，写入吞吐高、内存局部性好，更适合指标聚合场景。
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- 优先选
robin_hood::unordered_map<:String std::atomic_int64_t></:string>存计数类指标（如http_requests_total） - 避免用
std::map或std::shared_mutex包裹的 map——锁粒度太粗，压测时易成瓶颈 - key 命名统一加前缀（如
"metric:counter:api_latency_ms"），方便后续序列化和 debug - 不存浮点中间值（如平均值），只存 sum/count 两个原子变量，上报时再算，避免竞态
重试队列该用 boost::lockfree::queue 还是 moodycamel::ConcurrentQueue？
boost::lockfree::queue 编译依赖重、不支持动态扩容，生产环境容易因预设容量不足而丢数据；moodycamel::ConcurrentQueue 是无锁、可扩容、内存友好的选择，且支持消费者批量取（try_dequeue_bulk），大幅减少锁竞争和系统调用开销。
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- 队列元素结构体里不要放
std::string或std::vector，改用固定长度 char 数组 + size 字段（如char metric_name[128]），避免构造/析构开销 - 设置合理容量上限（如 10k），超限时走降级路径：直接丢弃或写入本地临时文件（
/tmp/metrics_drop_XXXX.log） - 消费者线程别轮询，用
wait_dequeue_timed配合 10ms 超时，防 CPU 空转 - 每条入队记录带时间戳和重试次数字段，避免无限重试（比如最多 3 次后进死信区）
HTTP 上报失败时，怎么判断该重试还是该降级？
不能一概而论“连接失败就重试”——网络抖动、服务端限流、证书过期等错误类型，处理策略完全不同。关键看 libcurl 返回的 CURLOPT_FAILONERROR 和具体 CURLE_* 错误码。
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- 立即降级（不再入重试队列）的情况：
CURLE_COULDNT_RESOLVE_HOST、CURLE_SSL_CACERT、CURLE_HTTP_RETURNED_ERROR且响应码为 400/401/403（说明配置或权限问题，重试无意义） - 应入重试队列的情况：
CURLE_COULDNT_CONNECT、CURLE_OPERATION_TIMEDOUT、CURLE_SEND_ERROR（典型网络瞬断） - 对 5xx 响应，检查响应 body 是否含
"rate_limited"字样，有则暂停上报 30 秒，比盲目重试更有效 - 每次重试前 sleep 指数退避：
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100 * (1
本地缓存持久化到磁盘要不要加加密或压缩？
不用。指标数据本身无敏感信息，加解密徒增 CPU 开销；压缩在采集侧做性价比极低（小文本压缩率差，ZSTD/LZ4 单次调用也要微秒级）。但必须保证写入原子性和崩溃一致性。
实操建议：
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- 用
write(fd, buf, len)+fsync()写临时文件（如/var/run/metrics.tmp），成功后再rename()覆盖主文件（/var/run/metrics.bin），避免写到一半进程挂掉导致损坏 - 文件格式用 Protocol Buffers 的二进制格式（非 JSON），体积小、解析快、向后兼容好
- 只在进程退出前或每 5 分钟刷一次盘，频繁刷盘会拖慢采集性能
- 启动时若发现磁盘缓存文件存在，先校验 magic header 和 CRC32，错则静默删除，不 panic
真正难的是多线程下缓存与队列的状态同步——比如上报线程正在消费队列，同时采集线程又往缓存里写新指标，这两者如何不互相干扰。这得靠明确的 ownership 划分：缓存只读写，队列只负责暂存待上报项，两者不共享同一块内存区域。这点最容易被忽略，一出问题就是数据重复或丢失。