优化图形补0、null机制，优化监控看板接口

mtr监控策略相关接口
2025-11-19 18:38:35 +08:00
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@@ -54,13 +54,6 @@ public class EchartsDataUtils {
    }
    /**
     * 构建ECharts图表数据（带时间补全和特殊值处理）
-     * @param list 原始数据列表
-     * @param timeExtractor 时间字段提取函数
-     * @param dataExtractors 数据提取器Map
-     * @param startTime 开始时间字符串（格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss）
-     * @param endTime 结束时间字符串（格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss）
-     * @param <T> 数据类型泛型
-     * @return 包含xData和yData的Map
     */
    public static <T> Map<String, Object> buildEchartsDataAutoPadding(
            List<T> list,
@@ -91,11 +84,44 @@ public class EchartsDataUtils {
                    .sorted(Comparator.comparing(timeExtractor))
                    .collect(Collectors.toList());

-            // 自动检测时间间隔
+            // 自动检测时间间隔（用于数据期间）
            long timeInterval = detectTimeInterval(sortedList, timeExtractor);

-            // 生成完整的时间序列
-            List<Date> fullTimeSeries = generateTimeSeries(startDate, endDate, timeInterval);
+            // 获取数据实际的时间范围
+            Date actualStartTime = timeExtractor.apply(sortedList.get(0));
+            Date actualEndTime = timeExtractor.apply(sortedList.get(sortedList.size() - 1));
+
+            // 计算稀疏间隔（用于数据期间外）
+            long totalTimeRange = endDate.getTime() - startDate.getTime();
+            long sparseInterval = totalTimeRange > 12L * 30 * 24 * 60 * 60 * 1000 ?
+                    30L * 24 * 60 * 60 * 1000 : 2L * 24 * 60 * 60 * 1000;
+
+            // 生成三段时间序列
+            List<Date> fullTimeSeries = new ArrayList<>();
+
+            // 1. 开始时间到数据开始时间（稀疏间隔）
+            if (startDate.before(actualStartTime)) {
+                List<Date> beforeSeries = generateTimeSeries(startDate, actualStartTime, sparseInterval);
+                fullTimeSeries.addAll(beforeSeries);
+            }
+
+            // 2. 数据开始时间到数据结束时间（正常间隔）
+            List<Date> dataSeries = generateTimeSeries(actualStartTime, actualEndTime, timeInterval);
+            fullTimeSeries.addAll(dataSeries);
+
+            // 3. 数据结束时间到结束时间（稀疏间隔）
+            if (actualEndTime.before(endDate)) {
+                // 调整actualEndTime的下一个点开始，避免重复
+                Calendar cal = Calendar.getInstance();
+                cal.setTime(actualEndTime);
+                cal.setTimeInMillis(cal.getTimeInMillis() + timeInterval);
+                Date nextAfterActualEnd = cal.getTime();
+
+                if (nextAfterActualEnd.before(endDate) || nextAfterActualEnd.equals(endDate)) {
+                    List<Date> afterSeries = generateTimeSeries(nextAfterActualEnd, endDate, sparseInterval);
+                    fullTimeSeries.addAll(afterSeries);
+                }
+            }

            // 创建时间到数据的映射（考虑时间精度）
            Map<Long, T> timeDataMap = sortedList.stream()
@@ -105,6 +131,12 @@ public class EchartsDataUtils {
                            (a, b) -> a
                    ));

+            // 检测整个数据集中是否有真实数据
+            boolean hasRealData = checkHasRealData(sortedList, dataExtractors);
+
+            // 特殊处理：查找percentile95的固定值
+            Object fixedPercentile95Value = findFixedValueForPercentile95(sortedList, dataExtractors);
+
            // 准备X轴和Y轴数据
            List<String> xAxisData = new ArrayList<>();
            Map<String, Object> yData = new LinkedHashMap<>();
@@ -113,12 +145,6 @@ public class EchartsDataUtils {
            dataExtractors.keySet().forEach(name ->
                    yData.put(name, new ArrayList<>()));

-            // 特殊处理：查找percentile95的固定值
-            Object fixedPercentile95Value = findFixedValueForPercentile95(sortedList, dataExtractors);
-
-            // 检测整个数据集中是否有真实数据
-            boolean hasRealData = checkHasRealData(sortedList, dataExtractors);
-
            // 记录当前处理的时间点索引
            int timeIndex = 0;

@@ -126,6 +152,9 @@ public class EchartsDataUtils {
                // X轴数据
                xAxisData.add(parseDateToStr(time));

+                // 判断当前时间点是否在数据实际时间范围内
+                boolean isInDataRange = !time.before(actualStartTime) && !time.after(actualEndTime);
+
                // Y轴数据
                Long normalizedTime = normalizeTime(time, timeInterval);
                T item = timeDataMap.get(normalizedTime);
@@ -138,11 +167,18 @@ public class EchartsDataUtils {
                    List<Object> seriesData = (List<Object>) yData.get(name);

                    if (item != null) {
+                        // 有真实数据
                        Object value = extractor.apply(item);
                        seriesData.add(value != null ? value : getDefaultValue(name, fixedPercentile95Value, timeIndex, hasRealData));
                    } else {
                        // 智能数据补全
-                        seriesData.add(getDefaultValue(name, fixedPercentile95Value, timeIndex, hasRealData));
+                        if (isInDataRange) {
+                            // 在数据时间范围内但该时间点无数据：使用智能补全策略
+                            seriesData.add(getDefaultValue(name, fixedPercentile95Value, timeIndex, hasRealData));
+                        } else {
+                            // 在数据时间范围外（开始时间前或结束时间后）：使用空数据补全策略
+                            seriesData.add(getEmptyDataDefaultValue(name, timeIndex));
+                        }
                    }
                }

@@ -161,6 +197,23 @@ public class EchartsDataUtils {
        }
    }

+    /**
+     * 获取空数据默认值（用于数据时间范围外的点）
+     */
+    private static Object getEmptyDataDefaultValue(String metricName, int timeIndex) {
+        // deployDevice特殊处理：始终补空字符串
+        if ("deployDevice".equals(metricName)) {
+            return "";
+        }
+
+        // 其他字段：第一个点补0，其他点补null
+        if (timeIndex == 0) {
+            return 0;
+        } else {
+            return null;
+        }
+    }
+
    /**
     * 检测整个数据集中是否有真实数据（非null）
     */
@@ -245,9 +298,17 @@ public class EchartsDataUtils {
            Date endDate = parseStringToDate(endTime);

            if (startDate != null && endDate != null && !startDate.after(endDate)) {
-                // 使用默认时间间隔生成完整时间序列
-                long defaultInterval = 300000L; // 5分钟
-                List<Date> fullTimeSeries = generateTimeSeries(startDate, endDate, defaultInterval);
+                // 动态计算时间间隔
+                long timeRange = endDate.getTime() - startDate.getTime();
+                long interval;
+
+                if (timeRange > 12L * 30 * 24 * 60 * 60 * 1000) { // 超过12个月
+                    interval = 30L * 24 * 60 * 60 * 1000; // 每月1个点
+                } else {
+                    interval = 2L * 24 * 60 * 60 * 1000; // 2天1个点
+                }
+
+                List<Date> fullTimeSeries = generateTimeSeries(startDate, endDate, interval);

                // 构建x轴数据
                List<String> xAxisData = new ArrayList<>();
@@ -256,7 +317,7 @@ public class EchartsDataUtils {
                }
                result.put("xData", xAxisData);

-                // 构建y轴数据（空数据集：第一个点补0，其他点补null）
+                // 构建y轴数据（空数据集）
                Map<String, Object> yData = new LinkedHashMap<>();
                int dataSize = xAxisData.size();
                dataNames.forEach(name -> {