定义了上面的字段之后，为了计算数据，skywalking定义了一种OAL脚本来进行聚合运算
skywalking的所有的oal定义在文件official_analysis.oal中
文件的内容如下
// All scope metrics
all_p99 = from(All.latency).p99(10);
all_p95 = from(All.latency).p95(10);
all_p90 = from(All.latency).p90(10);
all_p75 = from(All.latency).p75(10);
all_p50 = from(All.latency).p50(10);
all_heatmap = from(All.latency).thermodynamic(100, 20);
// Service scope metrics
service_resp_time = from(Service.latency).longAvg();
service_sla = from(Service.*).percent(status == true);
service_cpm = from(Service.*).cpm();
service_p99 = from(Service.latency).p99(10);
service_p95 = from(Service.latency).p95(10);
service_p90 = from(Service.latency).p90(10);
service_p75 = from(Service.latency).p75(10);
service_p50 = from(Service.latency).p50(10);
// Service relation scope metrics for topology
service_relation_client_cpm = from(ServiceRelation.*).filter(detectPoint == DetectPoint.CLIENT).cpm();
service_relation_server_cpm = from(ServiceRelation.*).filter(detectPoint == DetectPoint.SERVER).cpm();
service_relation_client_call_sla = from(ServiceRelation.*).filter(detectPoint == DetectPoint.CLIENT).percent(status == true);
service_relation_server_call_sla = from(ServiceRelation.*).filter(detectPoint == DetectPoint.SERVER).percent(status == true);
service_relation_client_resp_time = from(ServiceRelation.latency).filter(detectPoint == DetectPoint.CLIENT).longAvg();
service_relation_server_resp_time = from(ServiceRelation.latency).filter(detectPoint == DetectPoint.SERVER).longAvg();
service_relation_client_p99 = from(ServiceRelation.latency).filter(detectPoint == DetectPoint.CLIENT).p99(10);
service_relation_server_p99 = from(ServiceRelation.latency).filter(detectPoint == DetectPoint.SERVER).p99(10);
service_relation_client_p95 = from(ServiceRelation.latency).filter(detectPoint == DetectPoint.CLIENT).p95(10);
service_relation_server_p95 = from(ServiceRelation.latency).filter(detectPoint == DetectPoint.SERVER).p95(10);
service_relation_client_p90 = from(ServiceRelation.latency).filter(detectPoint == DetectPoint.CLIENT).p90(10);
service_relation_server_p90 = from(ServiceRelation.latency).filter(detectPoint == DetectPoint.SERVER).p90(10);
service_relation_client_p75 = from(ServiceRelation.latency).filter(detectPoint == DetectPoint.CLIENT).p75(10);
service_relation_server_p75 = from(ServiceRelation.latency).filter(detectPoint == DetectPoint.SERVER).p75(10);
service_relation_client_p50 = from(ServiceRelation.latency).filter(detectPoint == DetectPoint.CLIENT).p50(10);
service_relation_server_p50 = from(ServiceRelation.latency).filter(detectPoint == DetectPoint.SERVER).p50(10);
// Service Instance Scope metrics
service_instance_sla = from(ServiceInstance.*).percent(status == true);
service_instance_resp_time= from(ServiceInstance.latency).longAvg();
service_instance_cpm = from(ServiceInstance.*).cpm();
// Endpoint scope metrics
endpoint_cpm = from(Endpoint.*).cpm();
endpoint_avg = from(Endpoint.latency).longAvg();
endpoint_sla = from(Endpoint.*).percent(status == true);
endpoint_p99 = from(Endpoint.latency).p99(10);
endpoint_p95 = from(Endpoint.latency).p95(10);
endpoint_p90 = from(Endpoint.latency).p90(10);
endpoint_p75 = from(Endpoint.latency).p75(10);
endpoint_p50 = from(Endpoint.latency).p50(10);
// Endpoint relation scope metrics
endpoint_relation_cpm = from(EndpointRelation.*).filter(detectPoint == DetectPoint.SERVER).cpm();
endpoint_relation_resp_time = from(EndpointRelation.rpcLatency).filter(detectPoint == DetectPoint.SERVER).longAvg();
// JVM instance metrics
instance_jvm_cpu = from(ServiceInstanceJVMCPU.usePercent).doubleAvg();
instance_jvm_memory_heap = from(ServiceInstanceJVMMemory.used).filter(heapStatus == true).longAvg();
instance_jvm_memory_noheap = from(ServiceInstanceJVMMemory.used).filter(heapStatus == false).longAvg();
instance_jvm_memory_heap_max = from(ServiceInstanceJVMMemory.max).filter(heapStatus == true).longAvg();
instance_jvm_memory_noheap_max = from(ServiceInstanceJVMMemory.max).filter(heapStatus == false).longAvg();
instance_jvm_young_gc_time = from(ServiceInstanceJVMGC.time).filter(phrase == GCPhrase.NEW).sum();
instance_jvm_old_gc_time = from(ServiceInstanceJVMGC.time).filter(phrase == GCPhrase.OLD).sum();
instance_jvm_young_gc_count = from(ServiceInstanceJVMGC.count).filter(phrase == GCPhrase.NEW).sum();
instance_jvm_old_gc_count = from(ServiceInstanceJVMGC.count).filter(phrase == GCPhrase.OLD).sum();
database_access_resp_time = from(DatabaseAccess.latency).longAvg();
database_access_sla = from(DatabaseAccess.*).percent(status == true);
database_access_cpm = from(DatabaseAccess.*).cpm();
database_access_p99 = from(DatabaseAccess.latency).p99(10);
database_access_p95 = from(DatabaseAccess.latency).p95(10);
database_access_p90 = from(DatabaseAccess.latency).p90(10);
database_access_p75 = from(DatabaseAccess.latency).p75(10);
database_access_p50 = from(DatabaseAccess.latency).p50(10);
// CLR instance metrics
instance_clr_cpu = from(ServiceInstanceCLRCPU.usePercent).doubleAvg();
instance_clr_gen0_collect_count = from(ServiceInstanceCLRGC.gen0CollectCount).sum();
instance_clr_gen1_collect_count = from(ServiceInstanceCLRGC.gen1CollectCount).sum();
instance_clr_gen2_collect_count = from(ServiceInstanceCLRGC.gen2CollectCount).sum();
instance_clr_heap_memory = from(ServiceInstanceCLRGC.heapMemory).longAvg();
instance_clr_available_completion_port_threads = from(ServiceInstanceCLRThread.availableCompletionPortThreads).max();
instance_clr_available_worker_threads = from(ServiceInstanceCLRThread.availableWorkerThreads).max();
instance_clr_max_completion_port_threads = from(ServiceInstanceCLRThread.maxCompletionPortThreads).max();
instance_clr_max_worker_threads = from(ServiceInstanceCLRThread.maxWorkerThreads).max();
// Envoy instance metrics
envoy_heap_memory_max_used = from(EnvoyInstanceMetric.value).filter(metricName == "server.memory_heap_size").maxDouble();
envoy_total_connections_used = from(EnvoyInstanceMetric.value).filter(metricName == "server.total_connections").maxDouble();
envoy_parent_connections_used = from(EnvoyInstanceMetric.value).filter(metricName == "server.parent_connections").maxDouble();
// Disable unnecessary hard core sources
/////////
// disable(segment);
// disable(endpoint_relation_server_side);
// disable(top_n_database_statement);
// disable(zipkin_span);
// disable(jaeger_span);
定义的指标值如下
全局指标
all_p99, 所有服务响应时间的 p99 值
all_p95
all_p90
all_p75
all_p70
all_heatmap, 所有服务响应时间的热点图
服务指标
service_resp_time, 服务的平均响应时间
service_sla, 服务的成功率
service_cpm, 服务每分钟调用次数
service_p99, 服务响应时间的 p99 值
service_p95
service_p90
service_p75
service_p50
服务实例指标
service_instance_sla, 服务实例的成功率
service_instance_resp_time, 服务实例的平均响应时间
service_instance_cpm, 服务实例每分钟调用次数
端点指标
endpoint_cpm, 端点每分钟调用次数
endpoint_avg, 端点平均响应时间
endpoint_sla, 端点成功率
endpoint_p99, 端点响应时间的 p99 值
endpoint_p95
endpoint_p90
endpoint_p75
endpoint_p50
JVM 指标, JVM 相关的指标, 只有当 javaagent 启用时才有效
instance_jvm_cpu
instance_jvm_memory_heap
instance_jvm_memory_noheap
instance_jvm_memory_heap_max
instance_jvm_memory_noheap_max
instance_jvm_young_gc_time
instance_jvm_old_gc_time
instance_jvm_young_gc_count
instance_jvm_old_gc_count
服务关系指标, 代表服务之间调用的指标 指标的 ID 只能在拓扑图查询中获取
service_relation_client_cpm, 在客户端每分钟检测到的调用次数
service_relation_server_cpm, 在服务端每分钟检测到的调用次数
service_relation_client_call_sla, 在客户端检测到的成功率
service_relation_server_call_sla, 在服务端检测到的成功率
service_relation_client_resp_time, 在客户端检测到的平均响应时间
service_relation_server_resp_time, 在服务端检测到的平均响应时间
端点关系指标, 代表相互依赖的端点之间的指标. 只有在追踪代理启用时有效. 指标 ID 只能在拓扑查询中获得.
endpoint_relation_cpm
endpoint_relation_resp_time
我们来看看skywalking中页面框图的意思
上面对于的计算指标是
首先看latency表示的意思是服务下每个请求的耗时
all_p99 = from(All.latency).p99(10);all表示所有的服务，服务就是应用的意思当前系统下面有三个应用，三个应用下面一共存在1000次请求，这里指的就是所有1000次请求中99%的请求响应时间都是在某个范围内
global Top Throughput中表示当前所有的应用中的方法中，那个请求的数量最多
global Top slow Endpoint表示当前所有应用下面的那个请求最耗时
这里的Global heatmap实际上调用的是
当前的请求在热力图上的分布情况，每一次请求在热力图上面对应一个点
表示当前应用下的全部请求耗时在20毫秒和100毫秒
service_resp_time = from(Service.latency).longAvg();
表示当前应用下每个请求的耗时的平均值，所以存在不准的情况，应该不应该把当前应用向注册中心那个请求时间算在内，这里要注意
service_sla = from(Service.*).percent(status == true);
表示当前应用下sla：请求的成功率是多少
上面表表示应用spring-user在20点34分到21点04分这半个小时内，应用这段时间内每分钟的请求数目是1.33次，这个1.33次是如何算出来的了
应用在20点43分，发送了一次请求，在20点44分发送了一次请求，在20点45分发生了2次请求，所有20点43 20点44分 20点45分，三分钟之内发送了4请请求，每一分钟的平均请求时间为4除以3等于1.33.，这里要注意虽然选择的查询时间从20点11到21点11一共30分钟，这里面大部分时间没有请求产生，平均请求次数不能是4/30,而是统计真正发送请求的时间
对于的信息在数据库的表service_cpm中可以看到，entity_id表示当前应用的编号，3对于的就是spring-user应用，service_cpm记录的是当前一个小时之内应用的访问数据
如果当前应用选择查询的时间超过一个小时，选择最近一天，如下图所示，我们看到cpm为0，因为查询的是
我们可以看到选择最近一天查询的时间间隔是小时，查询的是service_cpm_hour这张表
从上面分析我们已经知道应用在20点43分，发送了一次请求，在20点44分发送了一次请求，在20点45分发生了2次请求，所有20点43 20点44分 20点45分，所以在20 内发送了4次请求，所有表中service_cpm_hour对于的2020010420这个时间点的值是4，页面上从1月3号21点到1月4号21点内没有任何请求，所以cpm为0
同理，选择最近一周，查询的是service_cpm_day这张表
在表service_cpm_day中时间是按照天进行统计的，在20200104 在1月4号这天发生了4次请求
同理应用的平均响应时间类似，这里为啥是74264.67ms了
应用在20点43分的这一分钟内发送了请求应用的平均响应时间123851，在20点44分应用在这一分钟内发生了请求对于的平均响应时间是76455，在20点45分发生了请求对于的平均响应时间是22488，所以在20点00到21点这段时间内，只有3分钟内发送了请求，其余时间没有发送请求，平均响应时间为（123851+76455+22488）/3=74264.67ms
应用的平均响应时间，是依据应用下的每个应用的实例响应时间计算出来的，查询的表如下
应用下面的p99 p50如下，查询的是service_p50相关的表
表示当前应用下面那个请求最慢，当前应用存在哪些实例
对于方法的操作
首先要选择那个应用，然后选择该应用下对于的端点
调用的统计信息为
// Endpoint scope metrics
endpoint_cpm = from(Endpoint.*).cpm();
endpoint_avg = from(Endpoint.latency).longAvg();
endpoint_sla = from(Endpoint.*).percent(status == true);
endpoint_p99 = from(Endpoint.latency).p99(10);
endpoint_p95 = from(Endpoint.latency).p95(10);
endpoint_p90 = from(Endpoint.latency).p90(10);
endpoint_p75 = from(Endpoint.latency).p75(10);
endpoint_p50 = from(Endpoint.latency).p50(10);
表示该端点对于的平均响应时间，平均请求信息，平均每分钟的请求数目灯
表示应用spring-user的方法/user/5在20点45分，这一分钟内的平均响应时间是25577毫秒
这里表示的是应用spring-user的方法/user/5在20点32分到21点02分内，方法的平均响应时间是74714毫秒