家里装了智能摄像头，总感觉手机App卡顿，一查才发现后台一直在上传大量监控视频。这就像做性能监控时采样频率设太高，系统还没来得及喘气，就被数据压垮了。
采样频率不是越高越好
很多人觉得监控越密集越准，于是把采样频率调到每秒一次甚至更高。结果呢？服务器负载飙升，日志文件几天就占满硬盘。就像你每隔一分钟就去厨房看一眼汤有没有开，不仅自己累，锅还可能被你掀飞了盖子。
实际上，大多数服务的波动不会在毫秒级发生。比如网页响应时间，每5秒采一次完全够用。关键是要匹配业务节奏，而不是盲目追求数字漂亮。
怎么定合适的频率？先看场景
你要是监控家里的Wi-Fi信号强度，可以设成每30秒一次。毕竟没人指望Wi-Fi每秒钟都稳定如初。但如果你在跑金融交易系统，那可能就得缩短到1秒甚至更短，因为延迟几秒就可能亏钱。
一个实用的做法是：先用较高频率跑一天，收集原始数据，然后降频回放对比。比如从每秒一次降到每5秒取一个平均值，看看关键指标有没有明显偏差。没太大变化，就可以大胆降低频率。
代码里怎么控制
像用Prometheus这类工具，可以在配置文件里直接指定采集间隔：
scrape_configs:
- job_name: 'web_service'
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']上面这个配置就是每5秒抓一次数据。改成10s就是降低一半负载。简单改个数字，机器立马轻松不少。
动态调整比固定频率更聪明
有些高级监控系统支持自适应采样。平时流量低的时候每10秒采一次，一旦检测到错误率上升，自动切到每秒采样。等系统恢复了再降回去。就像空调的节能模式，有人在房间才强力制冷，没人就静音待机。
这种策略特别适合访问量波动大的网站。晚上用户少，采样稀一点；白天高峰期自动加密采集，既不错过问题，也不浪费资源。
别忘了存储和查询成本
高频采样产生的数据量是指数级增长的。每秒一次的数据存一周，可能比每分钟一次存一年还多。到时候别说分析了，光是打开图表就要转圈半分钟。
建议在数据保留策略上也做分级。原始高频数据只留24小时，之后汇总成分钟级或小时级的平均值长期保存。这样查历史趋势也不会拖慢系统。