异步解耦，避免消费处理耗时太久，部分监控时间被跳过
写入库表
计算规则: (realtimeValue / SampleValue) -1
DB数据层
告警策略选择
SampleValue
常规告警策略(generalStrategy)
监控统计数据表(每分钟一个数据点)
触发告警: 短信、电话、邮件
触发告警：短信、电话、邮件
扫描配置信息
基于采样策略配置，计算参考值样本的时间区间
消费配置数据
拟合参考曲线值
保存当前监控时间点的数据
基于告警配置，选取对应时间区间的数据集合
监控告警
基于告警配置，选取时间对应的数据集合
计算近10个点的参考值的时间区间
diff阶梯式下跌/上涨(当前值小于/大于前一个)，且小于阈值
查询配置的详细信息
查询参考值的样本值
对 数据集 里面的Realtimevalue值求和
基于最小二乘法算法，平滑参照值曲线
diff值
查询参考值的样本集
新增配置记录
start_at = 采集时间戳 - （60 * 采集粒度 -1) end_at = 采集时间戳 + 60
判断是否是可告警时段，否的话，退出，否则继续
启动脚本
监控统计配置
累计值策略cumulativeValueStrategy
支付监控告警系统
定时任务
判断是否 达到阈值条件
RealtimeValue
告警判断
取尾值数据，计算当前涨跌幅度
数据采集
基于配置，计算采集的时间粒度
脚本执行频率: 每分钟一次
移除样本集中的最大最小值，取平均值，得到参考值 sampleValue
