DNF90 服务端与启动器完整源码（含 GM 工具功能增强）
服务端（Go）： - GM 塞背包/带属性装备发放：在线角色推送 op14 增量物品行，背包实时刷新，无需回角色选择界面 - GM 改金币/改等级：去掉在线拒绝，落库后推送 op14 钱包/op37 等级状态，在线实时刷新 - 等级端点统一切换到新版 GMSetCharacterLevel（自带在线刷新） - 无限/锁死疲劳模式 + 燃烧疲劳：每房间消耗 2 点、打怪与通关经验双倍 - 燃烧疲劳开关时给所有在线角色推送系统提示（op12 mode 0） - 深渊史诗掉率：GM 全局倍率 + 城镇增益药剂窗口倍率，真实接入掉落结算 启动器（Python/JS）： - 标题栏自绘、窗口 1204x717、禁止拖拽改大小、仅最小化/关闭 - GM 工具：疲劳与燃烧、深渊史诗掉率、拍卖行上架（单一定价对齐） - 拍卖行上架前端对齐服务端单一价格语义，修复 400 报错
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645b64fe21
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package metrics
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import (
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"math"
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"sort"
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"strconv"
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"strings"
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"sync"
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)
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// DurationBucketsSec 匹配 Prometheus client_golang 的默认延迟桶布局。
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// 适合 HTTP/RPC 调用、handler 分发、Profile 读写、Redis/MySQL 命令、Lua 限流等
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// 大部分游戏服务端"亚秒级到秒级"的请求延迟。需要更长尾时显式传 Buckets 覆盖。
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var DurationBucketsSec = []float64{
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0.005, 0.01, 0.025, 0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 1, 2.5, 5, 10,
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}
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// Histogram 是观察值（默认按秒）的分布统计；按 Prometheus 协议输出为
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// <base>_bucket / <base>_count / <base>_sum 三类样本族。
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//
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// Histogram 自身只维护内存累加状态；最终样本通过注册的 Observer 在每次
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// scrape 触发时写回 Registry。这使得 Histogram 可以承载高频 Observe 而不
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// 每次都 touch Registry 的全局 map。
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//
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// 调用方应在启动时构造一次 Histogram 并复用，不要在每次请求里 New。
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type Histogram struct {
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registry *Registry
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name string
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buckets []float64
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base map[string]string
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mu sync.Mutex
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series map[string]*histogramSeries
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}
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type histogramSeries struct {
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labels map[string]string
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bucketCnt []uint64
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count uint64
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sumSec float64
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}
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// HistogramOptions 用于构造 Histogram。空字段会回退到合理默认。
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type HistogramOptions struct {
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// Buckets 是上界（秒）切片，必须严格递增且为正；空切片回退到 DurationBucketsSec。
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// 不需要手动加 +Inf 桶，Histogram 在序列化时自动追加。
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Buckets []float64
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// Labels 是该 Histogram 上所有样本共享的基础标签，常见用法是固定 service、node。
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Labels map[string]string
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}
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// NewHistogram 构造一个 Histogram 并注册成该 Scope 对应 Registry 的 observer。
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// observerKey 与 metric name 关联，重复构造同名 Histogram 会替换前一个 observer。
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func NewHistogram(scope Scope, name string, opts HistogramOptions) *Histogram {
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if scope.registry == nil {
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return &Histogram{name: scope.Name(name)}
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}
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fullName := scope.Name(name)
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if fullName == "" {
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return &Histogram{}
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}
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buckets := normalizeBuckets(opts.Buckets)
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h := &Histogram{
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registry: scope.registry,
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name: fullName,
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buckets: buckets,
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base: scope.Labels(opts.Labels),
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series: make(map[string]*histogramSeries),
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}
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scope.registry.RegisterObserver("histogram:"+fullName, func(r *Registry) {
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h.flush(r)
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})
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return h
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}
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// Buckets 返回该 Histogram 当前生效的上界（不含 +Inf）。仅用于调试 / 测试。
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func (h *Histogram) Buckets() []float64 {
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if h == nil {
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return nil
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}
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out := make([]float64, len(h.buckets))
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copy(out, h.buckets)
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return out
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}
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// Observe 记录一次观察值，默认无附加 labels。
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func (h *Histogram) Observe(seconds float64) {
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h.ObserveWithLabels(seconds, nil)
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}
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// ObserveWithLabels 记录一次观察值并附加 per-observation labels。labels 会与
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// HistogramOptions.Labels 合并；每组不同的 labels 都会成为独立的样本序列。
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func (h *Histogram) ObserveWithLabels(seconds float64, labels map[string]string) {
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if h == nil || h.registry == nil {
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return
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}
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if math.IsNaN(seconds) || math.IsInf(seconds, 0) {
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return
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}
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if seconds < 0 {
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seconds = 0
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}
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merged := mergeLabels(h.base, labels)
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key := labelsKey(merged)
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h.mu.Lock()
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series, ok := h.series[key]
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if !ok {
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series = &histogramSeries{
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labels: cloneLabels(merged),
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bucketCnt: make([]uint64, len(h.buckets)),
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}
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h.series[key] = series
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}
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series.count++
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series.sumSec += seconds
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for i, upper := range h.buckets {
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if seconds <= upper {
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series.bucketCnt[i]++
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}
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}
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h.mu.Unlock()
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}
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// flush 把内存累加状态写回 Registry。在每次 scrape 由 RunObservers 触发。
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// 我们以"绝对值"写回（SetHistogramSample 替换语义），避免与 normalizeSamples
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// 的累加路径互相干扰。
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func (h *Histogram) flush(registry *Registry) {
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if h == nil || registry == nil {
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return
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}
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h.mu.Lock()
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snapshot := make([]*histogramSeries, 0, len(h.series))
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for _, series := range h.series {
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snapshot = append(snapshot, &histogramSeries{
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labels: cloneLabels(series.labels),
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bucketCnt: append([]uint64(nil), series.bucketCnt...),
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count: series.count,
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sumSec: series.sumSec,
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})
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}
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h.mu.Unlock()
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for _, series := range snapshot {
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for i, upper := range h.buckets {
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leLabels := withLabel(series.labels, "le", formatBucketBound(upper))
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registry.SetHistogramSample(h.name+"_bucket", leLabels, Int64FromUint64(series.bucketCnt[i]), false, 0)
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}
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// +Inf 桶等价于 count，但 Prometheus 协议要求它显式出现。
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infLabels := withLabel(series.labels, "le", "+Inf")
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registry.SetHistogramSample(h.name+"_bucket", infLabels, Int64FromUint64(series.count), false, 0)
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registry.SetHistogramSample(h.name+"_count", series.labels, Int64FromUint64(series.count), false, 0)
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registry.SetHistogramSample(h.name+"_sum", series.labels, 0, true, series.sumSec)
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}
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}
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// normalizeBuckets 校验 / 复制 / 排序 buckets。空输入返回默认；输入会被复制
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// 以避免调用方后续修改影响 Histogram 内部状态。
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func normalizeBuckets(in []float64) []float64 {
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if len(in) == 0 {
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out := make([]float64, len(DurationBucketsSec))
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copy(out, DurationBucketsSec)
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return out
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}
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cleaned := make([]float64, 0, len(in))
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for _, b := range in {
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if math.IsNaN(b) || math.IsInf(b, 0) || b <= 0 {
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continue
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}
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cleaned = append(cleaned, b)
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}
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if len(cleaned) == 0 {
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return normalizeBuckets(nil)
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}
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sort.Float64s(cleaned)
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// 去重，避免 le 标签冲突。
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deduped := cleaned[:0]
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for i, b := range cleaned {
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if i == 0 || b != cleaned[i-1] {
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deduped = append(deduped, b)
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}
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}
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out := make([]float64, len(deduped))
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copy(out, deduped)
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return out
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}
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func withLabel(labels map[string]string, key, value string) map[string]string {
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out := make(map[string]string, len(labels)+1)
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for k, v := range labels {
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out[k] = v
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}
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out[key] = value
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return out
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}
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func formatBucketBound(value float64) string {
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// Prometheus 习惯把 0.005 显示成 "0.005" 而非 "5e-03"。用 %g 在大多数桶
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// 上会给出干净小数；遇到极小或极大值时再退到科学计数。
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s := strconv.FormatFloat(value, 'g', -1, 64)
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// 进一步避免 "1" 这种没有小数点的形式造成与整数 bucket 混淆。
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if !strings.ContainsAny(s, ".eE") {
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s += ".0"
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}
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return s
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}
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