- 口径：分母、过滤条件、业务周期影响先核对
- 分布：用历史数据看典型波动范围，取合理分位做阈值
- 时间窗：拉长 for 与统计窗口过滤瞬时抖动
- 抑制：只在存在因果依赖时使用，不滥用
用历史分布辅助定阈值（示例）
用历史分布辅助定阈值（示例）
# 过去 30 天服务平均延迟的 99 分位（5 分钟采样）
quantile_over_time(0.99,
(sum by (service) (rate(http_request_duration_seconds_sum[5m]))
/ sum by (service) (rate(http_request_duration_seconds_count[5m])))[30d:5m])调完观察两周再评估；频繁微调会让值班无法形成可靠预期。