要给出“表中的“幻影度量值””包含代码示例的解决方法，首先需要了解“幻影度量值”的含义和背景。幻影度量值（phantom metrics）是指在分布式系统中，用于衡量系统性能、资源利用率或其他度量指标的虚拟指标。

解决方法可以分为以下几个步骤：

1. 确定需要度量的指标：首先需要明确要衡量的指标，例如系统的吞吐量、延迟或资源利用率等。

2. 实现虚拟指标：根据确定的指标，设计相应的算法来计算虚拟指标。这可能涉及到对系统的监控、数据采集和分析等操作。

3. 编写代码示例：根据设计的算法，编写代码示例来计算虚拟指标。具体实现方式会根据系统的特点和需求而有所不同。

以下是一个示例代码，用于计算一个虚拟指标，即系统的平均响应时间（average response time）：

import time

class PhantomMetrics:
    def __init__(self):
        self.total_response_time = 0
        self.num_requests = 0
    
    def record_request(self):
        start_time = time.time()
        # 模拟请求处理
        time.sleep(0.5)
        end_time = time.time()
        
        self.total_response_time += (end_time - start_time)
        self.num_requests += 1
    
    def get_average_response_time(self):
        if self.num_requests == 0:
            return 0
        
        return self.total_response_time / self.num_requests

# 使用示例
metrics = PhantomMetrics()

# 模拟处理10个请求
for _ in range(10):
    metrics.record_request()

# 获取平均响应时间
average_response_time = metrics.get_average_response_time()
print(f"Average Response Time: {average_response_time} seconds")

在这个示例中，PhantomMetrics类用于记录每个请求的开始和结束时间，并计算总的响应时间和请求数量。通过调用get_average_response_time方法，可以获取系统的平均响应时间。

可以根据实际需求和系统特点，对这个示例进行修改和扩展，以适配不同的度量指标和系统环境。