审查你当前的过滤的流规则
- 在高量事件期间，某些关键词的热度可能会飙升，例如某品牌赞助大型体育赛事时的品牌提及。
- 注意避免任何不必要或过于宽泛的规则，以免产生多余的活动量。
- 在预期会出现高量事件之前，考虑提前与客户沟通，帮助他们做好相应规划。
对你的应用进行压力测试
了解连接的投递上限
- Academic：250 Posts/秒
- Enterprise：Posts/秒由访问级别设定
集成指南
处理高并发容量
重大国家级或全球性事件往往会引发社交媒体平台上用户活动的剧烈飙升。有些事件是可预见的，例如 Super Bowl、政治选举以及全球各地的新年庆祝活动。另一些时候，流量峰值则源于突发情况，如自然灾害、意外的政治事件、流行文化热点，或 COVID-19 等公共卫生大流行。
这些用户活动的激增有时转瞬即逝（以秒计），也可能持续数分钟。不论成因如何，都应充分考虑其对从 X 获取数据的应用所带来的影响。以下是一些最佳实践，可帮助你的团队为高流量的社交数据事件做好准备。
预计突发流量可能达到日均使用量的 5–10 倍。根据你的规则集，增幅可能会更高。
流和投递上限取决于访问级别，因此 stream 的投递结果量是固定的。
在使用 stream 时，保持连接对于避免数据丢失至关重要。你的客户端应用应能够检测到断开，并在重连失败时采用指数退避策略，同时具备立即重试连接的逻辑。
构建多线程应用是处理高流量 stream 的关键策略。总体而言，管理数据 stream 的最佳实践是使用单独的线程/进程来建立 streaming 连接，然后将接收到的 JSON 活动写入内存结构或带缓冲的 stream 读取器。这个“轻量级”的 stream 处理线程负责处理传入的数据，可在内存中进行缓冲，并根据需要扩缩。然后由另一个线程消费该 hash，执行解析 JSON、准备数据库写入，或完成你的应用所需的其他“重型”工作。
事件可能发生在非工作时间或周末，因此请确保你的团队已为在常规工作时间之外出现的峰值做好准备。
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