审查你当前的过滤流规则
- 某些关键词在高流量事件期间可能会激增，例如当某品牌赞助大型体育赛事时，对该品牌的提及会猛增。
- 注意避免使用不必要或过于笼统的规则，以免产生多余的活动量。
- 在已知的高流量事件前，考虑提前与客户沟通，帮助他们合理规划。
对您的应用进行压力测试
了解连接的投放上限
- Academic：250 条 Post/秒
- Enterprise：Post/秒由访问级别设定
集成指南
处理高流量容量
重大全国性或全球性事件常常会引发社交媒体平台上用户活动的剧烈飙升。有些事件能够提前预知，如超级碗、政治选举，以及全球各地的新年庆祝；另一些则源于突发状况，如自然灾害、临时政治事件、流行文化热点，或 COVID-19 这类公共卫生大流行。
这类用户活动的激增可能转瞬即逝（以秒计），也可能持续数分钟。无论起因如何，都需要评估其对从 X 获取数据的应用所带来的影响。以下是一些最佳实践，帮助你的团队为高流量社交数据事件做好准备。
预估突发流量可能达到日均使用量的 5–10 倍。根据您的规则集，增幅可能会更高。
流式传输和投放上限取决于访问级别。因此，流的返回结果量是固定的。
使用流时，为避免丢失数据，保持连接至关重要。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，具备立即重试连接的逻辑。
构建多线程应用是处理高吞吐流的关键策略。总体而言，管理数据流的最佳实践是用一个独立的线程或进程建立流式连接，然后将接收到的 JSON 事件写入内存结构或带缓冲的流读取器。这个“轻量级”的流处理线程负责接收数据，并将其缓存在内存中，按需增减。随后由另一个线程消费该结构，承担解析 JSON、准备数据库写入，或应用所需的其他“重活”等繁重处理。
事件可能发生在非工作时间或周末，因此请确保您的团队已做好准备，应对在正常工作时段之外出现的流量峰值。