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通过查询批处理避免速率限制
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
在调试过程中，Sentry遇到INC-666事件，导致警报处理超负荷，未能及时发送警报。通过批量查询Snuba，查询次数从1500万减少至200万，提升了处理效率，最终优化了警报系统，确保用户体验不受影响。
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关键要点
- 在调试过程中，Sentry遇到INC-666事件，导致警报处理超负荷，未能及时发送警报。
- 事件导致警报规则后处理步骤负载过重，未能触发应发送的警报。
- 通过批量查询Snuba，查询次数从1500万减少至200万，提升了处理效率。
- 优化了警报系统，确保用户体验不受影响。
- 在事件恢复期间，警报错误率从每5分钟10个降至0，然后在恢复期间平均超过40个。
- 通过批量处理Snuba查询，减少了总查询次数，避免了速率限制。
- 在实施批量处理后，扫描的字节数从20TB降至1TB。
- 减少了由于Snuba速率限制而丢失的查询数量。
- 通过调整查询频率，平衡用户体验与系统负载。
- 最终通过五行新代码实现了显著的性能提升。
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延伸问答
INC-666事件是什么导致的？
INC-666事件是由于警报处理步骤负载过重，导致未能及时发送警报。
如何通过批量查询Snuba来优化警报处理？
通过批量查询Snuba，查询次数从1500万减少至200万，从而提升处理效率，避免速率限制。
批量处理Snuba查询的效果如何？
批量处理后，Snuba查询次数减少，扫描的字节数从20TB降至1TB，警报错误率也显著降低。
在事件恢复期间，警报错误率有什么变化？
在恢复期间，警报错误率从每5分钟10个降至0，然后平均超过40个。
如何平衡用户体验与系统负载？
通过调整查询频率，减少查询次数，从而平衡用户体验与系统负载。
实现批量处理需要哪些技术手段？
实现批量处理需要使用ZADD和ZRANGEBYSCORE等方法，并设置新的任务来处理缓冲区。
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