平台可用性
约定服务范围内，平台端点能否建立连接并接受有效请求。
Reliability Scope
先明确“可靠”具体指向什么
体育数据链路通常跨越服务端、网络、数据交付和客户端处理。单一接口响应正常，并不能证明最终应用获得了完整、及时且可正确消费的数据。
接口成功率
有效请求是否获得符合协议、状态码和响应结构约定的结果。
数据及时性
事件发生、平台处理、传输到达与客户端可用之间的时间差。
数据完整性
预期记录、字段、事件序列和关联实体是否完整并可追踪。
客户端处理质量
消费、去重、排序、持久化、校准和展示逻辑能否正确运行。
端到端结论需要分层验证
建议分别记录平台侧、传输侧和客户端侧指标，并通过统一请求标识、事件标识、时间戳和版本信息关联。这样才能判断异常发生在哪一层，避免将客户端超时、网络抖动或消费积压直接归类为平台不可用。
Measurement Model
让可靠性指标可以复核
指标名称相同，不代表计算口径相同。任何服务等级或性能结论，都应同时给出指标定义、统计窗口、数据来源、排除条件和验证方式。
不要仅使用孤立百分比
缺少统计周期、样本范围和异常排除规则的数值，无法支持可比较的可靠性判断。
| 验证要素 | 需要明确的内容 | 实施建议 |
|---|---|---|
| 指标定义 | 测量对象、成功条件、失败条件和计算公式 | 维护指标字典并进行版本控制 |
| 统计窗口 | 实时、滚动窗口、自然周期或业务事件周期 | 同时保留短窗口告警和长窗口趋势 |
| 数据来源 | 服务端日志、网关、探针、客户端日志或业务校验 | 记录来源、采样方式与时间同步状态 |
| 异常排除 | 无效请求、计划变更、调用方错误和不可控依赖 | 排除规则应预先约定并保留审计记录 |
| 聚合维度 | 接口、区域、数据类型、版本、客户端和错误类别 | 避免平均值掩盖局部或长尾异常 |
| 验证证据 | 原始日志、追踪标识、时间线、样本与复现步骤 | 确保结论可以由双方独立复核 |
Monitoring
覆盖请求、连接和数据消费全过程
监控不仅要发现服务是否响应，还要判断数据是否按预期到达、是否出现缺口，以及客户端处理队列是否保持健康。
请求监控
- 请求量、有效请求量与拒绝量
- 状态码、业务错误码与超时分类
- 接口、版本、调用方与区域维度
连接监控
- 连接建立、断开与重连原因
- 心跳状态、空闲时长与会话持续时间
- 网络路径、DNS 和 TLS 错误
延迟监控
- 端到端延迟及各处理阶段耗时
- 分位数、峰值与长尾变化
- 服务端与客户端时钟偏差
数据缺口监控
- 序列号、游标或更新时间连续性
- 预期实体、字段和事件覆盖情况
- 迟到、重复和乱序事件识别
处理队列监控
- 待处理量、消费速率与积压时长
- 失败消息、重试次数与死信记录
- 处理器容量与下游依赖状态
告警设计
- 按影响程度划分告警等级
- 组合持续时间与错误比例条件
- 关联处置手册、责任人和升级路径
Failure Handling
按异常类型选择处理策略
自动重试并不适合所有错误。先识别认证、网络、容量、服务端或数据异常，再决定重试、暂停、切换、补偿或人工介入。
认证与授权异常
包括凭证无效、签名错误、权限不足、时间偏差或认证配置不一致。
避免
对确定性认证失败进行无上限重试，造成无效流量和凭证锁定风险。
建议
停止当前请求，核对时间、密钥、签名输入、权限范围和环境配置。
网络与连接异常
包括 DNS、TLS、连接超时、连接中断、网络路径抖动和长连接心跳异常。
避免
所有客户端同时固定间隔重连，引发同步重试和瞬时流量峰值。
建议
使用指数退避、随机抖动、重连上限，并在恢复后检查数据游标或缺口。
容量与频率异常
包括请求频率受限、并发超限、消费能力不足和下游处理积压。
避免
忽略限流信息立即重发，或在消费端积压时继续无界接收数据。
建议
遵循重试提示，实施速率控制、背压、队列上限和容量扩展策略。
服务端异常
包括临时服务错误、依赖异常、处理超时或部分资源不可用。
避免
对非幂等写入盲目重放，或在持续失败期间无限扩大并发。
建议
区分可重试状态，设置熔断与重试预算，并保留请求标识用于排查。
数据内容异常
包括字段缺失、类型错误、关联失效、重复、乱序、异常值或后续修正。
避免
直接丢弃异常记录，或将未经验证的替代值写入主数据。
建议
隔离异常样本，保留原始内容和版本信息，执行补偿、校准或人工复核。
Recovery
从恢复连接到恢复数据一致性
连接恢复只是第一步。可靠的恢复流程还需要确认事件缺口、重复记录、顺序变化和本地状态偏差，并在必要时执行回放与校准。
重试
仅对可恢复且满足幂等要求的失败执行受控重试，配置退避、抖动、次数上限和总体重试预算。
重连
重新建立会话后校验认证状态、订阅范围、游标位置和最后确认事件，避免直接假定数据连续。
补偿与回放
依据事件标识、时间范围或游标请求缺失数据；消费端应具备去重能力，并记录回放批次。
校准
将增量状态与权威快照或完整资源重新比对，修复累计偏差，并保留修正前后的审计记录。
回退与降级
当实时链路无法稳定恢复时，切换到经过验证的请求式、缓存或批量路径，并清晰标记数据时效状态。
恢复方案应匹配数据交付方式
实时流、请求式接口与批量交付具有不同的游标、补偿、重放和一致性处理方式。
Data Quality
把数据质量检查纳入运行保障
高可用接口仍可能交付不完整或无法正确关联的数据。质量检查应贯穿接收、处理、存储和展示阶段。
完整性
检查必需字段、预期实体、关联对象及事件序列是否缺失。
一致性
比较跨资源、跨接口和跨时间状态之间是否存在冲突。
及时性
确认数据到达时间是否满足对应业务场景的时效要求。
唯一性
利用稳定标识和幂等规则识别重复实体、请求与事件。
修正记录
保留版本、修正原因、变更时间和受影响对象的追踪信息。
推荐的质量处理闭环
检测与隔离
通过结构、规则和关联校验发现异常，将异常样本与正常处理路径隔离。
记录与关联
保存原始负载、请求标识、事件标识、版本和处理时间线。
补偿与复核
执行重取、回放或校准，并验证修复后数据是否满足预期。
追踪与改进
记录根因、影响范围和修复动作，将重复问题转化为自动检查规则。
验证证据建议
- 原始请求与响应样本
- 关联标识与准确时间线
- 接口、格式和客户端版本
- 预期结果与实际结果差异
- 稳定复现步骤与影响范围