如何以编程方式处理服务器吞吐量配额？
How to deal with server throughput quota programatically?
我有一个程序可以对 Google Search Analytics 服务器进行多次查询。我的程序按顺序一个接一个地执行查询，因此每一瞬间，只会处理一个查询。
Google 建议每 100 秒最多 2000 个查询的吞吐量限制，以便将我的系统配置为更高效，我可能有两个想法：
知道每 100 秒 2000 次查询是每 0.05 秒一次查询，我通过休眠进程来分隔我的查询，但前提是任何查询花费的时间少于 0.05 秒，所以时间在这种情况下进程将休眠是完成 0.05 秒间隔的剩余时间。如果查询需要 0.05 秒或更长时间，我会立即触发以下内容。
第二个想法更容易实现，但我认为它的效率会降低：我将触发查询并记录进程开始的时间，所以如果我在 100 秒内达到 2000 个查询，剩下的时间我就等着睡觉。
到目前为止我还不知道如何衡量哪一个是最好的。
您对这两个选项有何看法？他们中的任何一个都更好，为什么？我还没有想出任何其他选择吗？ （特别是如果它比我的好）
其实你需要考虑的是它每100秒2000个请求。但是您可以在 10 秒内完成所有 2000 个请求，并且仍然处于配额的良好状态。
我很好奇你为什么担心它。如果您遇到以下错误之一
- 403 userRateLimitExceeded
- 403 rateLimitExceeded
- 429RESOURCE_EXHAUSTED
Google 只是建议您实施 Exponential backoff，其中包括让您的请求让错误休眠一会儿，然后重试。 （最多执行八次）。 Google 不会因为出现这些错误而惩罚您，他们只是要求您稍等片刻再试。
如果您想发疯，您可以像我在 C# 应用程序中所做的那样做一些事情 我创建了一个请求队列，我用它来跟踪自从我创建最后 100 个请求以来已经过去了多少时间。我称之为 Google APIs Flood Buster.
基本上我有一个队列，我在发出新请求之前记录每个请求，我检查它从我开始以来已经过去了多长时间。是的，这需要稍微移动队列中的项目。如果超过 90 秒，我就会睡觉（100 秒后），这大大减少了我的错误。它并不完美，但那是因为 google 在跟踪您的配额方面并不完美。他们通常会有一点偏差。
我有一个程序可以对 Google Search Analytics 服务器进行多次查询。我的程序按顺序一个接一个地执行查询，因此每一瞬间，只会处理一个查询。
Google 建议每 100 秒最多 2000 个查询的吞吐量限制，以便将我的系统配置为更高效，我可能有两个想法：
知道每 100 秒 2000 次查询是每 0.05 秒一次查询，我通过休眠进程来分隔我的查询，但前提是任何查询花费的时间少于 0.05 秒，所以时间在这种情况下进程将休眠是完成 0.05 秒间隔的剩余时间。如果查询需要 0.05 秒或更长时间，我会立即触发以下内容。
第二个想法更容易实现，但我认为它的效率会降低：我将触发查询并记录进程开始的时间，所以如果我在 100 秒内达到 2000 个查询，剩下的时间我就等着睡觉。
到目前为止我还不知道如何衡量哪一个是最好的。
您对这两个选项有何看法？他们中的任何一个都更好，为什么？我还没有想出任何其他选择吗？ （特别是如果它比我的好）
其实你需要考虑的是它每100秒2000个请求。但是您可以在 10 秒内完成所有 2000 个请求，并且仍然处于配额的良好状态。
我很好奇你为什么担心它。如果您遇到以下错误之一
- 403 userRateLimitExceeded
- 403 rateLimitExceeded
- 429RESOURCE_EXHAUSTED
Google 只是建议您实施 Exponential backoff，其中包括让您的请求让错误休眠一会儿，然后重试。 （最多执行八次）。 Google 不会因为出现这些错误而惩罚您，他们只是要求您稍等片刻再试。
如果您想发疯，您可以像我在 C# 应用程序中所做的那样做一些事情 我创建了一个请求队列，我用它来跟踪自从我创建最后 100 个请求以来已经过去了多少时间。我称之为 Google APIs Flood Buster.
基本上我有一个队列，我在发出新请求之前记录每个请求，我检查它从我开始以来已经过去了多长时间。是的，这需要稍微移动队列中的项目。如果超过 90 秒，我就会睡觉（100 秒后），这大大减少了我的错误。它并不完美，但那是因为 google 在跟踪您的配额方面并不完美。他们通常会有一点偏差。