号码状态查询的日常抽检：每天抽多少条
号码状态查询的日常抽检不是为了算出准确率，而是为了发现变化。每天抽多少条、怎么按结论分层抽、对不上先怀疑哪一头、结果记在哪、要不要回补历史结论，七个问题一次答完。
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先给答案：起步量按每天一两百条定，按结论分层抽，不追求随机；抽检的目的不是算出一个准确率交给老板，而是看今天的结论和上周比有没有变形。
下面按被问到的顺序答，最后一条是很多人不问但会踩的。
联调验证一次就够，回答的是这套接口能不能用；抽检天天要做，回答的是它今天还准不准。
两者的取样逻辑也不一样。联调样本要覆盖各类状态，恨不得把八种都凑齐，号码状态查询联调：测试号码从哪来讲的是怎么凑这批号。抽检样本要贴着生产分布走：生产里九成是正常号码，样本里也该九成是正常号码，否则算出来的偏差没有意义。
还有一点常被混：抽检不是验收。验收看的是服务方在约定样本上的表现，抽检看的是你的名单、你的调用时点、你的重试策略叠加之后的结果。
看你想发现多大的变化。想发现五个百分点以上的偏移，一两百条足够；想发现一个百分点的漂移，得两千条起，成本立刻不合算。
多数团队的合理区间是每天 150 到 300 条，按当天调用量的百分之一到三取，量小的日子设一个下限。这个数不是为了统计显著性，是为了让曲线能连起来——同一种抽法连续跑两周，任何超过日常波动的偏移都看得出来。
量再大也不必按比例加。抽检的边际收益掉得很快，多抽几千条不如把同样的预算花在分层粗筛上。
至于怎么抽：按结论分层，别纯随机。
纯随机抽出来的样本里，空号可能只占三五个，一旦这几个判错，整条曲线的噪声比信号还大。正确做法是按昨天各结论的占比分配名额，占比小的状态给一个保底条数——比如空号、不在网、无短信能力各保底二十条，正常、关机按比例分剩下的。
分层之后还要固定两件事：固定的抽样时点，固定的重查间隔。今天上午抽的号，明天上午再查一遍，两次结论的差异才有解释力。时点一乱，你分不清差异来自号码本身还是来自抽样时间。
先怀疑自己的管道，再怀疑服务方。
顺序是这样：第一步看这条号码在我们库里是不是唯一，同一个号在两张表里状态不同，多半是回写的时候覆盖错了；第二步看两次查询之间隔了多久，关机、通话中这类状态本来就会变，隔六小时再查对不上很正常；第三步看当时有没有触发限流或重试，失败重试拿到的结论和首次不一致，问题在重试策略，不在结论本身。
三步都排掉，才轮到比对服务方。拿同一批号码在同一时点连查两次，看它自己稳不稳；再拿一批已知状态的号码做基准，看偏移是普遍的还是集中在某类号段。号码状态查询结论对不上现象：五类成因怎么排查列过更完整的顺序。
记在结果表旁边，别记在文档里。
每一次抽检要落四条：号码（打码）、首次结论、复检结论、复检时点。缺了时点，这条记录以后没法解释；缺了首次结论，你只能看到今天对不对，看不到变化。记录留在查询结果同一套存储里，按同样的保留期清理，别让抽检表变成第二个不受管的数据副本。
保留期跟结果表对齐就够了，通常九十天到半年。要留更长的趋势，留聚合后的每日比例，不留明细。
看偏差的方向和幅度，不看情绪。
如果偏差是系统性的——比如某类号段全被判成了空号——那这段历史的结论是错的，必须回补，并且要通知用过这批结论的业务方。回补的做法是重查，不是按比例修正，修正出来的数据在审计时解释不清。
如果偏差是零散的、比例在抽检误差之内，不回补，只在报表上标注当周的口径波动。回补一次要重跑几天甚至几周的名单，成本可能超过误差本身的损失，号码状态查询跑的遍数：结果以哪遍为准讲过两轮结论该怎么取舍。
判断线可以提前定死：偏差超过三个百分点且集中在某一类号码，回补；否则标注。
可以降，但别停，也别一次降到底。
连续四周异常率都在阈值内，把频次从每天降到每周两次，同时把单次样本量抬上去，保证每周的总样本数不掉。代价是发现延迟——问题可能要三四天才浮出来，所以调用侧的告警不能跟着降频，两者是两套机制，别用抽检替代告警。
降频之后如果某周异常率跳起来，立刻恢复日抽，别等到下个复盘周期。
抽检能发现结论漂移，发现不了能力缺口。有些号码无论抽多少次、怎么复检，都只会返回无结论：只用于设备联网的物联网卡、虚拟运营商自己放号的号段、登记在境外的号码，这三类不在三家基础电信企业的在网数据里。它们该在名单清洗阶段就被标出来，而不是混进抽检样本里拉低命中率。接口能力本身是直连移动、联通、电信，八种状态加携号转网识别，按次计费、即买即用，鉴权走请求头携带 AppCode，字段与错误码以商品详情页文档为准。【手机号在网状态批量查询】的商品页可以对着核一遍返回字段，抽检表里的字段名最好和它保持一致，省得半年后没人说得清对应关系。
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