手机号码状态检测判错后：历史结果要不要补
上游状态口径变了、映射表漏改，存下来的手机号码状态检测结果就会不准。这篇按场景讲清错在哪一层、哪些情况必须重跑、哪些加个标注就够，以及补跑的量怎么算、留痕怎么做。
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半年后的一次排查里，客服翻出一批被判成空号的号码：这些人当初被移出触达范围，最近却有几位主动打来电话。名单是六个月前那一轮查询留下的，状态列上写着空号。技术团队随手重查了其中几十个，大部分现在是正常在网。数据负责人张口就是一句：这批历史结果要不要整体重跑。
补跑的决定不该在会议上凭感觉拍。重跑意味着调用量、费用和一次数据变更；不补，意味着这段历史继续带着旧口径存在。先把三件事拆开看：错的是什么、影响了谁、补一次要花多少。
同一份数据可能有两种「错」。一种是数值过时：半年前的检测结果本来就代表不了今天，这是数据的自然衰减，谈不上判错。另一种是系统性错误：状态语义调整过、本地映射表没跟着改，或者落库时把某一档状态写成了另一个值，这类错误在那段时间产生的记录都不可信。
分清这两种，处理方式完全不同。数值过时的部分，正确动作是重新查一遍；系统性错误的部分，先修映射与落库逻辑，再决定历史数据怎么办，否则重跑出来的新结果还是写错。
判断办法并不复杂：抽一批记录，用当前逻辑重查一次，看新旧差异是散在个别号码上，还是整批集中偏移。前者偏衰减，后者偏系统性错误。
回看链路，判错只可能出在三个地方。接口返回这一层，是状态口径本身变了；本地映射这一层，是映射表没跟着更新，比如接口新增了一类长时间关机，表里没有对应项，代码落到默认分支；落库与复用这一层，是存进去的值被别的系统当成含义不同的字段用。
三层混着查最容易乱。建议按顺序走：先看接口返回的原始状态是什么，再看映射表有没有覆盖，最后看下游读这张表时有没有二次加工。真正需要改代码的，通常只有中间那层。
把候选拆成三类，处理方式就清楚了。
第一类是口径级变化：某一档状态的含义整体改了，或者映射存在系统性错误，那段时间的结果都建立在错误基础上，并且已经影响了决策。这类要重跑，范围限定在受影响的批次和号段上。
第二类是范围明确的部分错误：比如某次映射改动只波及某个渠道的名单，那就只补这一段，不必全量。
第三类是个别号码的自然变动，或者差异根本不影响决策。这类不需要重跑，加一个标注字段，写明这条结果对应的查询时间和口径版本即可，后续使用时能识别就行。
三类之间拿不准的时候，先按第三类处理：加标注零调用量、可回退，也不会因为一次补救引入新的错误。
补跑的量通常被高估。真正要重查的是受影响的号码，不是整张历史表。算量时确认三件事：受影响批次的号码去重之后有多少条；其中多少条近期已经查过、可以直接复用；重试与失败请求在计费口径里怎么算。按次计费的接口，量算清楚，预算基本就清楚。
另一个容易漏的成本是并发。历史补跑没有当日交付的压力，把并发压低慢慢跑，别占满配额影响线上业务。这正是历史数据处理的便利之处——它随时可以做，而线上名单不行。
新结果直接盖掉旧结果，是补跑里最常见也最麻烦的做法。三个月后再有人问这批数据当时是怎么判的，谁也答不上来。
四类痕迹要留下：修正原因与涉及的批次范围、生效时间与映射表版本号、新旧结果同时保留、通知到了哪些下游系统。留痕不必做得很重，批次台账加一个字段就够，关键是能回答哪一版结果有效。
这套留痕和客户库号码状态检测快照：多久复核一次合适里的复核节奏是配套的：快照按周期刷新解决增量，补跑解决历史遗留，两者共用同一个口径版本字段会省很多事。
补跑不是越勤越好。三种情况建议不补：影响范围已经过期，当初那批名单早停止使用了；下游只把结果当参考，不构成任何自动决策；补跑一次的费用明显高于这段数据继续使用带来的收益。
三种情况的共同点是历史数据不再产生后果。把补跑的资源挪到正在产生后果的链路上，比如最近一轮触达名单，收益更高。
边界也要说清：号码属于虚拟运营商号段、是物联网卡或者是境外号码时，接口不会返回状态，这类记录在历史表里本来就是空值，不该当成判错去重跑，再跑一次也还是查不到。
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