由 dawei 在高并发场景下，流量的瞬时爆发对系统稳定性提出了严峻挑战。传统的流量监控方式往往难以在海量请求中精准识别关键流量，导致资源浪费或响应延迟。
动态流量捕获新策略的核心在于实时分析与智能筛选。通过引入轻量级的流量特征提取算法，系统能够在不增加额外负载的情况下，快速识别出具有代表性的请求模式。
该策略利用机器学习模型对历史流量数据进行训练，构建出不同业务场景下的流量特征库。当新流量进入时，系统会自动匹配特征，优先捕获高价值或异常流量。
同时，该方法支持动态调整捕获规则。例如，在突发流量高峰期间，系统可以临时扩大捕获范围，确保关键操作不受影响。
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实践表明，这种策略不仅提升了流量分析的准确性，还显著降低了系统的资源消耗，为高并发环境下的稳定运行提供了有力保障。