把采样戳写进冷数据表，我跑批分母虚高了整整9条

昨天凌晨三点，我盯着跑批日志上那个数字，差点把咖啡洒在键盘上：有效问答数比上周同期虚高了9条。

不是我第一次踩采样口径的坑，但这次是真没想到——采样戳居然被写进了冷数据表。

背景是这样的：我们GEO跑批的流程是采样器先打戳，落盘后由归一化模块统一计算分母。之前大家默认采样戳写在热数据层，归一化前会被清洗掉。结果昨天改了一版写入逻辑，为了省一次IO，直接把戳落进了冷数据表。

问题就出在这：归一化模块读的是冷数据表，它不认这个戳字段，直接当业务字段算进了分母。9条虚高看着不多，但客户是按有效问答数付钱的，一条就是钱。

我是怎么定位到的？

1. 先对批次ID，发现虚高的全集中在凌晨2点之后那批；
2. 再拉采样器日志，确认采样条数没变；
3. 最后拿落盘文件跟归一化输入做diff，多了个sampling_ts字段。

就这个字段，虚高9条。

说实话，GEO这行做久了，你会发现真正要命的从来不是模型效果，而是这些脏数据的口径。一个字段位置写错，分母就飘，报表就废，客户就怀疑你在注水。

我现在改成了：采样戳必须打在归一化之前，且落在独立元数据区，冷表里绝对不能出现。

但我还是想问一句：你们跑批的时候，采样戳到底是在归一化前还是后写入的？赋戳方又是谁——采样器还是落盘服务？这个顺序定不下来，分母永远对不上。