据我了解，Esper 是使用查询构建的，以区分传入事件中的相关内容和不相关内容。
我正在考虑使用 Esper，但我不确定它是否适合我的场景。
我的场景：
我需要为大量客户跟踪一些事情。我每秒会收到大量事件，每个事件都需要确定某个客户的进度速率。
示例一：假设我卖火柴，因此我卖得很快。所以我一直有很多交易，我想跟踪每个客户购买了多少匹配项。当一位顾客购买了 10 支火柴时，我希望他得到一个免费的火柴盒。所以对于这个简单的例子，我会说，不要使用 Esper。
但是随着这种情况的发展，问题可能是客户应该为他购买的第 10 场比赛获得一个免费盒子，之后每第 3 场他将获得 2 场比赛的奖金。
购买 50 根火柴后，他会得到一个 XL 大小的火柴盒，里面装满了火柴。
依此类推，多个规则相互叠加。
我对 Esper 如何解决它的猜测：
所以，我认为这应该在 Esper 中完成的方式是，在运行时为每个客户创建一个查询。但由于我有 2 000 000 名客户，我售出的每场比赛的查询量都会以极快的速度增长。（也许我误解了埃斯珀的工作原理？）
现在我只被问题困住了......
随着查询的增加，Esper 的性能下降了多少？是否可以让 Esper 在不创建客户特定查询的情况下在客户级别进行计算？
我还听说 Esper 有时缺乏线程和稳定性，有人对此有任何问题吗？
总的来说，我对 Esper 真的很陌生，可能根本不是我想要的。或者，也许我只是误解了 Esper 的用法。:)
感谢您的阅读！