1. 在FluentBit配置文件中调整缓冲区大小和写入间隔的值。通过增加缓冲区的大小和减少写入间隔，可以提高FluentBit的数据处理能力，减少记录积压带来的限流情况。示例代码如下：

[OUTPUT]
    Name firehose
    Match *
    delivery_stream my-delivery-stream
    region us-east-1
    buffer_chunk_size 1M
    buffer_max_size 1G
    flush_interval 10s

2. 调用AWS API获取服务配额和限制，以便确定Firehose当前的使用情况和限流阈值。如果超出了配额，可以进行更高级别的处理，例如增加DeliveryStream的数量或请求AWS支持团队进行更改。示例代码如下：

import boto3

client = boto3.client('firehose')

def get_limit():
    response = client.describe_limits()
    print(response['AccountLimit']['MaxNumberOfDeliveryStreams'])
    print(response['AccountLimit']['DeliveryStreamLimit'])
    print(response['AccountLimit']['TotalSizeInMB'])
    print(response['AccountLimit']['NumberOfDeliveryStreams'])
    print(response['AccountUsage']['DeliveryStreamUsage'])
    print(response['AccountUsage']['TotalSizeInMB'])

3. 使用CloudWatch监控Firehose日志流，并在将记录发送到Firehose之前将日志推送到S3，以便对其进行进一步分析和处理。此外，您还可以使用Lambda或Kinesis Data Firehose将数据存储到S3。

[OUTPUT]
    Name s3
    Match logs
    s3_bucket_name my_bucket_name
    s3_bucket_region my_bucket_region
    s3_key_format %{time_slice}/%{hostname}/%{processor}-%{thread_id}-%{sequence}.%{file_extension}
    flush_interval 5s
    utc

以上是解决AWS Firehose限流记录摄取问题的几种方法和示例代码。您可以根据自己的需求进行选择和调整。