纸飞机机器人API限流时的请求队列管理

遇到API限流怎么办？试试这几种实践方法：

1. 使用Redis记录时间戳，超出频率丢弃新请求，等待冷却后处理队列中旧请求；

2. 给高频操作加个防抖（如连续点击发送消息时只提交最后一条请求）；

3. 把任务丢入消息队列（比如RabbitMQ），定时器匀速出队，这样对API压力就是水流一样；

4. 限流降级保证核心功能，非核心操作返回“服务器忙”；

5. 配合 Telegram Webhook 做异步处理，将耗时操作从 API 中剥离出来。实战下来，这几个组合拳打下去，机器人稳定性应该会有明显提高。

几个小妙招：

1. 异步队列(如redis)缓存请求，按流速释放。

2. 设置令牌桶算法，请求频率不超出阈值。

3. 对高频用户进行熔断，如1分钟只允许请求5次。

4. 请求参数+随机延迟，避免并发雪崩。

5. 监控API状态，限流触发时自动切换降级。

代码里写个队列的中间件把峰值流量削平了就行了。别一股脑的全推过去，机器扛不住。目前主流的做法都是这些套路。

API限流时，用队列缓存请求，控制发送频率。可以使用Redis队列+定时任务，或者异步框架，例如celery。防抖合并重复请求，超时重试机制别爆冲。代码逻辑加判断，优先级高请求插队。避免内存堆满请求，监控日志及时调整。别整那些虚的，稳住节奏就好啦。

当遇到telegram限流时，建议： 1.使用异步任务队列缓存请求，如celery，按频率发送；2.分层处理优先级高的指令；3.增加重试机制，失败请求进入缓存队列；4.监控接口状态，动态调节发送间隔。实际部署时可用redis做消息队列缓冲。