做电商数据分析、批量商品采集或大促订单同步时，经常需要批量调用 API—— 但很容易遇到「限流报错」「响应慢」「数据遗漏」等问题！分享 4 个批量调用的优化技巧，通用所有电商平台 API：
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合理控制调用频率，避开限流红线所有 API 平台都有限流规则（比如每秒 1~5 次），超过会触发 429 报错（请求过于频繁）。优化方案：
- 批量请求时加「动态延迟」：根据平台限流规则，设置每次请求间隔 0.2~1 秒（比如淘宝 API 设 0.5 秒间隔）；
- 分时段调用：非实时需求（如数据分析）可避开高峰时段（9:00-12:00、20:00-22:00），选择凌晨或清晨批量处理；
- 复用测试 key：先用测试 key 测试限流阈值，再调整正式环境的调用频率。
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采用「分页 + 分批」策略，减少单次请求压力批量获取 1000 条数据时，不要一次性请求，按「分页参数 + 分批处理」拆分：
- 用 page（页码）和 page_size（每页条数）控制单次返回数据量（建议每页 10~20 条）；
- 每批请求完成后，暂停 1~2 秒再发起下一批，避免集中请求导致服务器压力过大；
- 示例：获取 1000 条商品数据，分 50 批，每批 20 条，每批间隔 1 秒，既不会限流，又能保证效率。
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异步请求 + 回调通知，提升并发处理能力同步请求会阻塞进程，批量调用时效率极低。优化方案：
- 用异步框架（如 Python 的 aiohttp、Java 的 CompletableFuture）发起并行请求，同时处理多个接口调用；
- 对接 API 的「回调通知」功能：批量提交任务后，不用一直等待返回，平台处理完成后会主动推送结果到你的回调地址，节省等待时间。
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失败重试 + 断点续传，避免数据遗漏网络波动、平台临时故障会导致部分请求失败，优化方案：
- 给每个请求设置「重试机制」：失败后自动重试 3 次，每次间隔 2 秒，仍失败则记录日志；
- 实现「断点续传」：记录已成功获取的数据 ID，下次批量调用时跳过已处理数据，只请求未获取的部分。
补充：如果需要批量调用多平台 API（比如同时采集淘宝、1688、拼多多的商品数据），优先选支持「批量统一调用」的聚合 API 服务，不用为每个平台单独设计批量逻辑，效率翻倍。
