Bybit API接口频率限制：指南与实战策略

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Bybit API 接口调用频率限制：进阶指南与实战策略

在快速发展的加密货币交易世界中，Bybit 作为一家领先的衍生品交易所，以其强大的 API 功能吸引了众多量化交易者和开发者。然而，在使用 Bybit API 的过程中，不可避免地会遇到调用频率限制 (Rate Limit) 的问题。这些限制旨在保护服务器稳定性和公平性，防止恶意攻击和滥用。本文将深入探讨 Bybit API 的频率限制机制，并提供一系列进阶策略，帮助您有效地管理和规避这些限制，确保您的交易策略顺利执行。

理解 Bybit API 频率限制

Bybit API 的频率限制是一套精细化的管理机制，旨在保障系统稳定性和公平性，并非采用单一的全局规则。其限制策略会根据不同的 API 端点、用户等级以及请求方式进行动态调整。这些限制通常以每分钟或每秒允许的请求数量来衡量，确保 API 资源得到合理利用。具体来说，以下因素会对频率限制产生显著影响：

  • API 端点类型： 不同的 API 端点承载着不同的功能，并因此具有不同的资源消耗和重要性。例如，交易相关的端点，如创建订单、修改订单、取消订单等，直接影响交易执行，对服务器资源消耗较大，且更容易成为高频交易或恶意攻击的目标，因此通常比获取市场数据的端点（如获取行情、深度信息等）具有更严格的频率限制。不同类型端点的频率限制可能相差数倍甚至数十倍。
  • 用户等级： Bybit 会根据用户的历史交易量、账户持仓量、资产规模等因素进行等级划分，并将用户划分为不同的 VIP 等级。等级越高的用户，通常能够享受到更高的 API 调用频率，以及更低的交易手续费等权益。这是因为平台认为高等级用户对平台的贡献更大，因此给予更多资源倾斜。具体的等级划分标准和对应的频率限制可以在 Bybit 官方文档中查阅。
  • 请求方式： 不同的请求方式也会影响频率限制。例如，批量请求 (Batch Request) 允许用户在单个请求中提交多个操作，虽然可以减少网络开销，但由于其潜在的资源消耗，可能会受到额外的限制，例如允许的批量操作数量上限或更低的整体频率限制。使用 WebSocket 协议进行实时数据订阅也可能与 REST API 具有不同的频率限制策略。
  • 时间窗口： 频率限制通常基于一定的时间窗口进行计算，例如每分钟、每秒或更短的时间间隔。这意味着您需要在规定的时间内严格控制请求数量，避免超出限制。一旦在时间窗口内超出允许的请求数量，可能会被触发频率限制，导致后续请求被拒绝。需要注意的是，不同的 API 端点可能具有不同的时间窗口大小，因此需要仔细阅读 API 文档。

违反频率限制的后果可能会非常严重，包括但不限于：临时 IP 封锁（导致来自您 IP 地址的所有 API 请求被拒绝）、API 密钥禁用（导致您的 API 密钥失效，无法再进行任何 API 调用）、甚至账户冻结等。这些惩罚会对您的交易活动产生重大影响。因此，充分理解并严格遵守 Bybit 的频率限制至关重要。您可以通过查看 Bybit 官方 API 文档、使用 API 提供的速率限制信息头、以及进行充分的测试来确保您的应用程序符合频率限制要求。

应对频率限制的高级策略

  1. 使用指数退避算法： 当遇到频率限制时，不要立即重试。而是应该采用指数退避算法，逐渐增加重试之间的等待时间。例如，第一次重试等待1秒，第二次等待2秒，第三次等待4秒，依此类推。这种策略可以避免服务器过载，提高请求成功的几率。 具体实现时，可以设置最大重试次数和最大等待时间，防止无限循环。 指数退避不仅适用于HTTP请求，也适用于其他需要重试机制的场景，如数据库连接、消息队列等。同时，为了更精细地控制重试行为，可以结合抖动（jitter）策略，在每次退避时间上增加一个随机的偏移量，以进一步分散请求压力。

仔细阅读官方文档：

这是最基础但也是最重要的步骤。Bybit 的官方文档，作为API使用的权威指南，详细描述了各个 API 端点的频率限制、请求参数规范、数据返回结构，以及常见的错误代码和对应的处理方法。务必仔细阅读并深入理解文档，了解不同 API 端点的具体限制，例如每分钟、每秒钟允许的请求次数，以及不同用户等级可能存在的差异，并根据您的交易策略和数据需求进行合理规划。特别关注官方文档的更新日志和版本变更记录，因为 API 的限制策略、数据格式、认证方式可能会随着 Bybit 平台的升级和安全策略的调整而发生变化。同时，文档中通常会包含最佳实践建议，例如使用批量请求来减少总请求次数，或者使用 WebSocket 连接来实时获取市场数据，从而避免频繁轮询 API 接口触发频率限制。仔细研究文档中关于错误处理的部分，掌握常见错误代码的含义，并实现相应的重试机制或错误报告功能，可以有效提高程序的健壮性和稳定性。

实施智能速率控制：

简单地限制总请求数量并不能有效防止API滥用，也不能优化API的使用效率。更有效的方法是实施智能速率控制，该策略能够根据不同API端点的特性和限制进行精细化管理。这意味着，开发者需要为不同的API端点配置独立的速率限制器，并根据实际情况动态调整请求速率。例如，对于读取数据的端点可以设置较高的速率限制，而对于涉及数据写入或计算密集型的端点则应设置较低的速率限制。

智能速率控制还应考虑到以下因素：

  • 用户级别： 针对不同级别的用户（例如，免费用户与付费用户）实施不同的速率限制。付费用户通常可以享受更高的速率限制，以换取更好的服务体验。
  • 时间窗口： 速率限制通常基于时间窗口进行计算，例如每分钟、每小时或每天。选择合适的时间窗口对于平衡API的可用性和防止滥用至关重要。
  • 动态调整： 监控API的使用情况，并根据实际情况动态调整速率限制。例如，在API使用率较低时，可以适当提高速率限制，而在API负载较高时，则应降低速率限制以防止服务过载。
  • 优先级： 为不同的请求设置优先级。例如，重要的请求可以优先处理，而不太重要的请求则可以延迟处理或直接丢弃。

通过实施智能速率控制，开发者可以更有效地管理API资源，防止API滥用，并为用户提供更好的服务体验。同时，也有助于提高API的整体性能和稳定性。

使用令牌桶算法 (Token Bucket Algorithm)：

令牌桶算法是一种广泛应用的流量整形和速率限制算法，尤其适用于控制API请求速率，确保系统稳定性和避免过载。其核心思想是使用一个“令牌桶”来控制请求的发送速率。想象一个固定容量的桶，以恒定的速率（例如，每秒生成 r 个令牌）向桶中添加令牌。每个令牌代表一个允许发送的请求。

当API客户端希望发送一个请求时，它必须从桶中取走一个令牌。如果桶中有足够的令牌，则允许请求通过，并从桶中移除相应数量的令牌。如果桶中没有令牌（即桶为空），则请求将被延迟或拒绝，直到桶中重新填充足够的令牌。

令牌桶算法的关键参数包括：

  • 令牌生成速率 ( r ): 定义了令牌添加到桶中的速度，通常以“令牌/秒”或“令牌/毫秒”为单位。此速率直接决定了API允许的最大平均请求速率。
  • 桶的容量 ( b ): 定义了桶中可以容纳的最大令牌数量。桶的容量决定了算法可以容忍的最大突发流量。较大的桶容量允许更大的突发流量，但也会增加请求延迟。

这种算法能够有效地平滑突发流量，使得实际发送的请求速率接近于令牌生成速率 r 。即使API客户端尝试在短时间内发送大量请求，令牌桶算法也会限制其速率，防止对API服务器造成过载。超过桶容量的请求将被丢弃或延迟处理，从而确保API的稳定性和可用性。

相比于漏桶算法，令牌桶算法允许一定程度的突发流量，只要桶中有足够的令牌可用。这使得它在需要响应快速变化的流量需求时更具优势。通过合理配置令牌生成速率和桶的容量，可以有效地平衡API的平均请求速率和对突发流量的容忍度，从而优化API的性能和可用性。

采用漏桶算法 (Leaky Bucket Algorithm):

漏桶算法是一种流量整形机制，它通过控制数据包流出的速率来平滑网络流量。其工作原理类似于一个固定容量的桶，数据包（或请求）像水滴一样流入桶中。桶以恒定的速率“泄漏”出数据包，这意味着无论流入桶中的数据包速度如何变化，流出的数据包速度始终保持恒定。

如果数据包流入的速度超过了桶的“泄漏”速度，那么桶将会逐渐装满。当桶完全装满时，新到达的数据包将被丢弃或放入缓冲区队列中等待处理。等待处理的数据包稍后将以恒定的速率从桶中流出。这种机制有效地抑制了流量的突发性，从而保护了后端服务器免受过载的影响。

与令牌桶算法类似，漏桶算法也常用于API速率限制，以防止恶意攻击或滥用。不同之处在于，漏桶算法强制执行一个严格的输出速率，而令牌桶算法允许在有可用令牌的情况下发生短时间的突发。漏桶算法的优势在于其简单性和易于实现，能够提供稳定的输出速率，防止突发流量冲击 API 服务器，确保服务质量和可用性。通过调整漏桶的容量和泄漏速率，可以灵活地控制流量整形的效果。

在实际应用中，漏桶算法可以通过多种方式实现，例如使用队列、定时器和计数器等。选择合适的实现方式取决于具体的应用场景和性能需求。例如，可以使用FIFO队列来存储等待处理的请求，并使用定时器来控制请求的流出速率。还可以使用计数器来跟踪当前桶中的数据量，并根据计数器的值来决定是否接受新的请求。

利用优先级队列：

针对具有高度时效性和重要性的交易操作，例如止损单、止盈单以及强制平仓等，有效利用优先级队列进行精细化管理至关重要。 将这些关键操作置于队列的最高优先级层级，能够显著提升其执行效率和响应速度，确保在市场波动剧烈或API调用受到频率限制的情况下，仍能得到及时处理。 优先级队列的设计允许系统根据预设的优先级规则，对交易请求进行排序，优先处理对用户风险控制和盈利锁定至关重要的操作，从而有效降低交易风险，提升交易体验。 这种机制尤其适用于高波动性市场，能够最大程度地保障交易策略的有效执行，并减少因API限制导致的潜在损失。

实现重试机制 (Retry Mechanism)：

当与加密货币交易所或区块链节点交互时，您可能会遇到频率限制错误（Rate Limit Error），这表明您在短时间内发送了过多的请求。此时，不应立即放弃操作，而是应当实施一个健壮的重试机制。该机制的核心在于在遇到错误后，暂停一段时间再尝试重新发送请求。这个等待时间至关重要，必须根据API文档或交易所的建议进行设置，确保足够长，从而避免再次触发频率限制。例如，一些API可能要求每次重试之间至少间隔1秒，而另一些可能需要更长的间隔，比如5秒甚至更长。为了避免程序陷入无限循环，需要对重试次数进行限制。可以设置一个最大重试次数，比如3次或5次。如果达到最大重试次数后请求仍然失败，那么就应该记录错误并进行适当的处理，例如通知管理员或停止进一步的尝试。一个好的重试机制通常会采用指数退避策略（Exponential Backoff），这意味着每次重试之间的时间间隔会逐渐增加，例如第一次重试等待1秒，第二次等待2秒，第三次等待4秒，以此类推，直到达到最大等待时间。这种策略可以有效地避免在网络拥堵或API暂时不可用时，不断发送请求导致情况恶化。

使用缓存 (Caching)：

为了优化API使用并降低请求频率，特别是在处理变动不频繁的市场数据时，实施缓存策略至关重要。例如，历史价格数据、账户余额以及交易对信息等，这些数据并非实时更新，因此可以利用缓存机制显著提升应用程序的效率。

可以将这些数据存储在本地缓存（例如内存缓存、Redis、Memcached等）中。设定一个合理的缓存过期时间（Time-To-Live, TTL），在这个时间段内，应用程序直接从缓存中读取数据，避免重复向API服务器发送请求。这样不仅减少了网络延迟，也降低了API服务器的负载，提升了整体性能和响应速度。

选择合适的缓存策略和存储介质，并根据数据的更新频率调整TTL值，是构建高效加密货币交易应用的关键环节。同时，需要考虑缓存失效策略，例如在数据发生变更时及时更新缓存，确保应用程序获取到的数据始终保持相对准确性。

批量请求 (Batch Request)：

Bybit API 提供了批量请求的功能，允许开发者将多个独立的API请求组合成一个单一的HTTP请求进行发送。 通过这种方式，可以显著减少客户端与服务器之间的网络往返次数，从而提高应用程序的整体性能和效率，特别是在需要频繁调用多个API接口的场景下。

使用批量请求时，需要将多个请求按照Bybit API规定的格式进行组织，通常是JSON数组的形式。 每个请求都需要包含必要的参数，例如API端点、请求方法（GET、POST等）以及请求体（如果需要）。 服务器在接收到批量请求后，会按照请求的顺序依次处理，并将结果以同样的形式（例如JSON数组）返回给客户端。

虽然批量请求可以带来性能上的提升，但也需要注意一些潜在的限制。 例如，Bybit API可能会对批量请求中的请求数量、总请求大小或者处理时间设置上限。 超过这些限制可能会导致请求失败或者被服务器拒绝。 因此，在使用批量请求之前，务必仔细阅读Bybit API的文档，了解相关的限制和最佳实践。

还需要注意的是，批量请求中的各个子请求可能会相互依赖，也可能彼此独立。 如果存在依赖关系，需要确保请求的顺序正确，并且能够正确处理可能出现的错误。 如果子请求之间是独立的，可以考虑使用异步编程技术来并发地处理这些请求，从而进一步提高性能。

在评估批量请求的适用性时，需要综合考虑多个因素，包括API调用的频率、网络延迟、服务器的处理能力以及应用程序的复杂度。 在某些情况下，使用批量请求可能并不是最优的选择，例如当请求的数量较少或者网络延迟已经很低时。 因此，建议在实际应用中进行性能测试，以确定是否使用批量请求以及如何配置批量请求才能获得最佳的性能。

监控 API 使用情况：

密切监控您的 API 使用情况，这对于维护 API 的稳定性和安全性至关重要。需要监控的关键指标包括：

  • 请求数量： 跟踪 API 的调用次数，可以帮助您了解 API 的受欢迎程度和使用模式。异常的请求量激增可能表明存在恶意攻击。
  • 错误率： 监控 API 返回的错误代码（例如 400、500 错误）。高错误率可能指示 API 存在缺陷、服务器过载或客户端请求错误。
  • 响应时间： 记录 API 响应所需的时间。响应时间过长可能会导致用户体验下降，甚至导致应用程序崩溃。需要区分不同类型的请求的响应时间，例如读取数据与写入数据。
  • 数据传输量： 监控 API 的输入和输出数据量，有助于发现潜在的性能瓶颈或安全风险，例如数据泄露或未经授权的数据访问。
  • 资源消耗： 监控 API 服务器的 CPU 使用率、内存占用率和磁盘 I/O。资源消耗过高可能表明 API 需要优化或需要更多资源。
  • 并发连接数： 监控同时连接到 API 服务器的客户端数量。高并发连接数可能导致服务器过载，需要采取负载均衡等措施。

通过监控这些指标，您可以及时发现潜在的问题，例如：

  • 请求速率过高： 限制 API 的请求速率，防止 API 被滥用或遭受拒绝服务攻击。可以使用令牌桶算法或漏桶算法进行限流。
  • API 密钥被盗用： 监控 API 密钥的使用情况，如果发现异常活动（例如来自未知 IP 地址的请求），则立即禁用该密钥。实施密钥轮换策略，定期更换 API 密钥。
  • 恶意攻击： 监控 API 的请求模式，识别潜在的恶意攻击，例如 SQL 注入、跨站脚本攻击等。使用 Web 应用防火墙（WAF）来保护 API 免受攻击。
  • 性能瓶颈： 识别 API 的性能瓶颈，并进行优化。例如，优化数据库查询、使用缓存、减少数据传输量等。
  • 代码缺陷： 监控错误日志，及时发现和修复 API 中的代码缺陷。使用单元测试和集成测试来提高代码质量。

与 Bybit 技术支持沟通：

当您在使用 Bybit API 过程中遇到任何问题，特别是与 API 的频率限制相关的问题，主动寻求 Bybit 技术支持团队的帮助是一个明智的选择。例如，您可以通过提交工单、发送电子邮件或是在 Bybit 官方社区论坛提问等方式联系他们。

如果您发现当前的 API 调用频率无法满足您的交易策略需求，并且频繁触发频率限制，您可以详细地向技术支持团队说明您的具体用例和需求。这包括您使用的 API 端点、请求的频率、交易量以及您的账户等级等信息。提供尽可能详细的信息能够帮助他们更好地理解您的情况，从而更有针对性地提供解决方案。

Bybit 技术支持团队可能会根据您的具体情况，提供以下个性化的解决方案：

  • 提高 API 调用频率限制： 在评估了您的交易需求和风险承受能力后，Bybit 可能会酌情提高您的 API 调用频率限制。
  • 提供更优化的 API 使用建议： 他们可能会建议您采用更有效的 API 调用方式，例如使用批量请求（Bulk Requests）来减少请求次数，或使用 WebSocket 流式数据来实时获取市场信息，避免频繁轮询 API。
  • 推荐使用不同的 API 端点： 对于某些特定的需求，可能存在更适合的 API 端点，技术支持团队可以为您推荐。
  • 协助排查代码问题： 如果您在 API 集成过程中遇到代码错误导致请求频率过高，技术支持团队也可以协助您排查问题。

请注意，提高 API 调用频率限制通常需要进行额外的申请和审核，Bybit 会综合考虑您的交易历史、账户安全状况以及风险承受能力等因素。 为了更好地与 Bybit 技术支持团队沟通，建议您提前准备好相关资料，例如 API 密钥、交易记录以及详细的问题描述。这样可以提高沟通效率，更快地获得解决方案。

代码示例 (Python)：带时间窗口的速率限制器

以下是一个使用 threading.Semaphore 实现的 Python 速率限制器示例，它引入了时间窗口的概念，允许在特定时间段内限制操作的执行频率。这种实现方式对于防止资源滥用和维护系统稳定性非常有用。

threading.Semaphore 是 Python 线程库中提供的同步原语，用于控制对共享资源的访问数量。通过设置信号量的初始值（即允许的最大并发访问量），可以限制在同一时刻访问资源的线程数量。

import threading import time

class RateLimiter: def init (self, rate_limit, period): """ 初始化速率限制器。 Args: rate_limit (int): 在给定的时间段内允许的最大操作次数。 period (int/float): 时间段，以秒为单位。 """ self.semaphore = threading.Semaphore(rate_limit) self.period = period self.last_reset = time.time() self.lock = threading.Lock() # 添加锁以保证线程安全地更新信号量 

def acquire(self):
    """
    尝试获取许可。如果超出速率限制，则阻塞直到可以获取许可。
    """
    with self.lock:
        if time.time() - self.last_reset > self.period:
            # 计算需要释放的许可数量
            permits_to_release = self.semaphore._max_value - self.semaphore._value

            # 释放许可，重置信号量
            for _ in range(permits_to_release):
                self.semaphore.release()

            self.last_reset = time.time()

    self.semaphore.acquire()

def release(self):
    """
    释放许可。
    """
    self.semaphore.release()

代码解释：

  • __init__ ：构造函数，初始化信号量 semaphore ，设置速率限制 rate_limit 和时间段 period ，以及记录上次重置时间 last_reset 。同时，引入线程锁 lock ，保证对共享资源的线程安全访问。
  • acquire ：尝试获取许可。首先检查自上次重置以来是否已经过了一个时间段。如果是，则重置信号量，恢复到初始的 rate_limit 值。然后，调用 self.semaphore.acquire() 获取许可。如果当前已经达到速率限制，则线程会被阻塞，直到有其他线程释放许可。通过线程锁保护对 last_reset 和信号量的并发访问。
  • release ：释放许可，增加信号量的计数。

使用示例： 

limiter = RateLimiter(rate_limit=5, period=1)  # 每秒最多 5 个请求

def task():
    limiter.acquire()
    try:
        print(f"Task executed at {time.time()}")
        time.sleep(0.1)  # 模拟任务执行时间
    finally:
        limiter.release()

threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=task)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

在这个示例中， RateLimiter 允许每秒最多执行 5 个任务。如果尝试在一秒内执行超过 5 个任务， acquire 方法会阻塞线程，直到有可用的许可。 finally 块确保即使在任务执行过程中发生异常，也能正确释放许可，避免信号量不平衡。

示例用法：每秒 10 个请求

rate_limiter = RateLimiter(10, 1)

此示例展示了如何使用 RateLimiter 类来限制每秒钟发送的 API 请求数量。 RateLimiter(10, 1) 初始化一个速率限制器，允许每秒钟最多处理 10 个请求。 第一个参数（10）定义了允许的最大请求数量，而第二个参数（1）定义了时间窗口，单位为秒。

def make_api_request(request_id):

此函数模拟一个需要速率限制的 API 请求。 request_id 参数用于标识不同的请求。

rate_limiter.acquire()

在发送 API 请求之前，调用 rate_limiter.acquire() 方法。 此方法会阻塞当前线程，直到速率限制器允许发送请求为止。 如果当前请求数量已达到限制， acquire() 方法会暂停线程，直到下一个时间窗口开始。 这确保了 API 不会因过多的请求而过载。

try:
print(f"Request {request_id}: Sending API request...")
time.sleep(0.05) # Simulate API request delay
print(f"Request {request_id}: API request completed.")

try 块包含实际的 API 请求代码。 print 语句用于模拟发送 API 请求和接收响应。 time.sleep(0.05) 模拟 API 请求的延迟，这里设置为 50 毫秒。 在实际应用中，这部分代码将被替换为真实的 API 调用逻辑。

finally:
rate_limiter.release()

finally 块确保在 API 请求完成后始终调用 rate_limiter.release() 方法，无论请求是否成功。 release() 方法释放速率限制器中的一个令牌，允许其他请求继续执行。 这对于维持准确的速率限制至关重要，即使 API 请求失败或引发异常。

模拟并发API请求

为了提升程序的并发处理能力，我们经常需要模拟多个API请求。以下代码示例展示了如何利用Python的 threading 模块创建并管理多个线程，从而并发地发起API请求。

threads = [] ：我们初始化一个空列表 threads ，用于存储即将创建的所有线程对象。

for i in range(20): ： 接着，我们使用一个循环创建20个线程。循环变量 i 将作为参数传递给每个线程执行的API请求函数，以便区分不同的请求。

thread = threading.Thread(target=make_api_request, args=(i,)) ： 在循环内部，我们使用 threading.Thread 类创建一个新的线程对象。 target 参数指定了线程要执行的函数，这里是 make_api_request ，它应该是一个已经定义好的函数，负责实际的API请求逻辑。 args 参数是一个元组，包含了传递给 make_api_request 函数的参数，这里我们将循环变量 i 作为参数传递进去。

threads.append(thread) ： 我们将新创建的线程对象添加到 threads 列表中，以便后续管理。

thread.start() ： 调用 thread.start() 方法启动线程。一旦线程启动，它将并发地执行 make_api_request 函数。

for thread in threads: ： 在启动所有线程之后，我们使用另一个循环来等待所有线程执行完毕。

thread.join() ： 调用 thread.join() 方法会阻塞当前线程（主线程），直到被调用的线程（子线程）执行完毕。这意味着主线程会等待每个子线程完成API请求后再继续执行。

print("All requests completed.") ： 当所有线程都执行完毕后，主线程会打印出"All requests completed."，表明所有API请求已经完成。

这个示例代码展示了如何使用Python的 threading 模块来并发地发起多个API请求。通过使用多线程，我们可以显著提高程序的处理效率，尤其是在需要进行大量I/O操作的场景下。 但是，需要注意，如果 make_api_request 函数包含大量的CPU密集型计算，使用多线程可能无法带来显著的性能提升，甚至可能因为线程切换的开销而降低性能。 在这种情况下，可以考虑使用多进程来充分利用多核CPU的优势。

在实际应用中，需要根据API服务器的限制和自身的硬件资源来调整并发请求的数量，避免对服务器造成过大的压力，同时也需要合理控制线程的数量，避免过多的线程切换开销。可以使用线程池等技术来更好地管理线程的生命周期和数量。

进阶思考

  • 分布式速率限制： 针对部署在多台服务器上的应用程序，必须实施分布式速率限制，以确保整个系统的请求频率受到统一控制。常用的实现方式是利用 Redis 或 Memcached 等分布式缓存系统。这些缓存系统能够提供跨服务器的共享计数器，用于跟踪每个客户端或 API 密钥的请求次数。您可以设计一个算法，当请求到达时，分布式速率限制器会检查缓存中的计数器。如果计数器未超过预设的阈值，则允许请求通过并递增计数器；否则，请求将被拒绝或延迟，直到计数器重置。这种方法确保了即使请求分散在多个服务器上，也能维持全局的速率限制策略。
  • 自适应速率限制： 为了优化 API 的使用效率，可以采用自适应速率限制策略。这种策略会根据 Bybit API 的实时响应时间和错误率，自动调整请求速率。具体来说，系统会持续监控 API 的性能指标，例如平均响应时间、最大响应时间和错误率。如果 API 响应时间超过预定义的阈值，或者错误率显著上升，系统会自动降低发送到 API 的请求速率，以减轻 API 服务器的压力，避免因过度请求而导致服务中断或性能下降。相反，如果 API 响应迅速且错误率低，系统可以逐步提高请求速率，以充分利用 API 的处理能力。自适应速率限制可以通过设置观察窗口和调整系数来实现。观察窗口用于收集 API 的性能数据，调整系数则用于控制请求速率的增减幅度。

理解 Bybit API 的频率限制机制至关重要。通过采用上述进阶策略，您可以更加有效地管理和规避这些限制，从而确保您的交易策略能够以稳定且高效的方式执行。这些策略不仅可以帮助您避免因超过速率限制而被封锁，还可以优化您的 API 使用方式，提高交易系统的整体性能和可靠性。实施这些策略需要仔细的规划和测试，以确保它们与您的特定交易策略和系统架构相兼容。