纸飞机 API 对接如何处理海量数据传输？

你拿纸飞机（Telegram）发消息，用户多了就卡，根本原因还是没搞懂它的 API 机制和消息推送逻辑。

首先，Telegram Bot API 是异步推送，不是你一直推消息它就一直响应。你用轮询查消息，用户多了，轮询间隔处理不过来，肯定卡。

其次，消息推送不能一股脑全部发送，得控制节奏。可以分批发送+消息队列，先把用户分组，按组发，每组之间加个延时，别一次性全发出去。

另外，考虑用 Webhook 代替轮询，效率高得多，响应快，扛得住并发。

最后，如果你做的是营销项目，建议提前测一下极限并发，看看你的服务器能不能扛住。扛不住的话，建议用云服务弹性扩容，比如 AWS、阿里云这些，按需加资源。

消息推送，本质就是一个调度问题，别让系统堆满请求就好了。

Telegram本身是高并发传输的，但是如果你自己搭的服务器不行，比如配置太低、代码没优化好，人一多就卡了。

可以从这几个方面优化：

1. 升级服务器配置，比如换更高性能的云主机、负载均衡；

2. 用异步任务队列（比如celery）发送消息，避免阻塞主线程；

3. 批量发送消息，减少接口调用次数；

4. 缓存频繁访问的数据，减少数据库压力；

5. 监控系统性能瓶颈，及时调整优化策略。

只要架构设计得当，基本不会卡。别指望Telegram帮你扛所有流量，你得自己做好服务端优化。

首先，纸飞机（Telegram）API本身支持高并发，你卡顿的问题大概率是你自己的服务器或者代码设计问题。

要解决海量数据不卡顿，核心点如下：

1. 异步处理：不要使用同步阻塞的方式发消息，换成异步框架，比如 Python 的 `asyncio`，Node.js 的 `async/await`，这样并发性能会提升一个数量级。

2. 批量发送：不要一条一条发，打包成小批次发，减少API请求次数。

3. 限流：不要一股脑全部塞进去，加个限流，比如每秒50条，避免触发Telegram的限制。

4. 分布式部署：用户多了，一台服务器扛不住，可以多台服务器同时跑任务，配合消息队列（比如 RabbitMQ、Redis Queue）进行调度。

最后，一定要监控系统状态，观察CPU、内存、网络延迟，发现问题及时调整。

Telegram API 要想高效处理大数据传输，有几点需要注意。

第一，要分批发送。不要一次性发送太多，而是拆分成小批次发送，这样服务器压力会小很多。第二，使用异步处理。发送后不要等待结果，可以继续发送，效率会大大提高。

第三，压缩数据。比如用二进制代替文本，数据量会小很多，传输效率会更高。第四，使用缓存。重复发送的内容可以缓存，这样服务器压力也会减小。

这四点结合起来，基本能解决用户多导致卡顿的问题。找到自己的瓶颈，有针对性地优化效果最好。