流量过载：为什么 429 报错是系统停摆的信号？

在多店铺管理或大规模商品同步时，当控制台弹出 429 Too Many Requests，意味着你的应用已经耗尽了 Shopify 分配的 Credit。这不仅是接口调用受限，更会导致后续生成的 Webhook 回调产生级联阻塞，直接推高订单履约的延迟时间。

深度解析：Shopify 漏桶算法（Leaky Bucket）的运作机理

Shopify 对 REST API 的默认配额是每秒 2 次请求（普通店铺），上限 40 次。很多研发直接用 time.sleep(1) 来规避，这种做法在线性同步时可行，但在处理异步任务流时极其低效。因为 Credit 的恢复是每秒恒定漏出的，你必须实时监控响应头中的 X-Shopify-Shop-Api-Call-Limit 字段。

REST vs GraphQL 的 Credit 消耗对比

在复杂查询中，GraphQL 的效率远超 REST。以下是同一业务场景下的性能差异对比：

对比维度 REST API 模式 GraphQL 模式
查询逻辑 分多次请求不同端点 单次 Query 嵌套抓取
Credit 消耗 按请求次数扣除 (高) 按节点复杂度计算 (低)
数据冗余 字段全量返回 按需返回特定参数

实操解决方案：基于令牌桶的动态限制器

要实现效率最大化，不能靠硬编码的冷等待，而应采用主动侦测策略：

  • 动态流控：从响应头中解析出当前剩余 Credit，若剩余量低于 10%，自动降低并发协程数量。
  • 批量查询策略：将分散的商品更新请求合并为 GraphQL 的 bulkOperation，这是处理万级 SKU 时最稳的操作。
  • 分布式锁引入：在多节点环境下，通过 Redis 实现全局限流器，防止不同实例由于步调不一致共同把 IP 搞封封。

风险与避坑：老手常踩的两个坑

第一，忽视了 Admin API 与 Storefront API 的配额隔离。即便你测得 Admin API 飞快，但在流量高峰期，Storefront API 的限额可能会更早触顶，导致前端加购失败。第二，不要在 Webhook 处理器中直接触发同步请求，正确的做法是将数据入库到本地消息队列（如 RabbitMQ）后再异步异步消费执行，解耦同步逻辑与接口频次控制。

验证指标：如何判断优化生效？

通过监控日志，观察 Retry-After 头部触发的频率。如果该字段在 24 小时内的出现次数趋近于零，且平均订单同步耗时从秒级降低至毫秒级，说明你的令牌桶参数调校到了最佳平衡点。