纸飞机 API 对接如何实现数据的分布式处理与存储？

你的问题是对接纸飞机API如何处理大数据量，以及如何存储。这里有几个关键点：

1. 分批获取数据

不要一次全拿，按页码或者ID范围分批获取。比如每页50条，一页一页地拿，每次拿的数据量可控。

2. 异步处理任务

把数据放入消息队列（比如Redis、RabbitMQ），再通过后台程序慢慢处理，避免主程序阻塞。

3. 数据库分表分库

数据量大时，把数据按规则拆到不同的表或库中，比如按用户ID哈希分片，提升查询效率。

4. 缓存热点数据

高频访问的数据放入Redis缓存，减少数据库的频繁查询。

5. 监控+限流

设置好API的请求频率限制，同时监控服务器负载，避免突发流量把系统压垮。

这样就可以比较平稳地应对数据量增长的问题了。

首先，数据多了的话，建议用队列处理，比如用 Redis 或 RabbitMQ，可以控制并发，不至于一下子把系统压垮。

然后，数据存储可以拆分到多个节点，使用分布式数据库，比如 MongoDB 的分片集群，数据自动分片，读写压力也分散了。

另外，建议异步处理，把数据写入数据库的操作放到后台任务中，不影响前端的响应速度。

最后，监控系统的负载情况，必要时横向扩展服务器节点，确保系统稳定。

1. 你提到数据量大，建议使用消息队列比如RabbitMQ或Kafka进行分批处理，不要一股脑都塞进去。

2. 数据存储可以使用分布式数据库比如MongoDB分片集群，可以支撑高并发。

3. 纸飞机API有调用频率限制，可以加一层缓存，比如Redis，不要频繁调用接口。

4. 处理完的数据分库分表，可以按时间或用户ID切分，查询效率更高。

5. 最后监控系统负载，使用异步处理+限流策略，不要让系统崩溃。

搞定以上几点，基本就稳了。