震惊！掌握加密货币 API 进阶技巧，让你交易效率翻倍！

API 进阶技巧

作为一名加密货币开发者或交易员，掌握 API 的进阶技巧至关重要。 API（应用程序编程接口）是与交易所和其他区块链服务交互的关键桥梁。通过更深入地理解和利用 API，可以实现更自动化、更高效、更复杂的交易策略和数据分析。

1. 速率限制 (Rate Limiting) 的处理

几乎所有的加密货币 API 都会实施速率限制，以防止恶意攻击、过度使用以及维护服务器的稳定性和性能。理解并正确处理速率限制是成功使用 API 的首要原则，也是构建健壮应用的必要条件。

理解速率限制策略： 仔细阅读 API 文档，深入了解速率限制的具体规则和策略。速率限制通常基于时间窗口（例如，每分钟、每小时或每天允许多少次请求）以及请求的类型（例如，公共数据与私有数据）。一些 API 可能对不同的端点或不同的用户等级（例如，免费用户与付费用户）有不同的速率限制。务必识别所有影响请求配额的因素。
使用重试机制和错误处理： 当遇到速率限制错误（通常是 HTTP 状态码 429 "Too Many Requests" 或 403 "Forbidden"）时，不要立即放弃或导致程序崩溃。实施一种健壮的重试机制，建议使用指数退避 (exponential backoff) 算法。这意味着每次重试之间的时间间隔会逐渐增加，例如第一次重试间隔 1 秒，第二次间隔 2 秒，第三次间隔 4 秒，以此类推。记录每次重试尝试，并在达到最大重试次数后发出警告。合理的错误处理策略应该包括记录错误信息、通知管理员以及向用户提供友好的提示。
提前规划请求和优化数据获取： 尽可能预估请求的频率，并将其控制在速率限制之内。通过以下方法减少请求次数：
- 缓存数据： 将经常访问且不太频繁更新的数据缓存在本地或使用缓存服务，以减少对 API 的直接请求。
- 批量请求 (Batch Requests)： 如果 API 支持，将多个请求合并成一个批量请求。这样可以显著减少请求次数，提高效率。
- 压缩数据： 请求和接收的数据可以使用 gzip 或其他压缩算法进行压缩，减少网络传输量，间接降低速率限制的影响。
- 选择合适的 API 端点： 某些 API 可能会提供针对特定用例优化的端点，例如聚合数据或筛选数据。选择最合适的端点可以减少需要处理的数据量和请求次数。
使用 WebSocket 或 Server-Sent Events (SSE)： 如果 API 提供了 WebSocket 接口或 Server-Sent Events (SSE)，优先考虑使用它们。WebSocket 允许建立持久的双向连接，实时接收数据更新，避免频繁地发送 HTTP 请求轮询。SSE 是一种单向通信协议，适用于服务器向客户端推送数据的场景，也能有效地减少不必要的请求。
监控和日志记录： 实施全面的监控和日志记录机制，跟踪 API 请求的频率、响应时间以及速率限制情况。这可以帮助你及时发现问题、优化请求策略，并预测未来的速率限制瓶颈。
考虑使用 API 密钥轮换： 如果 API 提供商允许，可以考虑使用多个 API 密钥，并轮换使用它们。这有助于分散请求，降低单个密钥达到速率限制的风险。但需要注意的是，API 提供商可能会对密钥轮换有特定的限制，务必仔细阅读文档。

示例 (Python):

以下代码演示了如何在Python中使用 requests 库进行网络请求，并加入了重试机制以应对临时性错误，例如服务器过载或速率限制。它使用指数退避算法来增加重试间隔，避免立即重试可能导致的问题。

import time import requests

导入必要的模块： time 用于实现延迟， requests 用于发送HTTP请求。

MAX_RETRIES = 5 INITIAL_DELAY = 1 # 秒

定义常量： MAX_RETRIES 设置最大重试次数， INITIAL_DELAY 设置首次重试的延迟时间（以秒为单位）。

def make_request(url): retries = 0 delay = INITIAL_DELAY while retries < MAX_RETRIES: try: response = requests.get(url) response.raise_for_status() # 检查 HTTP 错误 return response.text except requests.exceptions.RequestException as e: if response.status_code == 429: print(f"Rate limit exceeded. Retrying in {delay} seconds...") time.sleep(delay) delay *= 2 # 指数退避 retries += 1 else: print(f"An error occurred: {e}") return None # 或者 raise e，根据实际情况处理

make_request 函数尝试发送GET请求到指定的URL。它使用一个 while 循环，在达到最大重试次数之前不断重试。 try...except 块捕获可能发生的 requests.exceptions.RequestException 异常，这涵盖了各种网络请求错误。 response.raise_for_status() 方法检查HTTP响应状态码，如果状态码表示错误（例如404, 500），则会引发异常。如果状态码为429 (Too Many Requests)，表示达到了速率限制，程序会等待一段时间然后重试。指数退避通过每次重试时将延迟时间乘以2来实现，避免对服务器造成过大压力。如果发生其他类型的错误，则打印错误信息并返回 None （或者可以选择抛出异常）。函数成功时返回响应的文本内容。

print(f"Failed to make request after {MAX_RETRIES} retries.")
return None

如果超过最大重试次数仍然失败，则打印一条消息并返回 None 。

2. 使用签名认证 (Signature Authentication)

为了保障交易安全和防止未经授权的访问，绝大多数加密货币交易所和区块链服务的 API 都强制采用签名认证机制。这意味着每个API请求都需要包含一个基于请求参数、您的私钥（API Secret）以及特定签名算法生成的数字签名。服务器会使用您的公钥（API Key）验证该签名，从而确认请求的真实性和完整性。签名认证能够有效地防御中间人攻击，确保数据在传输过程中没有被篡改。

理解签名算法： 仔细阅读目标 API 的官方文档，深入理解其使用的具体签名算法。常见的签名算法包括 HMAC-SHA256、HMAC-SHA512 和 RSA 等。不同的 API 可能采用不同的算法，并且对参数的排序、连接方式和编码格式有不同的要求。例如，某些 API 可能会要求将所有参数按照字母顺序排列后连接成一个字符串，然后使用密钥进行哈希运算。
安全地存储密钥： API 密钥，尤其是私钥（API Secret），必须得到极其严格的保护。 绝对禁止将 API 密钥硬编码到任何源代码文件中 。推荐采用以下更安全的方案：
- 环境变量： 将密钥存储在服务器的环境变量中，并在运行时通过代码读取。
- 配置文件： 使用加密的配置文件来存储密钥，并在应用程序启动时解密。
- 密钥管理系统 (KMS)： 使用专门的 KMS，例如 HashiCorp Vault 或 AWS KMS，来安全地存储、管理和审计密钥的使用。
同时，限制密钥的权限，只授予其完成特定任务所需的最低权限。定期轮换密钥也是一种有效的安全措施。
确保时间戳同步： 许多 API 为了防止重放攻击，要求在请求中包含一个精确的时间戳（Unix 时间戳）。服务器会检查该时间戳的有效性，如果时间戳与服务器时间相差过大，请求将被拒绝。为了保证时间戳的准确性，建议使用以下方法：
- 网络时间协议 (NTP) 服务器： 使用 NTP 服务器同步系统时间。 NTP 服务器是高度精确的时间源，可以确保服务器时间的准确性。
- API 提供的同步端点： 某些 API 提供专门的时间同步端点，可以通过调用该端点来获取服务器的当前时间，并根据其校准本地时间。
注意时区差异，并将时间戳转换为 API 要求的格式。
仔细阅读 API 文档： 签名过程通常涉及多个步骤，参数的格式、编码、连接方式以及哈希算法的选择都必须严格按照 API 文档的规定执行。文档中可能包含示例代码和常见错误排除指南。即使是细微的错误，例如参数顺序错误或编码方式不一致，都可能导致认证失败。因此，务必仔细阅读 API 文档，并进行充分的测试。关注 API 文档的更新，因为 API 可能会不定期地调整签名算法或参数要求。

示例 (Python):

该示例展示了如何使用Python与加密货币交易所的API进行交互，特别是如何创建安全签名以进行身份验证，并最终提交订单。代码使用了标准库，如 hashlib 和 hmac 进行签名生成， time 获取时间戳，以及 requests 发送HTTP请求。务必安装 requests 库： pip install requests

import hashlib import hmac import time import requests import os

以上代码段导入了必要的Python库。 hashlib 提供了多种哈希算法， hmac 用于生成带密钥的哈希（HMAC）， time 用于获取当前时间戳， requests 用于发送HTTP请求，而 os 用于访问环境变量。

API_KEY = os.environ.get("YOUR_API_KEY") API_SECRET = os.environ.get("YOUR_API_SECRET") API_ENDPOINT = "https://api.example.com/v1/order" # 替换为实际 API 端点

在这里，你需要将 YOUR_API_KEY 和 YOUR_API_SECRET 替换为你从交易所获得的实际API密钥和密钥。这些敏感信息通常存储在环境变量中，以避免硬编码到脚本中。 API_ENDPOINT 变量定义了用于提交订单的交易所API的URL。请务必将其替换为交易所提供的正确端点。

def create_signature(api_secret, params): query_string = '&'.join([f'{k}={v}' for k, v in sorted(params.items())]) signature = hmac.new(api_secret.encode('utf-8'), query_string.encode('utf-8'), hashlib.sha256).hexdigest() return signature

create_signature 函数负责生成请求的数字签名。它接受API密钥（ api_secret ）和请求参数（ params ）作为输入。它按字母顺序对参数进行排序，并将它们连接成一个查询字符串。然后，它使用HMAC-SHA256算法，使用API密钥作为密钥对查询字符串进行哈希。它将生成的哈希值转换为十六进制字符串并返回。

def place_order(symbol, side, quantity, price): timestamp = int(time.time() * 1000) # 毫秒级时间戳 params = { 'symbol': symbol, 'side': side, 'quantity': quantity, 'price': price, 'timestamp': timestamp }

place_order 函数封装了订单提交的逻辑。它接受交易对（ symbol ）、买卖方向（ side ，例如 "buy" 或 "sell"）、数量（ quantity ）和价格（ price ）作为输入。它还会生成一个毫秒级的时间戳，并将其包含在请求参数中。时间戳有助于防止重放攻击。

signature = create_signature(API_SECRET, params)

调用 create_signature 函数，使用 API 密钥和订单参数生成签名。

headers = { 'X-API-KEY': API_KEY, 'X-API-SIGNATURE': signature }

创建一个包含 X-API-KEY 和 X-API-SIGNATURE 的HTTP头部。 X-API-KEY 用于标识你的账户，而 X-API-SIGNATURE 用于验证请求的完整性和真实性。某些交易所可能使用不同的头部名称，请参考交易所的API文档。

response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, data=params) return response.text

使用 requests.post 方法向API端点发送POST请求。请求头包含API密钥和签名，请求数据包含订单参数。该函数返回服务器的响应文本。需要对响应进行错误处理，例如检查HTTP状态码和解析JSON响应以获取订单确认或错误消息。一些交易所可能要求将参数放在URL查询字符串中而不是放在POST请求的数据部分，具体取决于API的设计。

示例用法

以下代码展示了如何在交易平台上下达一个限价买单，购买价值0.01个比特币的BTCUSDT交易对，并设定价格为30000美元。`place_order`函数封装了与交易所API交互的复杂性，简化了交易流程。

result = place_order("BTCUSDT", "BUY", 0.01, 30000)
print(result)

参数说明：

"BTCUSDT" : 交易对，表示比特币兑美元。
"BUY" : 交易方向，表示买入。
0.01 : 交易数量，表示购买0.01个比特币。
30000 : 交易价格，表示以30000美元的价格买入。这是一个限价单，只有当市场价格达到或低于30000美元时，订单才会成交。

result 变量将包含交易执行的结果。这通常是一个包含订单ID、交易状态、成交价格和数量等信息的字典或JSON对象。可以打印 result 来查看交易的详细信息，例如：

print(result)
# 可能的输出示例：
# {'order_id': '123456789', 'status': 'NEW', 'price': '30000.00', 'executedQty': '0.00', 'cummulativeQuoteQty': '0.00'}

在实际应用中，需要处理交易可能出现的各种情况，例如余额不足、网络连接错误、API请求失败等。可以添加错误处理机制来提高代码的健壮性。

3. 使用 WebSocket API 进行实时数据订阅

对于需要近乎实时市场数据流的应用，例如高频交易机器人、实时图表分析工具或监控面板，WebSocket API 提供了一种优于 REST API 的解决方案。它通过保持持久连接，允许服务器主动推送数据，从而避免了频繁轮询，显著降低了延迟和资源消耗。

选择合适的 WebSocket 客户端： Python 中存在多种强大的 WebSocket 客户端库。 websockets 库提供了一个简洁且异步的接口，特别适合构建高并发应用。 aiohttp 则集成于一个更全面的异步 HTTP 客户端框架中，提供了 WebSocket 支持，并能与现有的 aiohttp 应用无缝集成。选择时应考虑项目的并发需求、依赖关系和性能目标。
处理连接断开与自动重连： WebSocket 连接的稳定性受到网络波动、服务器负载和服务维护等因素的影响。一个健壮的应用需要能够优雅地处理连接断开的情况。实现自动重连机制是至关重要的，这通常涉及使用指数退避算法，逐渐增加重试间隔，以避免在服务器繁忙时造成进一步的压力。同时，需要记录断开事件，并提供监控指标，以便及时发现潜在的问题。
精确控制数据订阅与过滤： 通过 WebSocket 订阅大量不必要的数据会显著增加应用程序的计算和网络负担。仔细分析应用的需求，只订阅相关的频道和数据流是提升效率的关键。许多交易所提供细粒度的数据过滤选项，例如只订阅特定交易对的成交价更新，或只关注特定深度的订单簿变动。利用这些过滤功能，可以显著减少接收到的消息数量，并降低解析和处理的开销。
理解并高效处理消息格式： 大多数加密货币交易所使用 JSON 格式通过 WebSocket 发送数据。准确理解 API 文档中定义的消息结构至关重要。使用像这样的 Python 内置库或第三方库（如 or ，它提供了更高的性能）来解析 JSON 消息。同时，考虑到数据量可能非常大，采用流式解析技术（如使用 i 库）可以避免一次性加载整个消息到内存，从而提高效率，特别是在资源受限的环境中。还需关注 API 定义的数据类型和单位，确保正确地解释和处理接收到的数据。

示例 (Python):

本示例展示了如何使用 Python 的 asyncio 和 websockets 库订阅加密货币交易所的实时行情数据。该代码片段提供了一个异步函数，用于建立 WebSocket 连接并持续接收特定交易对的 ticker 信息。

需要导入必要的库： asyncio 用于异步编程， websockets 用于处理 WebSocket 连接。

import asyncio
import websockets
import

接下来，定义一个异步函数 subscribe_to_ticker ，该函数接收一个参数 symbol ，代表要订阅的交易对，例如 "BTCUSDT"。函数内部构建 WebSocket 的 URI。请将 wss://stream.example.com/ws/{symbol}@ticker 替换为实际交易所提供的 WebSocket 地址。不同的交易所的 WebSocket API 地址和数据格式可能有所不同，务必参考交易所的官方文档。

async def subscribe_to_ticker(symbol):
    uri = f"wss://stream.example.com/ws/{symbol}@ticker" # 替换为实际 WebSocket 地址

使用 websockets.connect(uri) 建立 WebSocket 连接，这是一个异步上下文管理器，确保连接在使用完毕后自动关闭。在 async with 代码块中，使用一个无限循环 while True 来持续接收数据。

    async with websockets.connect(uri) as websocket:
        while True:
            try:
                message = await websocket.recv()
                data = .loads(message)
                print(f"Ticker data for {symbol}: {data}")

websocket.recv() 异步等待接收来自服务器的消息。接收到的消息通常是 JSON 格式的字符串，使用 .loads() 函数将其解析为 Python 字典。然后，可以将解析后的数据打印到控制台，或者进行其他处理，例如存储到数据库或用于实时交易策略。务必根据交易所提供的文档，了解ticker数据的具体格式。

为了处理潜在的错误，代码使用了 try...except 块。 websockets.exceptions.ConnectionClosedError 异常表示 WebSocket 连接已关闭。在这种情况下，可以选择重新启动连接，或者退出程序。具体采取何种措施取决于应用程序的具体需求。其他类型的异常，例如 Exception ，可能表示其他问题，例如数据解析错误。

            except websockets.exceptions.ConnectionClosedError as e:
                print(f"WebSocket connection closed: {e}")
                break # 重启连接，或者退出程序，取决于你的需求
            except Exception as e:
                print(f"An error occurred: {e}")
                break

注意，不同的交易所可能有不同的限流策略。如果频繁地连接或发送请求，可能会被交易所屏蔽。因此，需要根据交易所的要求，合理地控制连接和请求的频率。需要妥善保管 API 密钥，避免泄露，以免造成资产损失。正确处理异常，保证程序的健壮性。

启动 WebSocket 订阅

为了实时获取加密货币市场的动态数据，例如交易价格，我们可以使用 WebSocket 协议建立订阅。以下代码展示了如何通过异步方式订阅特定交易对（例如 BTCUSDT）的ticker信息。

async def main(): await subscribe_to_ticker("BTCUSDT")

这段代码定义了一个名为 main 的异步函数。 subscribe_to_ticker("BTCUSDT") 函数负责建立WebSocket连接，并订阅BTCUSDT交易对的ticker数据。 ticker数据包含了该交易对的最新成交价、成交量以及其他重要市场信息。

if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())

这段代码确保 main 函数只有在脚本直接运行时才会被执行。 asyncio.run(main()) 用于启动异步事件循环并运行 main 协程。 asyncio 模块是Python中处理并发操作的标准库，能够高效地管理WebSocket连接和数据处理。通过这种方式，程序可以非阻塞地监听市场变化，并做出及时的反应。

4. 批量请求 (Batch Requests)

为了优化网络性能和提高数据处理效率，部分加密货币API支持批量请求功能。该功能允许多个独立的API请求被整合到一个单一的请求中发送至服务器，从而显著减少了网络通信的往返次数，降低了延迟，并减轻了服务器的负载。

利用批量请求可以更有效地获取大量数据，例如，同时查询多个加密货币的价格、交易历史或账户信息。这种方法尤其适用于需要频繁访问API的应用程序，如交易机器人、数据分析平台和投资组合管理工具。

理解API的批量请求格式： 各种加密货币API对批量请求的格式规范可能存在差异。常见的格式包括JSON数组，其中每个JSON对象代表一个独立的API请求；以及Multipart格式，它允许在单个HTTP请求中包含多个不同类型的请求体。仔细阅读API文档，确保按照其规定的格式构造批量请求。
控制批量请求的大小： 为了防止服务器过载和滥用，大多数API都对批量请求的大小设置了限制。这些限制可能包括请求中包含的最大请求数量、整个请求的最大总大小，或单个请求体的大小。超出这些限制的请求可能会被拒绝，或者导致服务器返回错误。务必遵守API的限制，将大型数据请求分解为多个较小的批量请求。
正确处理批量请求的响应： 批量请求的响应通常是一个包含多个子响应的数组，每个子响应对应于批量请求中的一个原始请求。子响应的顺序通常与原始请求的顺序一致。每个子响应可能包含成功的结果、错误消息或部分数据。必须编写代码来迭代处理响应数组，并根据每个子响应的状态采取相应的操作。这可能包括解析成功的数据、记录错误日志，或重试失败的请求。完善的错误处理机制对于确保应用程序的稳定性和可靠性至关重要。

5. 使用 API 客户端库

为了简化与加密货币交易所和区块链服务的 API 交互，许多平台都提供官方维护的 API 客户端库。这些库能够显著降低开发复杂性，并提供更便捷的访问方式。

选择经过验证的客户端库： 挑选客户端库时，务必选择由官方团队维护或经过社群广泛验证的可靠版本。非官方或过时的库可能存在安全漏洞或功能缺陷，导致数据泄露或其他风险。同时，要关注库的更新频率和维护状态，确保其能及时适应API的变化。
深入研读客户端库文档： 在使用任何客户端库之前，必须完整且仔细地阅读其官方文档。理解库中提供的所有函数、类、方法，以及它们的参数、返回值和潜在的异常情况。关注文档中关于认证、错误处理、数据格式和速率限制等关键章节。
充分利用客户端库的内置功能： API 客户端库通常封装了诸如请求签名、身份验证、数据序列化/反序列化、错误处理和速率限制管理等常用功能。通过使用这些内置功能，开发者可以避免重复编写代码，减少出错几率，并提高应用程序的稳定性和安全性。例如，许多库会自动处理 API 请求的签名过程，无需开发者手动计算哈希值和构造签名字符串。一些库还提供自动重试机制，可以在网络连接不稳定时自动重新发送失败的请求。

6. 异常处理和错误记录

在使用加密货币 API 的过程中，开发者可能会遇到各种各样的错误，例如网络连接超时、服务器内部错误、无效的 API 密钥、数据格式不符合预期等。这些错误可能导致程序崩溃或返回不正确的结果。因此，建立一个健全的异常处理和错误记录机制至关重要，它能够帮助开发者快速诊断、定位并解决问题，从而提高应用程序的健壮性和可靠性。

使用 try-except 块捕获异常： try-except 块是 Python 中用于处理异常的标准机制。在调用 API 的代码段周围使用 try 块包裹，然后在 except 块中捕获可能发生的异常，例如 requests.exceptions.RequestException (网络错误)、 .JSONDecodeError (JSON 解析错误) 以及自定义的 API 异常。在 except 块中，可以根据不同的异常类型采取不同的处理方式，例如重试请求、返回默认值或终止程序。
记录详细的错误信息： 除了捕获异常，详细的错误信息记录对于调试至关重要。应记录错误的类型（例如 ValueError 、 TypeError ）、具体的错误消息（例如 "Invalid API key"）、请求的 URL、发送的请求参数（例如 API 密钥、交易 ID）以及 API 返回的原始响应内容。这些信息能够帮助开发者重现问题并找到根本原因。考虑包含时间戳，调用栈信息等更丰富的内容。
使用日志库： Python 的 logging 模块提供了一个灵活且强大的日志记录系统。通过使用 logging 库，可以将日志消息输出到不同的目标，例如控制台、文件或远程服务器。建议为不同类型的日志消息设置不同的日志级别（例如 DEBUG 、 INFO 、 WARNING 、 ERROR 、 CRITICAL ），以便在不同的情况下筛选和查看日志。还可以配置日志格式，使其包含时间戳、日志级别、模块名称和行号等信息。使用专业的日志管理工具 (如 Sentry 或 ELK Stack) 可以更高效地分析和监控应用程序的错误。

7. 数据分页 (Pagination)

当加密货币 API 返回大量数据（例如历史交易记录、市场深度信息或区块链数据）时，为了提高效率和减轻服务器负载，API 通常采用分页机制。分页将数据分割成多个页面，允许客户端按需请求，避免一次性加载所有数据导致的性能问题。

了解分页参数： 仔细阅读 API 文档，这是理解分页机制的关键一步。文档会详细说明 API 使用的分页参数，常见的参数包括：
- limit 或 size ：定义每个页面返回的数据条目数量。
- offset ：指定从数据集的哪个位置开始返回数据（通常是基于 0 的索引）。
- page ：指定要请求的页码（通常从 1 开始）。
- cursor 或 token ：基于游标的分页方式，服务器返回一个游标值，用于请求下一页数据。这种方式通常比基于 offset 的分页更高效，尤其是在数据频繁变动的情况下。
文档还会说明如何将这些参数添加到 API 请求中（例如作为查询字符串参数或请求头）。务必理解这些参数的含义和用法，才能正确地请求分页数据。
循环请求所有页面： 为了获取所有数据，你需要编写循环代码来依次请求每个页面。循环的逻辑通常如下：
1. 发起初始请求，获取第一页数据。
2. 检查响应中是否包含下一页的链接或分页参数。例如，API 可能会在响应头或响应体中返回 next_page 的 URL 或游标值。
3. 如果存在下一页，则根据 API 的要求构造新的请求，并重复步骤 2 和 3。
4. 当 API 返回一个空页面或指示没有更多数据时，循环结束。
注意处理请求错误和速率限制，避免因请求过多而被 API 封禁。可以使用适当的重试机制和延迟策略来应对这些情况。
处理分页的边界情况： 在处理分页数据时，需要特别注意边界情况：
- 最后一页的数据量： 最后一页的数据量通常小于 limit 。确保你的代码能够正确处理这种情况，避免出现索引越界或其他错误。
- 总数据量未知： 有些 API 不会返回总数据量或总页数。你需要通过循环请求，直到 API 返回一个空页面或明确指示没有更多数据为止。
- 数据一致性： 在分页过程中，如果数据发生变化（例如新增或删除了数据），可能会导致分页结果不一致。可以考虑使用基于游标的分页方式，或者在请求数据时指定时间戳范围，以确保数据的一致性。