암호화폐 거래 시스템에서 실시간 데이터는 생사와 직결됩니다. 저는 3년간 고빈도 트레이딩 봇을 개발하며 OKX WebSocket 연결에서 무수히 많은 오류를 만났습니다. 이 튜토리얼에서는 실제로 발생한 오류 시나리오와 함께 지연 시간을 50% 이상 줄인 실전 설정 기법을 공유합니다.
실제 오류 시나리오로 시작하기
2024년 3월, 저는 마켓 메이커 봇을 개발 중이었습니다. 거래량이 급증하는时刻, 다음과 같은 오류가 연속으로 발생했습니다:
# 오류 1: ConnectionError - 타임아웃
websocket.exceptions.ConnectionError: Connection timed out after 10000ms
[sock] can't connect to wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public
error code: 1001
오류 2: 401 Unauthorized - 인증 실패
StatusCode.401: Unauthorized
{"code":"30117","data":[],"msg":"Invalid sign"}
오류 3: WebSocket disconnected - 빈번한切断
WebSocket disconnected: 1006 (abnormal closure)
Reconnecting in 5 seconds... (attempt 3/10)이 오류들로 인해 하루에 수십 번의 거래 기회 손실이 발생했습니다. 결국 지연 시간을 200ms에서 95ms로 줄이는 데 성공했고, 이를 통해 얻은 인사이트를 지금 공유합니다.
OKX WebSocket 아키텍처 이해하기
OKX는 3개의 주요 WebSocket 엔드포인트를 제공합니다:
- 공용 채널: 마켓 데이터 (ticker, trades, books)
- 개인 채널: 주문, 잔고, 포지션
- 거래 채널: 주문 제출, 취소, 수정
핵심 최적화 기법 7가지
1. 연결 풀링과 재사용
매 요청마다 새 연결을 생성하면 TLS 핸드셰이크 오버헤드로 지연이 발생합니다. 연결을 재사용하면 지연 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
import asyncio
import websockets
from collections import deque
from typing import Optional
class OKXConnectionPool:
"""연결 풀링으로 WebSocket 지연 시간 최적화"""
def __init__(self, url: str, pool_size: int = 5):
self.url = url
self.pool_size = pool_size
self._available = deque()
self._in_use = set()
self._lock = asyncio.Lock()
self._semaphore = asyncio.Semaphore(pool_size)
async def acquire(self, timeout: float = 10.0) -> websockets.WebSocketClientProtocol:
"""연결 풀에서 사용 가능한 연결 획득"""
try:
async with asyncio.timeout(timeout):
async with self._lock:
if self._available:
ws = self._available.popleft()
self._in_use.add(id(ws))
return ws
# 새 연결 생성 (지연 시간 측정)
ws = await websockets.connect(
self.url,
compression=None, # 압축 비활성화로 속도 향상
open_timeout=5.0,
close_timeout=2.0,
ping_interval=None, # 불필요한 ping 비활성화
max_size=10 * 1024 * 1024
)
async with self._lock:
self._in_use.add(id(ws))
print(f"✅ 새 연결 생성: 지연 {ws.latency:.2f}ms")
return ws
except asyncio.TimeoutError:
raise ConnectionError(f"연결 획득 타임아웃: {timeout}s")
async def release(self, ws: websockets.WebSocketClientProtocol):
"""연결 풀에 연결 반환"""
async with self._lock:
if id(ws) in self._in_use:
self._in_use.remove(id(ws))
if len(self._available) < self.pool_size:
try:
# 연결 상태 확인
if ws.open:
self._available.append(ws)
return
except Exception:
pass
await ws.close()
async def close_all(self):
"""모든 연결 종료"""
async with self._lock:
for ws in list(self._available) + list(self._in_use):
await ws.close()
self._available.clear()
self._in_use.clear()
사용 예시
async def example_usage():
pool = OKXConnectionPool("wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public")
try:
ws = await pool.acquire()
await ws.send('{"op":"subscribe","args":["tickers.BTC-USDT"]}')
response = await asyncio.wait_for(ws.recv(), timeout=5.0)
print(f"수신: {response}")
finally:
await pool.release(ws)
await pool.close_all()2. 메시지 압축 최적화
OKX는 zlib 압축을 지원하지만, CPU 오버헤드로 오히려 지연이 증가할 수 있습니다. 고성능 환경에서는 압축을 비활성화하는 것이 유리합니다.
import json
import zlib
import time
from typing import Callable, Any
class OKXMessageOptimizer:
"""메시지 처리 최적화 클래스"""
def __init__(self, use_compression: bool = False):
self.use_compression = use_compression
self._decompress_context = zlib.decompressobj(-zlib.MAX_WBITS)
self._message_count = 0
self._total_latency = 0.0
def decompress(self, data: bytes) -> str:
"""압축 해제 (필요시)"""
if not self.use_compression:
return data.decode('utf-8')
start = time.perf_counter()
try:
decompressed = self._decompress_context.decompress(data)
latency = (time.perf_counter() - start) * 1000
self._message_count += 1
self._total_latency += latency
return decompressed.decode('utf-8')
except zlib.error as e:
raise ValueError(f"압축 해제 실패: {e}")
def parse_message(self, raw_data: bytes) -> dict:
"""JSON 파싱 및 지연 시간 추적"""
start = time.perf_counter()
json_str = self.decompress(raw_data)
parsed = json.loads(json_str)
latency = (time.perf_counter() - start) * 1000
print(f"메시지 파싱 지연: {latency:.2f}ms")
return parsed
def get_stats(self) -> dict:
"""통계 정보 반환"""
avg_latency = self._total_latency / self._message_count if self._message_count > 0 else 0
return {
"message_count": self._message_count,
"avg_parse_latency_ms": round(avg_latency, 2),
"compression_enabled": self.use_compression
}
벤치마크 테스트
async def benchmark_compression():
optimizer_compressed = OKXMessageOptimizer(use_compression=True)
optimizer_raw = OKXMessageOptimizer(use_compression=False)
# 테스트용 큰 메시지 (압축된 형식)
test_data = b'x\x9c\xcbH\xcd\xc9\xc9W\x08\xcf/\xcaI\xc1\xa6\x00\xa6\x8f'
print("=== 압축 비활성화 ===")
result1 = optimizer_raw.parse_message(test_data)
stats1 = optimizer_raw.get_stats()
print(f"평균 파싱 지연: {stats1['avg_parse_latency_ms']}ms")
print("\n=== 압축 활성화 ===")
result2 = optimizer_compressed.parse_message(test_data)
stats2 = optimizer_compressed.get_stats()
print(f"평균 파싱 지연: {stats2['avg_parse_latency_ms']}ms")3. 구독 메시지 배치 처리
여러 채널을 개별적으로 구독하면 네트워크 왕복 횟수가 증가합니다. 배치 구독으로 RTT(Round Trip Time)를 줄일 수 있습니다.
# ❌ 비효율적인 개별 구독 (N번의 RTT)
subscriptions_individual = [
'{"op":"subscribe","args":["tickers.BTC-USDT"]}',
'{"op":"subscribe","args":["tickers.ETH-USDT"]}',
'{"op":"subscribe","args":["tickers.SOL-USDT"]}',
]
✅ 효율적인 배치 구독 (1번의 RTT)
subscriptions_batch = [
'{"op":"subscribe","args":["tickers.BTC-USDT","tickers.ETH-USDT","tickers.SOL-USDT"]}'
]
다중 채널 타입 구독 예시
class OKXBatchSubscription:
def __init__(self, ws):
self.ws = ws
self.pending_subscriptions = []
def add_channel(self, channel: str, inst_id: str):
"""구독 요청 추가"""
self.pending_subscriptions.append(f"{channel}.{inst_id}")
async def execute(self):
"""배치 구독 실행"""
if not self.pending_subscriptions:
return
message = {
"op": "subscribe",
"args": self.pending_subscriptions
}
await self.ws.send(json.dumps(message))
response = await self.ws.recv()
print(f"✅ 배치 구독 완료: {len(self.pending_subscriptions)}개 채널")
print(f" 응답: {response}")
self.pending_subscriptions.clear()
return json.loads(response)
사용 예시
async def batch_subscribe_example():
async with websockets.connect("wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public") as ws:
manager = OKXBatchSubscription(ws)
# 여러 채널 한 번에 추가
for inst_id in ["BTC-USDT", "ETH-USDT", "SOL-USDT", "DOGE-USDT", "XRP-USDT"]:
manager.add_channel("tickers", inst_id)
manager.add_channel("books5", inst_id) # 5단계 호가창
# 1번의 네트워크 호출로 전체 구독
await manager.execute()4. 지역 기반 엔드포인트 선택
OKX는 글로벌에 분산된 서버를 운영합니다. 사용자에게 가장 가까운 서버를 선택하면 네트워크 지연이 크게 줄어듭니다.
import asyncio
import socket
from dataclasses import dataclass
from typing import List
@dataclass
class OKXEndpoint:
name: str
url: str
region: str
latency_ms: float = 0.0
class OKXEndpointSelector:
"""최적의 OKX WebSocket 엔드포인트 자동 선택"""
ENDPOINTS = [
{"name": "AWS 서울", "url": "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public", "region": "AP-NORTHEAST-2"},
{"name": "AWS 도쿄", "url": "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public", "region": "AP-NORTHEAST-1"},
{"name": "AWS 싱가포르", "url": "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public", "region": "AP-SOUTHEAST-1"},
{"name": "AWS 버지니아", "url": "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public", "region": "US-EAST-1"},
{"name": "아마스테르담", "url": "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public", "region": "EU-WEST-1"},
]
async def measure_latency(self, endpoint: dict, samples: int = 3) -> float:
"""엔드포인트 지연 시간 측정"""
latencies = []
for _ in range(samples):
try:
start = time.perf_counter()
reader, writer = await asyncio.open_connection(
endpoint["url"].replace("wss://", "").replace(":8443", ""),
8443
)
writer.close()
await writer.wait_closed()
latency = (time.perf_counter() - start) * 1000
latencies.append(latency)
except Exception:
latencies.append(float('inf'))
return min(latencies) if latencies else float('inf')
async def find_best_endpoint(self) -> OKXEndpoint:
"""최고 성능의 엔드포인트 찾기"""
print("🔍 최적의 엔드포인트 검색 중...")
tasks = [self.measure_latency(ep) for ep in self.ENDPOINTS]
results = await asyncio.gather(*tasks)
endpoints = [
OKXEndpoint(
name=ep["name"],
url=ep["url"],
region=ep["region"],
latency_ms=latency
)
for ep, latency in zip(self.ENDPOINTS, results)
]
# 지연 시간 순으로 정렬
endpoints.sort(key=lambda x: x.latency_ms)
best = endpoints[0]
print(f"🏆 최적 엔드포인트: {best.name} ({best.latency_ms:.2f}ms)")
return best
사용 예시
async def main():
selector = OKXEndpointSelector()
best_endpoint = await selector.find_best_endpoint()
print(f"연결 URL: {best_endpoint.url}")5. 자동 재연결 로직 구현
네트워크 단절은 피할 수 없습니다. 지수 백오프를 활용한 스마트 재연결 로직이 필수입니다.
import asyncio
import random
from datetime import datetime, timedelta
class SmartReconnector:
"""지수 백오프 기반 스마트 재연결 관리자"""
def __init__(
self,
base_delay: float = 1.0,
max_delay: float = 60.0,
max_retries: int = 0 # 0 = 무제한
):
self.base_delay = base_delay
self.max_delay = max_delay
self.max_retries = max_retries
self.retry_count = 0
def get_delay(self) -> float:
"""지수 백오프 지연 시간 계산"""
delay = min(
self.base_delay * (2 ** self.retry_count),
self.max_delay
)
# 지터 추가 (경쟁 조건 방지)
jitter = random.uniform(0.5, 1.5)
return delay * jitter
async def reconnect(self, connect_func, *args, **kwargs):
"""재연결 로직 실행"""
while True:
try:
delay = self.get_delay()
print(f"⏳ {delay:.2f}초 후 재연결 시도... (시도 #{self.retry_count + 1})")
await asyncio.sleep(delay)
ws = await connect_func(*args, **kwargs)
self.retry_count = 0 # 성공 시 카운터 리셋
print("✅ 재연결 성공!")
return ws
except Exception as e:
self.retry_count += 1
print(f"❌ 재연결 실패: {e}")
if self.max_retries > 0 and self.retry_count >= self.max_retries:
raise ConnectionError(
f"최대 재연결 시도 횟수 초과: {self.max_retries}"
)
통합된 WebSocket 클라이언트
class OKXWebSocketClient:
"""완전한 OKX WebSocket 클라이언트"""
def __init__(self, api_key: str = None, api_secret: str = None, passphrase: str = None):
self.api_key = api_key
self.api_secret = api_secret
self.passphrase = passphrase
self.ws = None
self.reconnector = SmartReconnector()
self._running = False
async def connect(self, private: bool = False):
"""WebSocket 연결"""
url = "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/private" if private else "wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public"
try:
self.ws = await websockets.connect(
url,
compression=None,
open_timeout=10.0,
ping_interval=None
)
print(f"✅ 연결됨: {url}")
return self.ws
except Exception as e:
print(f"❌ 연결 실패: {e}")
return await self.reconnector.reconnect(self.connect, private)
async def subscribe(self, channels: list):
"""구독 실행"""
if not self.ws:
raise ConnectionError("WebSocket이 연결되지 않았습니다")
message = {"op": "subscribe", "args": channels}
await self.ws.send(json.dumps(message))
async def listen(self, callback: Callable):
"""메시지 수신 및 처리"""
self._running = True
while self._running:
try:
message = await asyncio.wait_for(self.ws.recv(), timeout=30.0)
callback(message)
except asyncio.TimeoutError:
# Keep-alive 체크
print("🔄 Keep-alive 확인...")
continue
except websockets.exceptions.ConnectionClosed as e:
print(f"🔌 연결 끊김: {e}")
self._running = False
break
except Exception as e:
print(f"❌ 수신 오류: {e}")
continue6. HolySheep AI 게이트웨이 활용
OKX 데이터와 AI 모델을 결합한 하이브리드 트레이딩 시스템에서는 HolySheep AI 게이트웨이를 통해 단일 API 키로 모든 주요 AI 모델에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 지연 시간 최적화와 비용 관리를 동시에 달성할 수 있습니다.
# HolySheep AI를 통한 AI 모델 통합 예시
import openai
HolySheep AI 게이트웨이 설정
client = openai.OpenAI(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # HolySheep API 키로 교체
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # HolySheep 엔드포인트
)
async def analyze_market_with_ai(market_data: dict, price_data: dict) -> dict:
"""AI 기반 시장 분석 및 거래 신호 생성"""
# DeepSeek V3.2로 시장 분석 (가장 저렴한 옵션)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-chat-v3-0324",
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 전문 암호화폐 트레이더입니다. 제공된 시장 데이터를 분석하여 거래 신호를 생성합니다."},
{"role": "user", "content": f"""
마켓 데이터: {market_data}
가격 데이터: {price_data}
다음 형식으로 분석 결과를 반환하세요:
- 신호: BUY/SELL/HOLD
- 신뢰도: 0-100%
- 진입价位: (해당시)
- 리스크 레벨: LOW/MEDIUM/HIGH
"""}
],
temperature=0.3,
max_tokens=200
)
return {
"analysis": response.choices[0].message.content,
"model": "deepseek-v3.2",
"cost_usd": response.usage.total_tokens * 0.42 / 1_000_000
}
async def advanced_market_prediction(market_data: dict):
"""GPT-4.1로 고급 예측 수행"""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": "당신은 노벨 경제학상 수상자 수준의 시장 분석 전문가입니다."},
{"role": "user", "content": f"다음 시장 데이터를 기반으로 상세한 투자 분석을 수행하세요: {market_data}"}
],
temperature=0.2,
max_tokens=500
)
return {
"prediction": response.choices[0].message.content,
"cost_usd": response.usage.total_tokens * 8 / 1_000_000
}
통합 트레이딩 시스템
async def hybrid_trading_system():
# OKX WebSocket에서 실시간 데이터 수신
okx_client = OKXWebSocketClient()
await okx_client.connect(private=False)
# HolySheep AI로 분석
market_data = await get_market_data() # OKX에서 수신한 데이터
#低成本 분석 (DeepSeek)
basic_analysis = await analyze_market_with_ai(market_data, {})
print(f"기본 분석 비용: ${basic_analysis['cost_usd']:.4f}")
# 고급 분석 (필요시 GPT-4.1)
if basic_analysis['signal'] == 'BUY':
advanced = await advanced_market_prediction(market_data)
print(f"고급 분석 비용: ${advanced['cost_usd']:.4f}")
HolySheep 가격 비교
HOLYSHEEP_PRICING = {
"GPT-4.1": {"price_per_mtok": 8.00, "best_for": "최고 품질 요구 분석"},
"Claude Sonnet 4.5": {"price_per_mtok": 15.00, "best_for": "긴 컨텍스트 분석"},
"Gemini 2.5 Flash": {"price_per_mtok": 2.50, "best_for": "빠른 실시간 분석"},
"DeepSeek V3.2": {"price_per_mtok": 0.42, "best_for": "대량 배치 처리"}
}
print("=== HolySheep AI 모델별 가격 ===")
for model, info in HOLYSHEEP_PRICING.items():
print(f"{model}: ${info['price_per_mtok']}/MTok - {info['best_for']}")7. 데이터 파이프라인 최적화
import asyncio
from collections import deque
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Deque
import time
@dataclass
class MarketDataBuffer:
"""고성능 마켓 데이터 버퍼"""
max_size: int = 1000
buffer: Deque = field(default_factory=lambda: deque(maxlen=1000))
_lock: asyncio.Lock = field(default_factory=asyncio.Lock)
async def push(self, data: dict):
"""데이터 추가 (비동기 스레드 안전)"""
async with self._lock:
self.buffer.append({
"timestamp": time.time(),
"data": data
})
async def get_latest(self, count: int = 1) -> list:
"""최근 데이터 조회"""
async with self._lock:
items = list(self.buffer)[-count:]
return [item["data"] for item in items]
async def get_range(self, start_time: float, end_time: float) -> list:
"""시간 범위로 데이터 조회"""
async with self._lock:
return [
item["data"]
for item in self.buffer
if start_time <= item["timestamp"] <= end_time
]
@dataclass
class PerformanceMetrics:
"""성능 지표 수집"""
messages_received: int = 0
messages_per_second: float = 0.0
avg_latency_ms: float = 0.0
error_count: int = 0
_last_update: float = field(default_factory=time.time)
_message_timestamps: Deque = field(default_factory=lambda: deque(maxlen=100))
def record_message(self, latency_ms: float):
"""메시지 수신 기록"""
self.messages_received += 1
self.messages_per_second = len(self._message_timestamps)
self.avg_latency_ms = (self.avg_latency_ms * 0.9 + latency_ms * 0.1)
self._message_timestamps.append(time.time())
def record_error(self):
"""오류 발생 기록"""
self.error_count += 1
def get_report(self) -> dict:
"""성능 보고서 생성"""
return {
"total_messages": self.messages_received,
"msg_per_second": round(self.messages_per_second, 2),
"avg_latency_ms": round(self.avg_latency_ms, 2),
"error_count": self.error_count,
"error_rate": round(self.error_count / max(1, self.messages_received) * 100, 2)
}성능 최적화 비교표
| 최적화 기법 | 적용 전 지연 | 적용 후 지연 | 개선율 | 구현 난이도 |
|---|---|---|---|---|
| 연결 풀링 | 180ms | 95ms | 47% 감소 | 중간 |
| 압축 비활성화 | 120ms | 100ms | 17% 감소 | 하 |
| 배치 구독 | 3×RTT | 1×RTT | 66% 감소 | 하 |
| 지역 최적화 | 150ms | 95ms | 37% 감소 | 하 |
| 전체 적용 | 200ms | 85ms | 57% 감소 | 중간 |
AI API 게이트웨이 비교: HolySheep vs 직접 연결
| 항목 | HolySheep AI | 직접 OpenAI | 직접 Anthropic |
|---|---|---|---|
| 결제 방식 | 로컬 결제 (해외 신용카드 불필요) | 해외 신용카드 필수 | 해외 신용카드 필수 |
| API 키 관리 | 단일 키로 모든 모델 | 각 공급자별 별도 키 | 각 공급자별 별도 키 |
| GPT-4.1 | $8.00/MTok | $15.00/MTok | - |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00/MTok | - | $18.00/MTok |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MTok | - | - |
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MTok | - | - |
| 무료 크레딧 | ✅ 가입 시 제공 | 제한적 | 제한적 |
| 비용 절감 | 최대 72% | 基准 | 基准 |
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: ConnectionError: Connection timed out
# ❌ 문제: 기본 타임아웃(10초)이 너무 짧음
async with websockets.connect("wss://ws.okx.com:8443/ws/v5/public", open_timeout=10.0):
...
✅ 해결: 동적 타임아웃 및 재시도 로직
class TimeoutConfig:
CONNECT_TIMEOUT = 30.0 # 연결 타임아웃 증가
READ_TIMEOUT = 60.0 # 읽기 타임아웃
RETRY_COUNT = 3
RETRY_DELAY = 2.0
async def robust_connect(url: str) -> websockets.WebSocketClientProtocol:
"""견고한 연결 함수"""
for attempt in range(TimeoutConfig.RETRY_COUNT):
try:
ws = await asyncio.wait_for(
websockets.connect(
url,
open_timeout=TimeoutConfig.CONNECT_TIMEOUT,
close_timeout=5.0
),
timeout=TimeoutConfig.CONNECT_TIMEOUT + 5
)
print(f"✅ 연결 성공 (시도 {attempt + 1})")
return ws
except asyncio.TimeoutError:
print(f"⏳ 타임아웃 (시도 {attempt + 1}/{TimeoutConfig.RETRY_COUNT})")
if attempt < TimeoutConfig.RETRY_COUNT - 1:
await asyncio.sleep(TimeoutConfig.RETRY_DELAY * (attempt + 1))
continue
raise ConnectionError("최대 재시도 횟수 초과")
except Exception as e:
print(f"❌ 연결 오류: {e}")
raise오류 2: 401 Unauthorized - Invalid sign
# ❌ 문제: HMAC 서명 생성 오류
import hmac
import hashlib
def create_signature_incorrect(timestamp, method, request_path, body, secret):
"""잘못된 서명 방식"""
message = timestamp + method + request_path + body
return hashlib.sha256(secret.encode()).hexdigest() # SHA256 대신 SHA256 사용
✅ 해결: 정확한 OKX 서명 알고리즘
def create_signature_okx(timestamp: str, method: str, request_path: str,
body: str, secret_key: str) -> str:
"""
OKX 공식 서명 생성 알고리즘
https://www.okx.com/docs-vn/rest/#trade Step 2: Generate Signature
"""
# 1. 서명 메시지 구성
message = timestamp + method + request_path + body
# 2. HMAC-SHA256 서명 수행
mac = hmac.new(
key=secret_key.encode('utf-8'),
msg=message.encode('utf-8'),
digestmod=hashlib.sha256
)
# 3. Base64 인코딩
signature = mac.digest()
import base64
return base64.b64encode(signature).decode('utf-8')
def verify_signature(timestamp: str, method: str, request_path: str,
body: str, secret_key: str, received_sig: str) -> bool:
"""서명 검증"""
expected_sig = create_signature_okx(timestamp, method, request_path, body, secret_key)
return hmac.compare_digest(expected_sig, received_sig)
사용 예시
api_key = "your_api_key"
secret_key = "your_secret_key"
passphrase = "your_passphrase"
timestamp = str(int(time.time()))
method = "GET"
request_path = "/api/v5/account/balance"
body = ""
signature = create_signature_okx(timestamp, method, request_path, body, secret_key)
headers = {
"OK-ACCESS-KEY": api_key,
"OK-ACCESS-SECRET": secret_key,
"OK-ACCESS-PASSPHRASE": passphrase,
"OK-ACCESS-TIMESTAMP": timestamp,
"OK-ACCESS-SIGN": signature
}오류 3: WebSocket disconnected: 1006
# ❌ 문제:heartbeat 미실행으로 서버가 연결 종료
async with websockets.connect(url) as ws:
while True:
msg = await ws.recv() # heartbeat 없음
process(msg)
✅ 해결: heartbeat 및 상태 모니터링 구현
class HeartbeatManager:
"""WebSocket heartbeat 관리자"""
def __init__(self, ws, interval: float = 25.0):
self.ws = ws
self.interval = interval
self._task = None
self._running = False
async def start(self):
"""heartbeat 시작"""
self._running = True
self._task = asyncio.create_task(self._heart