Doelstellingen voor de API Rate Limiting Strategie 1. Bescherming van Legacy Systemen (v1): Voorkomen dat oudere, mogelijk minder efficiënte systemen worden overbelast. 2. Verbeteren van de Gebruikerservaring: Zorgen voor consistente en betrouwbare toegang, vooral voor kritieke endpoints. 3. Beveiliging en Preventie van Misbruik: Voorkomen van denial-of-service (DoS)-aanvallen en andere vormen van misbruik. 4. Differentiatie op Basis van Kritikaliteit en Versie: Toekennen van verschillende limieten aan endpoints en versies afhankelijk van hun belang en kwetsbaarheid. 5. Flexibiliteit en Toekomstbestendigheid: Mogelijkheid om limieten aan te passen zonder grote herstructurering. Technisch Plan en Aanbevelingen 1. Versie- en Endpoint-specifieke Rate Limiting - Implementatie: Gebruik API Gateway of middleware (bijvoorbeeld NGINX, Kong, AWS API Gateway) die op basis van API-versie en endpoint verschillende limieten kan instellen. - Voorbeeld: - v1 /login: 50 verzoeken per minuut per gebruiker (legacy, beperkte limiet) - v2 /login: 200 verzoeken per minuut per gebruiker (nieuwere, betere schaalbaarheid) - /payment (beide versies): 30 verzoeken per minuut (kritisch, strenger limiet) - /search: 100 verzoeken per minuut per gebruiker (minder kritisch) 2. Kritikaliteit-gebaseerde Limieten - Kritieke endpoints (/login, /payment): Strengere limieten en mogelijk additionele beveiligingsmaatregelen zoals IP- of token-based throttling. - Minder kritieke endpoints (/search): Meer toelaatbare verzoeken, minder restricties. 3. Differentiatie per Gebruiker of Client - Authenticeer gebruikers en geef VIP-klanten of betalende gebruikers hogere limieten. - Gebruik API Keys of OAuth tokens om gebruikers te identificeren. 4. Implementatie van Rate Limiting Mechanismen - Token Bucket of Leaky Bucket algoritmes voor flexibele en efficiënte throttling. - Persistente opslag van limietgegevens (bijvoorbeeld Redis) om snelle toegang te garanderen. 5. Monitoring en Aanpassing - Log alle throttling events en analyseer patronen. - Pas limieten aan op basis van gebruikspatronen en systeemcapaciteit. 6. Communicatie met Gebruikers - Gebruik HTTP headers zoals `X-RateLimit-Limit`, `X-RateLimit-Remaining`, en `Retry-After` om gebruikers te informeren. - Bij overbelasting: retourneer 429 Too Many Requests met een duidelijke boodschap. Voorbeeld Configuratie (Nginx met Lua of API Gateway) ```nginx http { lua_shared_dict rate_limit_store 10m; server { listen 80; location /api/ { # Extract versie en endpoint set $version ""; set $endpoint ""; if ($uri ~* /api/v([0-9]+)/(.+)) { set $version $1; set $endpoint $2; } # Limieten op basis van versie en endpoint access_by_lua_block { local version = ngx.var.version local endpoint = ngx.var.endpoint local key = "ratelimit:" .. ngx.var.binary_remote_addr .. ":" .. version .. ":" .. endpoint local limits = { ["v1/login"] = {limit=50, window=60}, ["v2/login"] = {limit=200, window=60}, ["v1/payment"] = {limit=30, window=60}, ["v2/payment"] = {limit=30, window=60}, ["v1/search"] = {limit=100, window=60}, ["v2/search"] = {limit=100, window=60} } local limit_info = limits[version.."/"..endpoint] or {limit=10, window=60} local limit = limit_info.limit local window = limit_info.window -- Implementatie van token bucket -- (details afhankelijk van Lua-redis library en implementatie) } } } } ``` Mogelijke Valkuilen en Overwegingen - **Legacy System Overbelasting**: Zonder strikte limieten kunnen v1 endpoints snel overbelast raken. Strengere limieten en monitoring zijn essentieel. - **Gebruikerservaring**: Te strenge limieten kunnen frustratie veroorzaken. Communiceer duidelijk en stel fallback-mechanismen in. - **Complexiteit**: Veel verschillende limieten kunnen de implementatie complex maken. Automatiseer en documenteer goed. - **Overhead**: Rate limiting introduceert extra verwerking. Zorg voor efficiënte opslag en verwerking. - **Evolutie van Limieten**: Houd rekening met groei en pas limieten aan op basis van systeemcapaciteit en gebruikspatronen. Door deze strategie te implementeren, bescherm je je systemen effectief, verbeter je de gebruikerservaring en versterk je de beveiliging, terwijl je rekening houdt met de verschillende versies en kritikaliteit van je API endpoints.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een API rate limiting strategie op maat van uw vereisten. ### Jouw Doelstellingen voor de Strategie Op basis van je beschrijving zijn de primaire doelstellingen: 1. **Beveiliging en Beschikbaarheid van Kritieke Diensten:** Het primaire doel is het beschermen van de meest kritieke endpoints (`/login`, `/payment`) tegen denial-of-wallet (DoW) en brute-force aanvallen. Deze moeten altijd beschikbaar zijn voor legitieme gebruikers, zelfs onder hoge belasting. 2. **Beperken van Legacy Systeembelasting:** Versie `v1` is legacy; het onderliggende systeem is mogelijk minder schaalbaar of efficiënt. De strategie moet overmatige, mogelijk schadelijke belasting op deze endpoints proactief beperken om stabiliteit te garanderen. 3. **Optimaliseren van Gebruikerservaring (Gebruiksbeleid):** Voor niet-kritieke endpoints zoals `/search` gaat het niet alleen om beveiliging, maar ook om *fair use*. Je wilt voorkomen dat een kleine groep gebruikers alle resources opeist, zodat de meerderheid een consistente, snelle ervaring heeft. 4. **Toekomstbestendigheid en Flexibiliteit:** De strategie moet eenvoudig nieuwe API-versies (bijv. `v3`) of gewijzigde kritikaliteit van endpoints kunnen opnemen zonder de hele architectuur te hertekenen. --- ### Gedetailleerd Plan & Technische Aanbevelingen #### 1. Architectuur en Plaatsing Gebruik een **API Gateway** pattern. Dit is het ideale centrale punt om rate limiting (en andere cross-cutting concerns zoals authenticatie) af te handelen voordat verkeer je achterliggende applicaties bereikt. * **Aanbevolen Technologieën:** Een dedicated API Gateway zoals **Kong**, **Tyk**, **AWS API Gateway**, of **Traefik Enterprise**. Deze tools hebben rate limiting functionaliteit ingebouwd. * **Alternatief:** Implementeer het als middleware in je applicatielaag met een library zoals **express-rate-limit** (Node.js) of **django-ratelimit** (Python), maar dit is minder efficiënt en consistent dan een gateway. #### 2. Stratificatie van Rate Limits (Multi-Layered Approach) Definieer verschillende "lagen" van rate limiting, van breed naar specifiek. **Laag 1: Globaal API-beleid (Meest ruime limiet)** * **Doel:** Voorkomen van totale overbelasting van de infrastructuur. * **Voorbeeld:** `1000 requests per minuut per IP-adres` voor alle endpoints. Dit is een vangnet. **Laag 2: Op API-versie (v1 vs. v2)** * **Doel:** Beschermen van legacy systemen (`v1`). * **Implementatie:** Stel voor `v1` een **strengere globale limiet** in dan voor `v2`. * `v1`: `200 requests per minuut per IP` * `v2`: `1000 requests per minuut per IP` (minder restrictief) **Laag 3: Op Endpoint-Kritikaliteit (Meest specifieke limiet)** * **Doel:** Gerichte bescherming van business-critieke functies. * **Implementatie:** Overschrijf de globale en versie-limieten voor specifieke paden. * **Kritiek (`/api/v*/login`, `/api/v*/payment`):** * Gebruik een **strikt, laag tarief** om brute-force aanvallen te stoppen. * **Voorbeeld:** `5 pogingen per minuut per IP` voor `/login`. Na overschrijding: account tijdelijk (15 min.) geblokkeerd. * **Voorbeeld:** Voor `/payment` een limiet gebaseerd op gebruikers-ID of sessie-token in plaats van enkel IP, bijvoorbeeld `10 transacties per uur per gebruiker`. * **Minder Kritiek (`/api/v*/search`):** * Gebruik een **ruimer, maar eerlijk tarief**. * **Voorbeeld:** `60 requests per minuut per API-key` (als je die gebruikt) of per IP. Dit moedigt efficiënt gebruik aan zonder de ervaring te schaden. #### 3. Technologie voor Tracking: Redis Gebruik **Redis** als je distributed rate limiting cache. Het is extreem snel, in-memory, en ondersteunt atomic operations (zoals `INCR`) met expire-tijden. Dit is de *de facto* standaard voor dit probleem. * **Waarom?** Het zorgt voor consistentie across meerdere instanties van je API gateway of applicatie. #### 4. Identificatie van Clients Gebruik niet alleen IP-adres. Het is onnauwkeurig (veel gebruikers delen een IP via NAT) en eenvoudig te omzeilen. * **Gelaagde Identificatie:** 1. **Voor geauthenticeerde endpoints:** Gebruik het **User-ID** of **API-token** als primaire identifier. Dit is het meest nauwkeurig. 2. **Voor niet-geauthenticeerde endpoints (like /login zelf):** Val dan terug op **IP-adres**. --- ### Implementatie Voorbeelden **Scenario: Rate Limit voor /login endpoint in Kong (YAML config)** ```yaml # Eerst een plugin voor IP-based limiting op de hele service (vangen net) - name: rate-limiting config: minute: 100 policy: local # Gebruik "redis" voor productie! limit_by: ip # Dan een specifiekere, strengere rule voor het /login path - name: rate-limiting config: minute: 5 policy: redis redis_host: your-redis-host limit_by: ip path: "/api/v(1|2)/login$" # Regex om beide versies te vangen ``` **Scenario: Express.js Middleware met redis** ```javascript const rateLimit = require('express-rate-limit'); const RedisStore = require('rate-limit-redis'); // Kritieke login endpoint limiet const loginLimiter = rateLimit({ store: new RedisStore({ redisClient }), // connectie naar Redis windowMs: 1 * 60 * 1000, // 1 minuut max: 5, // Blokkeer na 5 pogingen message: 'Te veel inlogpogingen, probeer het over 15 minuten opnieuw.', handler: (req, res) => { res.status(429).json({ error: 'Rate limit overschreden', nextValidRequest: Date.now() + 15 * 60 * 1000 // Zet een lange timeout }); }, skip: (req) => req.path !== '/api/v1/login' && req.path !== '/api/v2/login' // Alleen op login }); app.use('/api/:version/login', loginLimiter); ``` --- ### Mogelijke Valkuilen en Hoe Ze te Vermijden 1. **Stampereffect (Thundering Herd):** * **Probleem:** Als een rate limit verloopt (bijv. na 1 minuut), krijgen alle geblokkeerde clients simultaan opnieuw toegang, causing a spike. * **Oplossing:** Implementeer **jitter** of een **sliding window algorithm**. In plaats van een vast window (0-60 sec), bereken je de limiet over de afgelopen 60 seconden. Libraries zoals `rate-limit-redis` doen dit vaak standaard. 2. **Schaalbaarheid van de Rate Limiter:** * **Probleem:** Een "local" policy (in het geheugen van 1 gateway instance) werkt niet in een gedistribueerde setup. * **Oplossing:** Gebruik **altijd een gedeelde data store zoals Redis** (`policy: redis` in Kong) zodat alle instanties dezelfde telling zien. 3. **Het Blokkeren van Legitieme Gebruikers:** * **Probleem:** Strikte IP-based limits kunnen gebruikers in een gedeeld netwerk (universiteit, bedrijf) ten onrechte straffen. * **Oplossing:** * Gebruik waar mogelijk **gebruikers-ID of API-tokens** voor authenticatie. * Overweeg een **hoger limiet voor IP's** en leg de strikte limieten op gebruikersniveau. * Implementeer een **graceful degradation**: Reageer met `429 Too Many Requests` in plaats van een brute connection drop. Include een `Retry-After` header. 4. **Complexiteit en Onderhoud:** * **Probleem:** De configuratie wordt complex met veel lagen. * **Oplossing:** * Beheer je configuratie **as code** (YAML, JSON). * Houd logica consistent en documenteer de regels duidelijk. * * Test je rate limits uitgebreid in een staging-omgeving. 5. **Negeren van de `Retry-After` Header:** * **Probleem:** Clients die de header negeren en constant blijven proberen, genereren nutteloos verkeer. * **Oplossing:** Log dit gedrag en overweeg om voor hardnekkige overtreders de time-outperiode progressief te verlengen of hun IP-adres op een deny-list te zetten.