Natuurlijk, hier is een gedetailleerd plan voor een rate limiting strategie die rekening houdt met verschillende HTTP-methoden en response-prioriteiten voor jouw REST API: ### 1. Doelstellingen en gebruiksscenario's **Gebruiksscenario's:** - **GET-verzoeken**: Voor realtime dashboards, waarbij actuele data snel en frequent wordt opgevraagd. - **POST-verzoeken**: Voor data-invoer door gebruikers of systemen. - **PUT/DELETE-verzoeken**: Voor updates en verwijderingen, vaak minder frequent. **Prioriteiten van responses:** - **Realtimedata (hoog)**: Belangrijk om snel en vrij te kunnen ophalen. - **Batchverwerking / achtergrondtaken (laag)**: Minder prioriteit, kunnen onderhevig zijn aan beperkingen zonder grote impact. **Doelen van de strategie:** - **Optimaliseren van resourcegebruik**: Voorkomen dat één client of gebruiker de server overbelast. - **Verbeteren van gebruikerservaring**: Hoge prioriteit voor realtime data, minimale latentie. - **Beschermen tegen misbruik / abuse**: Preventie van DDoS-aanvallen en overmatig gebruik. --- ### 2. Kernprincipes van de rate limiting strategie - **Methodespecifieke limieten**: Verschillende limieten voor GET, POST, PUT, DELETE. - **Prioriteit-gebaseerde limieten**: Realtime data (hoog) krijgt hogere limieten dan batchwerk (laag). - **Per-client of per-IP limieten**: Om misbruik te beperken. - **Gebruik van burst-capaciteit**: Toestaan van korte pieken zonder direct blokkering. --- ### 3. Technische aanbevelingen en implementatieplan #### a) Differentiële limieten op basis van HTTP-methode | Methode | Prioriteit | Limiet (requests per minuut) | Opmerking | |-----------|--------------|------------------------------|------------| | GET (realtime dashboards) | Hoog | 1000 | Hoge limiet, snelle toegang | | POST (data-invoer) | Gemiddeld | 200 | Matige limiet, belangrijk maar niet zo frequent | | PUT/DELETE | Laag | 100 | Minder frequent, hogere beperkingen | #### b) Prioriteit-gebaseerde throttling - Gebruik een **prioriteitsniveau** dat gekoppeld is aan de methode: - Hoog: Realtime data - Midden: Data-invoer - Laag: Backgroundtaken - Limieten worden per prioriteitsniveau ingesteld. #### c) Implementatie met een rate limiter - **Technologieën**: - Redis (voor snelle, schaalbare opslag van request-tellers) - API Gateway of middleware (bijv. Express.js middleware, NGINX met Lua scripting, Envoy, of een API management platform) - **Voorbeeld flow**: 1. Bij elk inkomend verzoek wordt de HTTP-methode geïdentificeerd. 2. De prioriteit wordt bepaald op basis van de methode. 3. De request-teller voor de client/IP en prioriteit wordt opgehaald uit Redis. 4. Als de teller de limiet overschrijdt, wordt een 429 Too Many Requests geretourneerd. 5. Anders wordt de teller verhoogd en het verzoek doorgestuurd. #### d) Burstcapaciteit en token bucket - Gebruik een **token bucket** algoritme voor soepele piekbelasting: - Toekenning van tokens per tijdseenheid. - Verbruik van tokens per verzoek. - Extra tokens kunnen tijdelijk pieken toestaan. #### e) Monitoring en aanpassing - Log en monitor de request-tellingen en overschrijdingen. - Pas limieten aan op basis van gebruiksgegevens en feedback. --- ### 4. Voorbeeld implementatie (vereenvoudigd) **In Node.js (Express) met Redis:** ```javascript const redis = require('redis'); const client = redis.createClient(); const RATE_LIMITS = { GET: { limit: 1000, window: 60 }, // 60 seconden window POST: { limit: 200, window: 60 }, PUT: { limit: 100, window: 60 }, DELETE: { limit: 100, window: 60 }, }; // Middleware voor rate limiting async function rateLimiter(req, res, next) { const method = req.method; const key = `rate_limit:${req.ip}:${method}`; const { limit, window } = RATE_LIMITS[method] || { limit: 100, window: 60 }; const currentCount = await client.getAsync(key) || 0; if (currentCount >= limit) { return res.status(429).json({ error: 'Rate limit exceeded' }); } await client.multi() .incr(key) .expire(key, window) .exec(); next(); } app.use(rateLimiter); ``` --- ### 5. Samenvatting en best practices - Stel hogere limieten in voor GET-verzoeken die realtime data leveren. - Beperk POST- en PUT-verzoeken om misbruik te voorkomen. - Implementeer prioriteitsgebaseerde limieten en burst-capaciteit. - Monitor en pas limieten aan op basis van gebruiksstatistieken. - Overweeg gebruik van dedicated API management platforms voor uitgebreide controle. --- ### 6. Conclusie Door een differentiatie te maken op basis van HTTP-methode en response-prioriteit, gecombineerd met slimme limietalgoritmen en monitoring, kun je een robuuste, efficiënte en veilige rate limiting strategie ontwikkelen die voldoet aan je doelen van resource-optimalisatie, gebruikerservaring en bescherming tegen misbruik.

Zeker, hier is een gedetailleerd plan voor een rate limiting strategie voor jouw REST API, afgestemd op de gespecifceerde vereisten. ### Belangrijkste Gebruiksscenario's en Response Prioriteiten 1. **GET-verzoeken (bijv. voor realtime dashboards):** * **Gebruik:** Veelvuldig, door gebruikers en systemen die actuele gegevens opvragen. * **Response Prioriteit:** **Hoog.** De gebruikerservaring van het dashboard is direct afhankelijk van de snelheid en beschikbaarheid van deze responses. 2. **POST-verzoeken (bijv. voor data-invoer):** * **Gebruik:** Minder frequent dan GET, maar kritiek voor het binnenkrijgen van gegevens. Kan in batches voorkomen. * **Response Prioriteit:** **Gemiddeld tot Hoog.** De invoer zelf is belangrijk, maar een minimale vertraging is vaak acceptabeler dan bij een realtime dashboard. 3. **PUT/PATCH/DELETE-verzoeken (bijv. voor het bijwerken of verwijderen van resources):** * **Gebruik:** Meestal de minst frequente methoden. * **Response Prioriteit:** **Gemiddeld.** Deze acties zijn belangrijk, maar hebben zelden een "realtime" vereiste. 4. **Achtergrondtaken & Batchverwerking:** * **Gebruik:** Grote, niet-interactieve dataverwerkingen. * **Response Prioriteit:** **Laag.** Deze taken mogen de prestaties van interactieve, gebruikersgerichte endpoints niet beïnvloeden. ### Doelen van de Rate Limiting Strategie 1. **Beschermen tegen Misbruik (Beveiliging):** Voorkomen van DDoS-aanvallen, brute kracht pogingen en overbelasting van de API door kwaadwillende actoren of buggy clients. 2. **Verbeteren van de Gebruikerservaring (Performance):** Zorgen dat legitieme gebruikers, vooral die van het realtime dashboard, consistente en snelle response tijden ervaren door resources te reserveren voor hoog-prioritaire verzoeken. 3. **Optimaliseren van Resourcegebruik (Stabiliteit & Kosten):** Garanderen van een eerlijke verdeling van serverresources (CPU, geheugen, database-verbindingen) over alle clients, en voorkomen van kostenexplosies door onverwachte pieken. ### Gedetailleerd Plan en Technische Aanbevelingen #### 1. Stratificatie op Basis van HTTP Methode en Endpoint Stel verschillende rate limits in op basis van de methode en het specifieke endpoint-pad. * **Standaard Limiet (voor niet-gespecificeerde endpoints):** `1000 requests/uur` * **GET /api/dashboard/\***: `600 requests/minuut` (Hoog - voor realtime data) * **POST /api/transacties**: `200 requests/minuut` (Gemiddeld - voor data-invoer) * **POST /api/batch-upload**: `50 requests/minuut` (Laag - voor batchverwerking) * **PUT/PATCH/DELETE /api/\***: `100 requests/minuut` (Gemiddeld) #### 2. Implementatie van een "Token Bucket" of "Sliding Window Log" Algoritme Deze algoritmes zijn nauwkeuriger dan een fixed window en beter voor realtime vereisten. * **Aanbeveling:** **Sliding Window Log** of **Token Bucket**. * **Voordeel:** Ze voorkomen dat een client aan het begin van een nieuw tijdvenster een plotselinge burst van requests kan doen, wat de stabiliteit ten goede komt. #### 3. Prioritering met behulp van een Queue of Prioriteitsmechanisme Voor een geavanceerde aanpak waarbij hoog-prioritaire requests zelfs tijdens piekbelasting worden afgehandeld. * **Concept:** Plaats inkomende verzoeken niet direct in de verwerkingspipeline, maar in een priority queue. * **Implementatie:** * **GET /dashboard** requests krijgen priority `1` (hoogst). * **POST /transacties** requests krijgen priority `2`. * **POST /batch** requests krijgen priority `3` (laagst). * De API-server haalt verzoeken uit de queue op basis van hun prioriteit. Zo worden dashboardverzoeken altijd voorgezet boven batchtaken. #### 4. Identificatie van Clients Bepaal *waarop* de limiet wordt toegepast. * **Aanbeveling:** Gebruik een combinatie van **API Keys**. * **Reden:** Dit maakt het eenvoudig om verschillende limieten toe te wijzen aan verschillende clients (bijv. een interne dashboardclient heeft een hogere limiet dan een externe partner). IP-adressen zijn minder betrouwbaar (vanwege NAT, gedeelde netwerken). #### 5. Communicatie met de Client Informeer de client altijd over hun rate limit status via HTTP-headers. * `X-RateLimit-Limit`: Het maximum aantal requests in het tijdvenster. * `X-RateLimit-Remaining`: Het aantal resterende requests. * `X-RateLimit-Reset`: De tijd (in seconden of als timestamp) tot het venster reset. * **Bij het overschrijden van de limiet:** Retourneer HTTP-statuscode `429 Too Many Requests` met een `Retry-After` header. --- ### Implementatievoorbeelden #### Voorbeeld 1: Basisimplementatie met Express.js en `express-rate-limit` ```javascript const rateLimit = require('express-rate-limit'); // Algemene, minder restrictieve limiet voor alle routes const generalLimiter = rateLimit({ windowMs: 15 * 60 * 1000, // 15 minuten max: 1000, // Max 1000 requests per IP per 15 minuten message: 'Te veel verzoeken van dit IP-adres.', standardHeaders: true, // Retourneer rate limit info in de `RateLimit-*` headers legacyHeaders: false, // Disable de `X-RateLimit-*` headers }); // STRENGE limiet voor dashboard GET requests const dashboardLimiter = rateLimit({ windowMs: 60 * 1000, // 1 minuut max: 600, // Max 600 requests per minuut message: 'Dashboard rate limit overschreden. Probeer het later opnieuw.', skipSuccessfulRequests: false, // Tel alle requests, ook succesvolle }); // MILDE limiet voor data-invoer POST requests const dataInputLimiter = rateLimit({ windowMs: 60 * 1000, // 1 minuut max: 200, // Max 200 requests per minuut message: 'Te veel data-invoer pogingen.', }); // ZEER MILDE limiet voor batch-taken const batchLimiter = rateLimit({ windowMs: 60 * 1000, // 1 minuut max: 50, // Max 50 requests per minuut message: 'Batch verwerkingslimiet overschreden. Voer taken langzamer uit.', }); // Pas de limiters toe op specifieke routes app.use('/api/dashboard', dashboardLimiter); app.use('/api/transacties', dataInputLimiter); app.post('/api/batch-upload', batchLimiter); // Alleen POST op dit endpoint app.use('/api', generalLimiter); // Algemene limiet voor alle andere /api routes ``` #### Voorbeeld 2: Geavanceerde prioritering (Conceptueel) Dit vereist vaak een message broker zoals Redis met Bull (voor Node.js) of Celery (voor Python). Hier is een concept in pseudocode: ```javascript // Aan de rand van je applicatie (bijv. in een middleware) async function priorityEnqueue(req, res, next) { let priority = 3; // Standaard (laag) if (req.path.startsWith('/api/dashboard') && req.method === 'GET') { priority = 1; // Hoog } else if (req.path === '/api/transacties' && req.method === 'POST') { priority = 2; // Gemiddeld } // Batch requests behouden priority 3 (Laag) // Plaats het verzoek in een priority queue (bijv. in Redis) await queue.add('processRequest', { requestId: req.id }, { priority: priority }); // Stuur een directe "geaccepteerd" response voor batch-taken if (priority === 3) { return res.status(202).json({ message: "Batch taak in de wachtrij geplaatst" }); } // Voor hoge/medium prioriteit: wacht op verwerking... next(); } // Een aparte worker process haalt jobs op volgorde van prioriteit uit de queue queue.process('processRequest', async (job) => { // Hier wordt het eigenlijke API-verzoek verwerkt return await handleApiRequest(job.data.requestId); }); ``` ### Aanvullende Aanbevelingen * **Monitor en Stel Bij:** Gebruik monitoringtools (Prometheus, Grafana) om het gebruik van je endpoints te volgen. Pas limieten aan op basis van reëel gebruik. * **Caching voor GET-requests:** Implementeer agressieve caching (bijv. met Redis) voor `GET /dashboard` endpoints. Dit vermindert de belasting op je applicatielaag enorm en is de meest effectieve manier om de gebruikerservaring te verbeteren. * **Dynamische Limieten:** Overweeg om limieten dynamisch aan te passen op basis van de systeembelasting (bijv. limieten verlagen als de CPU boven de 80% komt). Dit plan biedt een robuuste basis die is afgestemd op jouw specifieke use cases en prioriteiten, en kan worden geïmplementeerd van eenvoudig tot zeer geavanceerd.