Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd plan voor een effectieve rate limiting strategie voor jouw REST API, rekening houdend met de specificaties en doelen: ### 1. Doelen en vereisten - Bescherming tegen DDoS-aanvallen en overbelasting. - Voldoende ruimte bieden voor verwachte gebruikersbelasting (100 verzoeken per minuut per gebruiker). - Integratie met Redis voor caching en rate limiting. - Flexibiliteit voor toekomstige schaalvergroting en aanpassingen. --- ### 2. Technische aanbevelingen #### a. Keuze van rate limiting techniek - **Token Bucket** of **Leaky Bucket** algoritme: beide geschikt, maar Token Bucket biedt meer flexibiliteit. - **Per gebruiker/IP-adres limitatie**: om misbruik te voorkomen, beperk je per client (bijvoorbeeld per API-sleutel of IP). #### b. Implementatie details - **Limit**: 100 verzoeken per minuut per gebruiker/IP. - **Burst capacity**: overweeg een korte burst van bijvoorbeeld 20 verzoeken, zodat gebruikers niet direct worden geblokkeerd bij korte pieken. - **Tijdseenheid**: gebruik Redis-increment (INCR) met TTL (Time To Live) van 60 seconden. #### c. Redis setup - Gebruik Redis-keys zoals `rate_limit:{client_id}`. - Bij elk verzoek: - INCR de waarde. - Bij eerste verzoek binnen die minuut, zet TTL op 60 seconden. - Als de waarde de limiet overschrijdt, blokkeren of vertragen de request. #### d. Response gedrag - Bij overschrijding: - Stuur een 429 Too Many Requests. - Voeg headers toe zoals `Retry-After` zodat de client weet wanneer ze het opnieuw kunnen proberen. --- ### 3. Integratie in je API Hier is een voorbeeld van een implementatie in pseudocode (bijvoorbeeld voor Node.js met Redis): ```javascript const redis = require('redis').createClient(); async function rateLimitMiddleware(req, res, next) { const clientId = req.headers['x-api-key'] || req.ip; // of andere identificatie const key = `rate_limit:${clientId}`; const limit = 100; const window = 60; // seconden let current = await redis.incr(key); if (current === 1) { await redis.expire(key, window); } if (current > limit) { const retryAfter = await redis.ttl(key); res.set('Retry-After', retryAfter); res.status(429).send('Te veel verzoeken, probeer het later opnieuw.'); } else { next(); } } ``` --- ### 4. Mogelijke valkuilen - **IP-adres gedeeld door meerdere gebruikers**: kan leiden tot onbedoeld blokkeren; gebruik indien mogelijk API-sleutels. - **Cache-valkuilen**: Redis moet goed worden geschaald en beschermd tegen overbelasting. - **Verkeerde TTL-instellingen**: zorg dat de TTL overeenkomt met de tijdsperiode van de limiet. - **Latentie**: rate limiting introduceert minimale vertraging; test en optimaliseer. - **Legitiem gebruik vs. abuse**: stel uitzonderingen of hogere limieten in voor vertrouwde clients. --- ### 5. Aanvullende aanbevelingen - **Monitoring en logging**: houd het aantal 429-responses bij om trends te analyseren. - **Progressieve limieten**: pas limieten aan op basis van gebruikspatronen. - **Distributed rate limiting**: indien je meerdere servers hebt, zorg dat Redis de centrale bron is voor limieten. --- ### 6. Samenvatting - Gebruik Redis voor stateless en schaalbare rate limiting. - Limit tot 100 verzoeken per minuut per gebruiker/IP, met een korte burst. - Geef duidelijke feedback met `429 Too Many Requests` en `Retry-After`. - Monitor en pas limieten aan op basis van gebruik en bedreigingen. --- Mocht je verdere details willen over implementaties in andere talen of meer geavanceerde strategieën, laat het gerust weten!

# Rate Limiting Strategie voor REST API ## Overzicht Voor uw REST API met 100 verzoeken/minuut adviseer ik een gelaagde rate limiting aanpak met Redis als centrale component. ## Technische Aanbevelingen ### 1. Redis-gebaseerde Rate Limiter ```python import redis import time class RedisRateLimiter: def __init__(self, redis_client, max_requests=100, time_window=60): self.redis = redis_client self.max_requests = max_requests self.time_window = time_window def is_allowed(self, client_id): current_minute = int(time.time() // 60) key = f"rate_limit:{client_id}:{current_minute}" current = self.redis.incr(key) if current == 1: self.redis.expire(key, self.time_window) return current <= self.max_requests ``` ### 2. Implementatie met Token Bucket ```python def check_rate_limit(client_ip): redis_key = f"ratelimit:{client_ip}" current = redis.incr(redis_key) if current == 1: redis.expire(redis_key, 60) return current <= 100 ``` ### 3. Nginx Configuratie (Aanvullend) ```nginx http { limit_req_zone $binary_remote_addr zone=api_limit:10m rate=100r/m; server { location /api/ { limit_req zone=api_limit burst=20 nodelay; proxy_pass http://api_backend; } } } ``` ## Strategische Lagen ### Laag 1: IP-based Limiting - Basisbescherming: 100 requests/minuut per IP - Burst-toelating: 20 extra requests (burst) - Sliding window implementatie ### Laag 2: Endpoint-specifieke Regels ```python # Differentiële limieten per endpoint ENDPOINT_LIMITS = { '/api/products': 80, # 80 requests/min '/api/orders': 50, # 50 requests/min '/api/orders/create': 20 # Striktere limiet voor kritieke endpoints } ``` ### Laag 3: DDoS Detectie - Automatische detectie van abnormale patronen - Dynamische aanpassing limieten bij verdachte activiteit - IP blacklisting mechanisme ## Implementatiestappen 1. **Redis Setup** ```bash # Redis installatie sudo apt-get install redis-server # Configuratie maxmemory 256mb maxmemory-policy allkeys-lru ``` 2. **Middleware Integratie** ```python from flask import request, jsonify @app.before_request def rate_limit_middleware(): client_ip = request.remote_addr if not rate_limiter.is_allowed(client_ip): return jsonify({"error": "Rate limit exceeded"}), 429 ``` 3. **Monitoring Setup** - Redis monitoring met `redis-cli monitor` - Logging van geweigerde requests - Real-time metrics dashboard ## Valkuilen en Oplossingen ### 1. Race Conditions **Probleem**: Concurrente requests overschrijden limiet **Oplossing**: Gebruik Redis atomic operations (INCR + EXPIRE) ### 2. Geheugengebruik **Probleem**: Redis memory overflow **Oplossing**: - Auto-expiry van keys - Memory limit configuratie - Regelmatige cleanup ### 3. IP Spoofing **Probleem**: Aanvaller wijzigt IP **Oplossing**: - API keys voor geauthenticeerde gebruikers - Gedragsanalyse implementeren ### 4. Valse Positieven **Probleem**: Legitieme gebruikers geblokkeerd **Oplossing**: - Differentiële limieten per gebruikerstype - Whitelist voor betrouwbare IP's ## Uitbreidingsmogelijkheden 1. **Geavanceerde Detectie** - Machine learning voor anomaliedetectie - Gedragspatronen analyseren 2. **Dynamische Limieten** - Automatische aanpassing based op load - Seizoensgebonden schaling 3. **Distributed Limiting** - Cluster-wide rate limiting - Multi-region ondersteuning ## Monitoring en Alerting - **Metrics tracking**: - Geweigerde requests - Top offenders - Pattern detection - **Alerting**: - Slack/Email alerts bij abnormaliteiten - Automatische mitigation triggers Deze strategie biedt robuuste bescherming tegen DDoS-aanvallen terwijl legitiem verkeer ongehinderd blijft. De combinatie van Redis-based limiting met Nginx protection vormt een effectieve verdedigingslinie.