Natuurlijk! Hier is een uitgebreide gids voor het ontwikkelen van een API rate limiting strategie met jouw setup (Kong API Gateway, OAuth 2.0 authenticatieserver, Redis cache), gericht op jouw doelen zoals beveiliging, schaalbaarheid en kostenoptimalisatie. **1. Belangrijkste doelen voor de rate limiting strategie** - **Beveiliging**: Voorkomen van overbelasting door misbruik of aanvallen zoals DDoS. - **Schaalbaarheid**: Zorgdragen dat de API onder hoge belasting goed blijft functioneren. - **Kostenoptimalisatie**: Minimaliseren van onnodige resources en dataverkeer. - **Gebruikerservaring**: Voorkomen dat legitieme gebruikers onterecht worden geblokkeerd, en duidelijke communicatie wanneer limieten worden overschreden. --- **2. Technische aanbevelingen** ### a. Rate limiting op basis van authenticatie (OAuth 2.0 tokens) - **Per gebruiker/applicatie limieten**: Stel limieten in op basis van client-id of gebruikersaccount. - **Implementatie**: Gebruik Kong’s native plugin `rate-limiting` of `rate-limiting-advanced`, die per API key of OAuth token kan werken. - **Verificatie**: Integreer met OAuth 2.0 server om authenticatie tokens te valideren en gebruikersspecifieke limieten op te leggen. ### b. Integratie met Redis voor state management - **Gebruik Redis** als centrale opslag voor counters en limietgegevens. - **Voordelen**: Snelle access en distributie, gedeeld tussen meerdere Kong nodes. - **Implementatie**: - Configureer de `rate-limiting` plugin om Redis te gebruiken als backend. - Gebruik Redis keyspace voor het bijhouden van verzoekcounters per token/IP. ### c. Limieten aanpassen op basis van verkeersvolume en piekbelasting - **Stel dynamische limieten in**: Bijvoorbeeld hogere limieten tijdens piekuren, lagere tijdens daluren. - **Gebruik van custom plugins** of externe systemen voor dynamische aanpassing. ### d. Throttling en back-off mechanismen - **Implementatie**: Wanneer limieten worden overschreden, geef een 429 Too Many Requests response. - **Retry-after header**: Communiceer wanneer gebruikers weer requests kunnen sturen. ### e. Kostenoptimalisatie en schaalbaarheid - **Gebruik van Redis clusters**: Zorg dat Redis schaalbaar is en hoge beschikbaarheid heeft. - **Caching**: Cache limietinformatie waar mogelijk, bijvoorbeeld met korte TTL’s. - **Monitoring**: Houd gebruik en limietoverschrijdingen in de gaten via dashboards (bijvoorbeeld Grafana). --- **3. Mogelijke valkuilen** - **Overmatig gebruik van Redis**: Kan leiden tot hoge kosten of prestatieproblemen; optimaliseer TTL’s en reduceer onnodige calls. - **Te strenge limieten**: Kan de gebruikerservaring schaden; voer tests uit en pas limieten aan op basis van gebruiksdata. - **Niet-compatibele integraties**: Zorg dat je plugins en systemen goed samenwerken, vooral bij authenticatie en token verificatie. - **Complexiteit bij dynamische limieten**: Zorg voor goede monitoring en fail-safe mechanismen. --- **4. Implementatievoorbeeld** ```yaml # Voorbeeld configuratie van de rate limiting plugin in Kong (via declarative config of Admin API) plugins: - name: rate-limiting config: second: 20 # limiet per seconde policy: local # of 'redis' voor gedeeld state redis_host: redis-server redis_port: 6379 redis_password: null redis_timeout: 2000 # per client id of token limit_by: consumer # of 'credential' afhankelijk van setup ``` **Stap voor stap:** 1. Configureer OAuth 2.0 authenticatieserver en integreer dit via OAuth plugins in Kong. 2. Activeer de `rate-limiting` plugin op API niveau, gekoppeld aan consumer credentials (client-id/token). 3. Stel Redis in als backend voor gedeeld counters. 4. Definieer limieten op basis van API-gebruik en authenticatiegegevens. 5. Test onder verschillende belastingniveaus en pas limieten aan. 6. Monitor gebruik en pas limieten dynamisch aan indien nodig. --- **Samenvatting** - Gebruik Kong’s `rate-limiting` plugin met Redis backend voor gedeeld en schaalbaar gebruik. - Koppel limieten aan OAuth 2.0 tokens voor gebruikersspecifieke controle. - Implementeer dynamische limieten indien mogelijk. - Zorg voor goede monitoring en logging. - Wees alert op valkuilen zoals overbelasting van Redis en te strenge limieten. Als je verdere specificaties hebt of hulp nodig bij de configuratie, help ik je graag verder!

Zeker, hier is een gedetailleerd plan voor een API rate limiting strategie met Kong, afgestemd op jouw specifieke infrastructuur en vereisten. ### **Belangrijkste Doelen voor Jouw Rate Limiting Strategie** Gebaseerd op jouw verkeersvolume en architectuur, zijn de primaire doelen: 1. **Beveiliging & Stabiliteit:** Voorkomen van DDoS-aanvallen, brute kracht pogingen en misbruik door geautomatiseerde scripts. Dit beschermt je backend-services tegen overbelasting en garandeert beschikbaarheid voor legitieme gebruikers. 2. **Kostenoptimalisatie:** Door verkeer efficiënt te controleren en af te wijzen, minimaliseer je onnodige belasting van je backend-systemen en databases, wat direct vertaalt naar lagere operationele kosten (bijv. minder rekenkracht, database-throughput). 3. **Schaalbaarheid:** De strategie moet de pieken van 15.000 verzoeken per minuut aankunnen zonder performanceverlies. Het gebruik van Redis zorgt voor een gecentraliseerde, schaalbare state. 4. **Gebruikerservaring (Fair Use):** Zorgen dat één luide gebruiker of foutieve client niet de API voor alle andere gebruikers onbruikbaar maakt. Dit houdt de responssnelheid laag en voorspelbaar. 5. **Compliance & Beleid:** Afdwingen van zakelijke limieten en service level agreements (SLA's) voor verschillende klanttypes (bijv. gratis vs. betaalde abonnementen). --- ### **Gedetailleerd Technisch Implementatieplan** #### **1. Basis Rate Limiting Configuratie in Kong** Kong biedt de `rate-limiting` en `rate-limiting-advanced` plugins. Gebruik de **`rate-limiting-advanced`** plugin voor betere prestaties en functies. **Aanbevolen Configuratie (per Service of Route):** ```yaml # Voorbeeld van een declaratieve configuratie (kong.yml) plugins: - name: rate-limiting-advanced service: mijn-rest-service # Pas dit aan config: limit: [1000, 10000, 50000] # Limieten: per minuut, per uur, per dag window_size: [60, 3600, 86400] # Window sizes in seconden sync_rate: -1 # Gebruik Redis, sync on-the-fly window_type: sliding # Strikter dan 'fixed'. Een verzoek telt voor het window waarin het is gemaakt. identifier: consumer # Basis voor limiet: Consumer ID strategy: redis # CRITIEK: Gebruik Redis voor schaalbaarheid redis_host: jouw-redis-host # Jouw Redis endpoint redis_port: 6379 redis_password: jouw-wachtwoord # Indien van toepassing redis_database: 0 redis_ssl: true # Voor beveiligde verbinding fault_tolerant: true # Laat verkeer door bij Redis storing (beveiliging uitschakelen) hide_client_headers: false # Toon rate limit headers aan de client ``` **Waarom deze configuratie?** * `sliding` window is eerlijker dan `fixed` omdat het "bursts" aan het einde en begin van een window voorkomt. * `strategy: redis` is essentieel voor een gedistribueerde omgeving. Alle Kong nodes delen dezelfde teller, wat consistentie garandeert. * `fault_tolerant: true` is een veiligheidsmaatregel om je API beschikbaar te houden als Redis tijdelijk onbereikbaar is. #### **2. Geavanceerde Strategie: Gelaagde Limieten op Basis van OAuth 2.0 Gebruikers** Je kunt limieten verfijnen op basis van de geauthenticeerde gebruiker van je OAuth 2.0 server. **Stappen:** 1. **Authenticatie Eerst:** Configureer de `jwt` of `oauth2-introspection` plugin *vóór* de rate limiting plugin. Kong valideert het token en extraheert de gebruiker (consumer). 2. **Koppel Consumer aan Limiet:** Kong identificeert de aanvrager automatisch via het `consumer` veld uit het JWT of de introspectie-response. 3. **Dynamische Limieten (Optioneel):** Gebruik Kong's `config.scopes` of een custom plugin om limieten te koppelen aan OAuth-scopes. Bijvoorbeeld, een gebruiker met de scope `premium` krijgt een hogere limiet. **Voorbeeld Stroom:** ``` Client Verzoek -> Kong -> [OAuth Plugin] -> [Rate Limiting Plugin] -> Backend | | Valideert Token, Gebruikt `consumer.id` stelt `consumer.id` in als identifier voor Redis ``` **Implementatievoorbeeld:** Zorg ervoor dat je OAuth 2.0 plugin een `consumer` aanmaakt of koppelt. De rate-limiting plugin pikt deze dan automatisch op. #### **3. Aanvullende Beveiliging: IP-based & Globale "Burst" Beperking** Voeg een extra verdedigingslaag toe. * **Globale IP Limiet (Preventie van DDoS):** ```yaml - name: rate-limiting-advanced config: limit: [500] # Max 500 requests per minuut per IP window_size: [60] identifier: ip strategy: redis # ... overige config ``` Dit vangt niet-geauthenticeerd of kwaadaardig verkeer op. * **Consumer-specifieke "Burst" Beperking:** Stel naast je dagelijkse limiet een korte, strikte limiet in om bursts tegen te gaan. ```yaml - name: rate-limiting-advanced config: limit: [100, 1000, 50000] # 100/min, 1000/uur, 50000/dag window_size: [60, 3600, 86400] identifier: consumer strategy: redis ``` #### **4. Communicatie naar Clients (Headers)** Kong stuurt automatisch headers terug. Informeer je ontwikkelaars hierover: * `RateLimit-Limit`: Het maximum aantal verzoeken in het window. * `RateLimit-Remaining`: Het aantal resterende verzoeken. * `RateLimit-Reset`: De tijd tot het window reset. * `Retry-After`: De tijd (in seconden) die een client moet wachten na een `429 Too Many Requests` response. --- ### **Mogelijke Valkuilen en Oplossingen** 1. **Single Point of Failure (Redis):** * **Valkuil:** Als je Redis cluster uitvalt, valt je rate limiting weg (of staat uit bij `fault_tolerant: true`). * **Oplossing:** Implementeer een Redis cluster in een high-availability setup (bijv. Redis Sentinel of een managed service zoals AWS ElastiCache). Test het failover-proces. 2. **"Noisy Neighbor" op Consumer-niveau:** * **Valkuil:** Eén consumer (bijv. een populaire mobiele app) gebruikt zijn volledige limiet en degradeert de service voor anderen indirect. * **Oplossing:** Implementeer een **concurrentie limiet** (`rate-limiting-advanced` plugin met `limit_by: consumer` en een laag `window_size`/`limit`) of gebruik de **Request Termination** plugin voor specifieke, misbruikende consumers. 3. **Performance Impact van Redis:** * **Valkuil:** Bij 15.000 RPM kan de latentie van Redis een bottleneck worden. * **Oplossing:** * Gebruik Redis in hetzelfde datacenter als je Kong nodes. * Overweeg het verhogen van `sync_rate` (bijv. naar 5) om writes te bufferen, ten koste van een kleine precisie. * Monitor de Redis memory en CPU gebruik intensief. 4. **Onjuiste Window Keuze:** * **Valkuil:** Een `fixed` window van 1 minuut staat 15000 requests toe in de laatste seconde van minuut 1 en de eerste seconde van minuut 2, een "burst" van 30000. * **Oplossing:** Gebruik `sliding` window om dit te mitigeren. Het is rekenkundig duurder, maar met Redis is dit prima te doen. 5. **Complexiteit van Sleutel (Identifier) Keuze:** * **Valkuil:** Te algemene sleutels (bijv. alleen `ip`) straffen onschuldige gebruikers achter een gedeeld NAT (zoals een bedrijfsnetwerk). * **Oplossing:** Gebruik waar mogelijk de geauthenticeerde `consumer` identifier. Gebruik een combinatie (`consumer` + `ip`) voor extra striktheid waar nodig. --- ### **Implementatie Stappenplan** 1. **Basis Opzet:** * Zorg dat Kong communiceert met Redis. * Pas de `rate-limiting-advanced` plugin toe op een niet-kritieke service/testroute. * Test met `curl` of een tool zoals `k6` om de headers en 429-responsen te zien. 2. **Integreer OAuth 2.0:** * Configureer de OAuth 2.0 plugin (JWT of Introspection) op je service. * Zorg dat een succesvolle authenticatie resulteert in een `consumer` in Kong. * Pas de rate-limiting plugin aan om op `identifier: consumer` te limieten. 3. **Stel Geavanceerde Beleiden In:** * Voeg de IP-based globale limiet toe als een extra plugin op dezelfde service. * Verfijn de `limit` en `window_size` waarden gebaseerd op monitoring en je business logica (gratis vs. premium gebruikers). Dit kan via verschillende plugins of via de `config.scopes`. 4. **Monitor en Stel Bij:** * Gebruik Kong's monitoring tools (Prometheus metrics, logs) om het aantal 429 responses, remaining limits, en Redis performance te volgen. * Stel alerting in op een hoog percentage 429 responses. * Pas de limieten iteratief aan op basis van het werkelijke gebruikspatroon en feedback. Door deze gelaagde aanpak bouw je een robuuste, schaalbare en veilige rate limiting strategie die perfect aansluit bij de kracht van de Kong API Gateway en jouw backend-integraties.