Natuurlijk! Hier is een uitgebreide strategie voor API rate limiting die rekening houdt met verschillende clientapplicaties en hun gebruikspatronen voor jouw REST API. **1. Beschrijving van de clientapplicaties en gebruikspatronen** - **Mobiele app** - *Gebruikspatroon:* Pieken tussen 18-21 uur, mogelijk tijdens woon-werkverkeer of avondactiviteiten. Intensieve gebruiksperiodes met hogere requestfrequentie. - *Belang:* Snelle en betrouwbare toegang voor gebruikers, vooral tijdens piekuren. - **Webapp** - *Gebruikspatroon:* Gelijkmatige verspreiding over de dag, met minder uitgesproken pieken en dalen. - *Belang:* Consistentie en stabiliteit, vaak gebruikt voor langdurige sessies en data-invoer. **2. Doelen van de rate limiting-strategie** - **Optimale gebruikerservaring:** Voorkom overbelasting en vertragingen, vooral tijdens piekuren. - **Beveiliging:** Bescherming tegen abuse en DDoS-aanvallen. - **Kostenbeheersing:** Beperken van serverbelasting en infrastructuurkosten. - **Differentiatie per clienttype:** Flexibiliteit voor verschillende gebruikspatronen. **3. Technische aanbevelingen** - **Gebruik van verschillende limieten per clienttype** - *Mobiele app:* Hogere limieten tijdens piekuren, bijvoorbeeld 1000 requests per uur. Buiten piekuren kan dit worden verlaagd. - *Webapp:* Constante limieten, bijvoorbeeld 2000 requests per uur, verspreid over de dag. - **Implementatie van dynamische rate limiting** - Pas limieten aan op basis van tijdstip, gebruikspatroon en clienttype. - Bijvoorbeeld, tijdens 18-21 uur wordt de limiet voor mobiele app verhoogd. - **Clientidentificatie en authenticatie** - Gebruik API-sleutels of tokens die het clienttype identificeren. - Log requestgegevens voor analyse en aanpassing van limieten. - **Gebruik van verschillende limieten op basis van endpoint** - Strenger voor kritieke of dure API-endpoints. - Minder restrictief voor read-only of minder kritieke endpoints. - **Implementatie van burst-capaciteiten** - Toestaan van tijdelijke hoge requestvolumes (burst) binnen een limiet, bijvoorbeeld door token bucket algoritme. - **Monitoring en logging** - Continu monitoren van requestpatronen en limietgebruik. - Alerts bij afwijkingen of mogelijke abuse. **4. Mogelijke uitdagingen** - **Balanceren van limieten en gebruikerservaring** - Te strenge limieten kunnen frustratie veroorzaken; te ruime kunnen leiden tot overbelasting. - **Complexiteit van dynamische limieten** - Vereist goede timing en beheer van limieten gebaseerd op tijd en clienttype. - **Authenticatie en clientidentificatie** - Vereist betrouwbare authenticatiemethoden; risico op misbruik van API-sleutels. - **Implementatie en schaalbaarheid** - Behoefte aan schaalbare infrastructuur, bijvoorbeeld Redis voor snelle opslag van request counters. **5. Voorbeelden van implementatie** - **Technologieën:** - *Rate limiting middleware:* Bijvoorbeeld `Express-rate-limit` voor Node.js, `Spring Cloud Gateway` in Java, of API Gateway oplossingen zoals AWS API Gateway. - *Data opslag:* Redis voor snelle opslag en tellen van requests per client en tijdsperiode. - **Voorbeeldconfiguratie:** ```javascript const rateLimit = require('express-rate-limit'); const RedisStore = require('rate-limit-redis'); const redisClient = require('redis').createClient(); // Basis limiet voor webapp const webAppLimiter = rateLimit({ windowMs: 60 * 60 * 1000, // 1 uur max: 2000, // requests per uur store: new RedisStore({ sendCommand: (...args) => redisClient.sendCommand(args) }), keyGenerator: (req) => req.headers['x-api-key'], // client identificatie }); // Aanpassing voor mobiele app tijdens piekuren // Dit vereist dynamische configuratie, mogelijk via middleware die tijd controleert ``` - **Dynamische limieten instellen:** - Gebruik een scheduler (bijvoorbeeld cron jobs) om limieten te wijzigen op basis van tijdstip. - Of dynamisch aanpassen binnen middleware op basis van huidige tijd en clienttype. **6. Samenvatting** - Segmenteer limieten op basis van clienttype en gebruikspatroon. - Gebruik dynamische en adaptieve limieten om pieken te accommoderen zonder de stabiliteit te schaden. - Zorg voor goede authenticatie en logging voor inzicht en beveiliging. - Monitor continu en pas limieten aan op basis van data en feedback. --- Heeft u verdere vragen of hulp bij het implementatieproces?

Zeker, hier is een gedetailleerd plan voor een API rate limiting strategie afgestemd op jouw specifieke situatie. ### Jouw Doelen voor de Rate Limiting Strategie Op basis van je vraag kunnen we de volgende doelen afleiden, die typisch zijn voor een dergelijke API: 1. **Optimale Gebruikerservaring:** Zorgen dat legitieme gebruikers van zowel de mobiele app als webapp consistent en responsief service krijgen, zonder onnodige vertragingen of foutmeldingen. 2. **Eerlijke Verdeling van Resources:** Voorkomen dat een kleine groep intensieve gebruikers (per ongeluk of opzettelijk) de API overbelast en daarmee de service voor alle andere gebruikers verstoort. 3. **Beveiliging:** Bescherming tegen Denial-of-Service (DoS) en brute-force aanvallen door abnormaal hoge request volumes te blokkeren. 4. **Kostenbeheersing:** Controleren en optimaliseren van het gebruik van backend resources (zoals serverrekentijd, database-aanroepen), wat direct van invloed is op de infrastructuurkosten. 5. **Stabiliteit en Beschikbaarheid:** Garanderen dat de API betrouwbaar en beschikbaar blijft onder alle omstandigheden, inclusief tijdens piekbelasting. --- ### Gedetailleerd Plan met Technische Aanbevelingen De kern van de strategie is **geen "one-size-fits-all"** benadering, maar een gedifferentieerd model op basis van het clienttype en de gebruiker. #### 1. Identificatie en Categorisatie van Clients Allereerst moet je systeem kunnen identificeren *wie* er een request doet. * **Aanbeveling:** Gebruik API-sleutels (API Keys). * Elke clientapplicatie (de mobiele app, de webapp) registreert zich en krijgt een unieke API-sleutel. * Deze sleutel moet worden meegestuurd in de header van elk API-request (bijv. `X-API-Key`). * **Verschil per clienttype:** Koppel aan elke API-sleutel metadata, zoals het clienttype (`mobile`, `web`). #### 2. Gedifferentieerde Rate Limiting Regels Nu je clients kunt onderscheiden, pas je verschillende limieten toe. * **Algemene Laag: Vaste Quota per Clienttype** * **Mobiele App:** Stel een **dagelijks (24u) quota** in dat is afgestemd op de verwachte piek tussen 18-21 uur. Bijvoorbeeld: 10.000 requests per dag per API-sleutel. Dit geeft gebruikers flexibiliteit om hun gebruik over de dag te spreiden, maar beschermt je wel tegen misbruik. * **Webapp:** Stel een **uurlijks (60 min) quota** in vanwege het gelijkmatige gebruik. Bijvoorbeeld: 1.000 requests per uur per API-sleutel. Dit voorkomt korte, intense bursts die de service kunnen verstoren. * **Fijnmazige Laag: Aanvullende "Burst" en "User-Level" Limieten** * **Burst Limiet (voor alle clients):** Voeg een **per-seconden limiet** toe om korte uitbarstingen van requests op te vangen. Bijvoorbeeld: maximaal 10 requests per seconde per API-sleutel. Dit beschermt je backend tegen overbelasting door plotselinge traffic spikes. * **Gebruikersniveau (indien van toepassing):** Als gebruikers inloggen, kun je *binnen* de limiet van de app zelf ook limieten per geauthenticeerde gebruiker instellen. Dit voorkomt dat één actieve gebruiker de "budget" van de hele app verbruikt. Gebruik hiervoor een **Token Bucket** algoritme. #### 3. Technische Implementatie * **Aanbevolen Locatie:** Implementeer rate limiting op **API Gateway niveau**. Dit is de ideale plek omdat alle traffic hierlangs komt, voordat het je backend services bereikt. Populaire opties zijn: * **Kong Gateway:** Heeft ingebouwde, krachtige rate limiting plugins. * **AWS API Gateway:** Heeft gebruikskosten (usage plans) en rate limiting ingebakken. * **Traefik / NGINX:** Lichtere opties met goede rate limiting mogelijkheden. * **Aanbevolen Algoritmen:** * **Vaste Window Counter:** Eenvoudig te implementeren voor de dagelijkse/uurlimieten. Let op: kan "hoogtepunt" aan het einde van elk window veroorzaken. * **Token Bucket:** Zeer geschikt voor de burst limieten en user-level limieten. Het is flexibeler en laat korte bursts toe zolang er tokens zijn. * **Communicatie naar de Client:** * Gebruik de standaard **HTTP 429 Too Many Requests** statuscode. * Stuur altijd de `Retry-After` header mee om de client te informeren hoe lang het moet wachten voordat het opnieuw mag proberen. Dit is cruciaal voor een goede gebruikerservaring. #### 4. Dynamische Aanpassing voor Piekuren Dit is het geavanceerde, proactieve deel van je strategie. * **Aanbeveling:** Implementeer een eenvoudig monitorings- en aanpassingssysteem. * **Monitor:** Houd de API-aanroepen per clienttype in real-time bij. * **Analyseer:** Herken het patroon dat de mobiele app traffic na 17:30 uur begint op te lopen. * **Pas aan (Optie):** Je kunt ervoor kiezen om de limieten voor de mobiele app *tijdelijk* te verhogen tijdens de piekuren (bijv. van 18-21 uur). Dit kan geautomatiseerd worden met een scheduler (bijv. een cron job) die de configuratie van je API Gateway bijwerkt. * **Let op:** Dit voegt complexiteit toe. Een robuust dagelijkse quota is vaak voldoende. --- ### Voorbeeld van Implementatie (Pseudocode / Concept) Stel je gebruikt Kong API Gateway met zijn `rate-limiting` plugin. **1. Registreer de Mobiele App Service:** ```yaml # Aanmaken van een service in Kong name: mobile-app-backend url: https://jouw-backend.mobile.api ``` **2. Configureer Rate Limiting voor de Mobiele App Service:** ```yaml # Plugin voor de mobile-app-backend service name: rate-limiting config: policy: redis # Gebruik Redis voor consistentie over meerdere gateway nodes minute: 50 # Per-seconden/burst bescherming: max 50/min ~= 0.83/sec hour: 500 # Uurlijkse burst bescherming day: 10000 # Dagelijkse hoofdlímiet limit_by: api_key # Differentieer op basis van de API-sleutel ``` **3. Registreer en Configureer de Webapp Service:** ```yaml # Service name: web-app-backend url: https://jouw-backend.web.api # Plugin name: rate-limiting config: policy: redis minute: 20 # 20/min ~= 0.33/sec hour: 1000 # Primaire limiet voor de webapp limit_by: api_key ``` --- ### Mogelijke Uitdagingen en Oplossingen 1. **Uitdaging:** **Schaalbaarheid en Consistentie.** Als je meerdere instanties van je API Gateway draait, moet de rate limiting status gedeeld worden. * **Oplossing:** Gebruik een gecentraliseerde, snel datastore zoals **Redis** als backend voor je rate limiting policy. Alle gateway nodes schrijven hun tellingen naar dezelfde Redis, waardoor een consistente view ontstaat. 2. **Uitdaging:** **"Stampede Effect" bij het resetten van een window.** Aan het einde van een uur/dag kunnen alle wachtende clients tegelijkertijd proberen te requesten. * **Oplossing:** Gebruik in plaats van een vast window een **sliding window** logaritme (beschikbaar in geavanceerde gateways) of een **token bucket**. Dit verdeelt de load gelijkmatiger. 3. **Uitdaging:** **Valse Positieven.** Een legitieme gebruiker die een feature intensief gebruikt (bijv. automatisch opslaan) wordt geblokkeerd. * **Oplossing:** * **Differentieer per endpoint:** Stel hogere limieten in voor "lichte" endpoints (bijv. ophalen profiel) en lagere voor "zware" endpoints (bijv. zoeken of rapporteren). * **Implementeer "Soft" en "Hard" Limits:** Een soft limit geeft een waarschuwing (`429 Too Many Requests`), een hard limit blokkeert volledig. De mobiele app kan de waarschuwing tonen aan de gebruiker. 4. **Uitdaging:** **Beheer van API-sleutels.** Het uitdelen en beveiligen van API-sleutels, vooral in een mobiele app, kan lastig zijn. * **Oplossing:** * Gebruik certificaat-pinning in je mobiele app om man-in-the-middle-aanvallen te mitigeren. * Roteer API-sleutels regelmatig en maak het mogelijk om gecompromitteerde sleutels onmiddellijk in te trekken. ### Conclusie Door een gelaagde en gedifferentieerde aanpak te hanteren, kun je een rate limiting strategie opzetten die: * De **mobiele app-gebruiker** niet hindert tijdens diens piekgebruik. * De **webapp** een constante, betrouwbare ervaring biedt. * Je **backend beschermt** tegen misbruik en overbelasting. * Je **kosten voorspelbaar** houdt. Begin met de basis (API-sleutels, vaste dag/uur limieten) en breid uit naar geavanceerdere functies (dynamische aanpassing, sliding windows) naarmate je behoeften en monitoringdata evolueren.