Natuurlijk, hier is een uitgebreide strategie voor API rate limiting afgestemd op jouw REST API en de beschikbare resources. **1. Overzicht van de situatie** - **API-type:** REST - **Servercapaciteit:** - CPU cores: 4 - RAM: 16 GB - Netwerk: 500 Mbps - **Huidig gebruik:** - Gemiddeld verzoeken per minuut: 500 - Piekbelasting: 1000 verzoeken per minuut **2. Belangrijkste doelen** - Voorkomen van serveroverbelasting en downtime - Optimaliseren van resourcegebruik - Kostenbeheersing door efficiënte resourceallocatie - Behouden van een goede gebruikerservaring - Flexibiliteit en schaalbaarheid voor toekomstige groei **3. Strategie en technische aanbevelingen** **A. Rate Limiting niveaus** - **Per gebruiker/IP:** Voorkom dat individuele clients de server overbelasten. - **Globaal per API:** Beperk het totaal aantal verzoeken om de server niet te overbelasten. **B. Instelwaarden** - **Gemiddeld verkeer (500 req/min):** - Stel een limiet in van 1 request per seconde per client (max 60 req/min per client). - Aangezien het gemiddelde per minuut 500 is, kunnen we bijvoorbeeld 10.000 requests per minuut (bij 1000 requests per minuut piek) faciliteren met een limiet van 100 req/sec. - **Piekbelasting (1000 req/min):** - Maximaal 16-20 req/sec in totale limit, afhankelijk van het aantal actieve clients. **C. Implementatie van rate limiting** - **Leveled limits:** - **Per IP:** 100 requests per minuut (duurzaam, voorkomt abuse) - **Per API key / gebruiker:** 500 requests per minuut (indien applicable) - **Global limiet:** 1000 requests per minuut (maximale capaciteit) - **Technologieën:** - Gebruik een caching/proxylaag zoals **Redis** of **Memcached** voor snelle opslag en tracking van request counters. - Implementatie met **Nginx** of **Envoy** als reverse proxy met rate limiting modules. - Overweeg API management tools zoals **Kong**, **AWS API Gateway**, of **Google Cloud Endpoints**, die ingebouwde rate limiting bieden. **D. Resourcebewaking en dynamische aanpassing** - Monitor CPU, RAM, en netwerkgebruik in real-time. - Pas limieten aan op basis van piek- en dalbelasting. - Implementeer alerts voor overbelasting. **E. Load balancing en schaalbaarheid** - Overweeg horizontaal schalen van servers bij toenemende belasting. - Gebruik een load balancer om verzoeken gelijkmatig te verdelen. **4. Voorbeeld implementatie: Nginx configuratie** ```nginx http { limit_req_zone $binary_remote_addr zone=per_ip:10m rate=100r/m; # 100 requests per minuut per IP limit_req_zone $server_name zone=per_api:10m rate=500r/m; # 500 requests per minuut per API key (indien beschikbaar) server { listen 80; location /api/ { limit_req zone=per_ip burst=20 nodelay; # burst to tolereren korte pieken limit_req zone=per_api burst=50 nodelay; proxy_pass http://backend_service; } } } ``` **5. Valkuilen en aandachtspunten** - **Te strikte limieten:** Kan legitieme gebruikers frusteren; monitor en pas aan. - **Te losse limieten:** Kan leiden tot serveroverbelasting en downtime. - **Overmatige focus op limieten:** Verlies niet uit het oog van gebruikerservaring en servicekwaliteit. - **Resource monitoring:** Belangrijk om limieten dynamisch aan te passen en te voorkomen dat limieten onnodig restrictief worden. - **Caching en CDN gebruik:** Vermindert belasting op de API en verhoogt de snelheid. **6. Conclusie** Door een combinatie van per-client, globale en API-specifieke limieten te implementeren, afgestemd op jouw servercapaciteit en piekbelasting, voorkom je overbelasting en maximaliseer je resourcegebruik. Continue monitoring en flexibel aanpassen van limieten zorgen voor een stabiele en kosteneffectieve API-dienst. Heeft u nog specifieke wensen of situaties die ik verder kan uitwerken?

Zeker, hier is een gedetailleerd API rate limiting strategieplan afgestemd op uw REST API en infrastructuur. ### 1. Analyse van Uw Situatie en Doelstellingen **Infrastructuur Capaciteit:** * **CPU:** 4 Cores * **RAM:** 16 GB * **Netwerk:** 500 Mbps * **Huidig gebruik:** ~8.3 verzoeken per seconde (RPS) * **Piekbelasting:** ~16.7 RPS **Uw Belangrijkste Doelstellingen:** 1. **Voorkomen van Overbelasting:** De service moet beschikbaar en responsief blijven, zelfs tijdens piekmomenten. Het doel is om een "cascading failure" te voorkomen, waarbij een overbelaste server steeds trager wordt en uiteindelijk crasht. 2. **Optimale Resource Benutting:** De server moet zo efficiënt mogelijk worden gebruikt. Rate limiting moet "goedaardige" gebruikers beschermen tegen "lawaaimakers" en ervoor zorgen dat de capaciteit eerlijk wordt verdeeld. 3. **Kostenbeheersing:** Door overbelasting te voorkomen, worden kosten voor noodscaling (bijv. auto-scaling in de cloud) of downtime geminimaliseerd. Een stabiele service is een kostenefficiënte service. ### 2. Gedetailleerd Rate Limiting Plan Gezien uw gebruikspatroon en capaciteit, stel ik een **gelaagde strategie** voor die zowel algemene bescherming als gebruikersspecifieke eerlijkheid biedt. #### A. Algemene (Globale) Rate Limiter Dit is uw eerste verdedigingslinie om de hele service te beschermen. * **Strategie:** **Token Bucket** of **Vaste Window**. * **Limiet:** Stel een **globale limiet in van 700-800 verzoeken per minuut** (~11.5 - 13.3 RPS). Dit ligt ruim boven het gemiddelde, maar onder uw piek. Het doel is om een absoluut maximum te stellen aan wat de server aankan voordat de prestaties significant afnemen. * **Implementatie:** Deze limiet wordt gehandhaafd op load balancer- of API Gateway-niveau. #### B. Per-Client (Gebruiker) Rate Limiter Dit zorgt voor eerlijkheid en voorkomt dat één gebruiker of API-sleutel alle resources opeist. * **Strategie:** **Sliding Window Log**. Dit is nauwkeuriger dan een vaste window en voorkomt dat gebruikers aan het begin van elke nieuwe window een burst kunnen uitvoeren. * **Identificatie:** Gebruikers/clients identificeren op basis van: * **API Key** (aanbevolen voor geauthenticeerde gebruikers) * **IP-adres** (voor niet-geauthenticeerde endpoints, met de wetenschap dat IP's kunnen worden gedeeld) * **Limieten (Tiered Approach):** * **Standaard Tier:** 120 verzoeken per minuut (2 RPS). Geschikt voor de meeste gebruikers. * **Premium Tier:** 600 verzoeken per minuut (10 RPS). Voor betaalde gebruikers of partners. * **Strakke Tier voor gevoelige endpoints:** Bijv. 10 verzoeken per minuut voor inlogpogingen of wachtwoordreset. ### 3. Technische Aanbevelingen en Implementatie #### A. Keuze van Technologie Gebruik een dedicated **API Gateway** of **Reverse Proxy** voor rate limiting. Dit is efficiënter dan het in uw applicatielogica te bouwen. * **Aanbevolen Tools:** * **Kong / Tyk:** Uitgebreide API Gateways met ingebouwde, geavanceerde rate limiting plugins. * **Traefik:** Moderne reverse proxy met eenvoudige rate limiting. * **NGINX:** Zeer populair, met een robuuste `ngx_http_limit_req_module` voor rate limiting. * **Redis:** Gebruik Redis als een gedistribueerde, in-memory datastore om de tellers bij te houden. Dit is essentieel als u meerdere applicatieservers achter een load balancer heeft. #### B. Implementatievoorbeelden **Voorbeeld 1: NGINX Configuratie** ```nginx http { # Definieer een shared memory zone voor IP-based limiting (10MB, ~160k IPs) limit_req_zone $binary_remote_addr zone=ip_per_second:10m rate=2r/s; limit_req_zone $binary_remote_addr zone=ip_per_minute:10m rate=120r/m; # Een zone voor een globale limiet limit_req_zone $server_name zone=global:10m rate=700r/m; server { listen 80; server_name api.jouwdomein.nl; # Pas eerst de globale limiet toe limit_req zone=global burst=100 nodelay; location /api/ { # Pas per-IP limieten toe op de API # 'burst=5' staat 5 extra verzoeken in een wachtrij toe # 'nodelay' serveert burst-verzoeken onmiddellijk zonder vertraging, zolang de burst niet is overschreden. limit_req zone=ip_per_minute burst=5 nodelay; limit_req zone=ip_per_second burst=2 nodelay; proxy_pass http://backend_server_pool; } location /auth/login { # Strakkere limiet voor inlogpogingen limit_req_zone $binary_remote_addr zone=login:10m rate=1r/s; limit_req zone=login burst=3 nodelay; proxy_pass http://backend_server_pool; } } } ``` **Voorbeeld 2: Node.js met Express en Redis** ```javascript const express = require('express'); const redis = require('redis'); const { RateLimiterRedis } = require('rate-limiter-flexible'); const app = express(); const redisClient = redis.createClient({ host: 'localhost', port: 6379, }); // Configureer een rate limiter voor per-IP (Sliding Window) const rateLimiter = new RateLimiterRedis({ storeClient: redisClient, keyGenerator: (req) => req.ip, // Gebruik IP als key points: 120, // Aantal verzoeken duration: 60, // Binnen 60 seconden blockDuration: 0, // Blokkeer niet, geef gewoon fout }); // Middleware toepassen app.use((req, res, next) => { rateLimiter.consume(req.ip) .then(() => { next(); }) .catch(() => { res.status(429).send('Te veel verzoeken'); }); }); // Uw API routes hier... app.get('/api/data', (req, res) => { res.json({ data: 'Hallo wereld!' }); }); app.listen(3000); ``` ### 4. Communicatie naar Gebruikers (Headers) Informeer uw gebruikers over hun limieten via HTTP-headers. Dit is een best practice. * `X-RateLimit-Limit`: Het maximum aantal verzoeken in de window. * `X-RateLimit-Remaining`: Het aantal resterende verzoeken. * `X-RateLimit-Reset`: De tijd (Unix timestamp) wanneer de limiet wordt gereset. * `Retry-After`: Bij een 429-status, het aantal seconden dat de client moet wachten voordat hij een nieuw verzoek doet. ### 5. Monitoring en Afstemming **Dit is een cruciaal onderdeel. Stel het niet in en vergeet het.** 1. **Monitor de 429-responses:** Hoe vaak worden limieten bereikt? Zijn de limieten te streng? 2. **Monitor Server Metrics:** Houd uw **CPU-gebruik, geheugen, en netwerk-I/O** in de gaten tijdens pieken. Gebruik tools zoals Prometheus en Grafana. 3. **Stel Alerts In:** Krijg een waarschuwing wanneer het aantal 429-responses of de serverbelasting een bepaalde drempel overschrijdt. 4. **Stel Bij:** Pas uw globale en per-gebruiker limieten aan op basis van de verzamelde data. Misschien kan de globale limiet naar 900/min als de CPU het aankan, of moet de standaard gebruiker naar 150/min. ### 6. Mogelijke Valkuilen en Hoe Ze te Omzeilen * **Valkuil: "Stampeding Herd" bij Window Reset.** * **Probleem:** Bij een "Fixed Window" reset, kunnen alle wachtende clients gelijktijdig een nieuw verzoek indienen, wat een nieuwe piek veroorzaakt. * **Oplossing:** Gebruik **Sliding Window** of **Token Bucket** algoritmes. Deze verdelen de belasting gelijkmatiger. * **Valkuil: Gebruikers Omgrenzen met IP-adres.** * **Probleem:** Meerdere gebruikers kunnen hetzelfde IP-adres delen (bijv. achter een NAT), waardoor één gebruiker de hele groep kan straffen. * **Oplossing:** Gebruik waar mogelijk **API Keys** voor geauthenticeerde toegang. Voor anonieme toegang is IP de beste optie, maar wees je bewust van de beperking. * **Valkuil: State Beheren in een Gedistribueerde Omgeving.** * **Probleem:** Als je meerdere API-servers hebt, moet de rate limit state gedeeld worden. Een lokale teller op elke server is niet accuraat. * **Oplossing:** Gebruik een **gedeelde, snelle datastore zoals Redis** om de tellers centraal bij te houden. Dit is waar `rate-limiter-flexible` en API Gateways in uitblinken. * **Valkuil: Te Agressieve Limieten.** * **Probleem:** Je stelt de limieten te laag in en blokkeert legitiem verkeer, wat frustratie bij gebruikers en verlies van inkomsten veroorzaakt. * **Oplossing:** **Begin conservatief, maar monitor en stem geleidelijk bij.** Het is beter om iets ruimere limieten te hebben en deze later aan te scherpen. ### Conclusie Uw strategie moet een combinatie zijn van een **beschermende globale limiet** en een **eerlijke per-gebruiker limiet**, geïmplementeerd op een **API Gateway-niveau** met **Redis** voor state management. Door de headers correct te communiceren en de prestaties continu te monitoren, kunt u een robuuste, eerlijke en kosteneffectieve dienstverlening garanderen die meeschaalt met uw groei.