Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd architectuurplan voor een schaalbare, gedistribueerde API rate limiting oplossing voor jouw Kubernetes-gedreven microservices-omgeving, met Redis als centrale datastore en strikte consistentie-eisen: **1. Overzicht van de API-omgeving** - **Microservices op Kubernetes:** Je applicatie bestaat uit meerdere microservices die via Kubernetes worden georkestreerd. - **Rate limiting vereisten:** Strikte consistentie betekent dat alle services dezelfde limieten en tellers moeten gebruiken, ongeacht waar de request vandaan komt. - **Technologieën:** Redis voor snelle, in-memory data opslag; Kubernetes voor orkestratie en schaalbaarheid. **2. Belangrijkste doelen** - **Schaalbaarheid:** De oplossing moet horizontaal kunnen groeien zonder dat de rate limiting functionaliteit een bottleneck wordt. - **Fouttolerantie en hoge beschikbaarheid:** Minimale downtime en consistente enforcement, zelfs bij Redis- of netwerkstoringen. - **Minimale latency:** Rate limiting moet snel worden afgedwongen zonder merkbare vertraging. **3. Architectuurcomponenten** a) **API Gateway / Load Balancer** - Ontvangt binnenkomende API-verzoeken. - Voert initiële authenticatie en routing uit. - Stuurt requests door naar de microservices, met daarin de rate limiting check. b) **Rate Limiting Service (RLS)** - Een centraal component dat requests registreert en controleert of de limieten worden overschreden. - Kan als een aparte microservice worden geïmplementeerd of ingebouwd in de API Gateway. c) **Redis Cluster** - Centrale datastore voor het bijhouden van request-tellers. - Geconfigureerd als een Redis Cluster voor hoge beschikbaarheid, met meerdere master/slave nodes. - Ondersteunt atomic operations via Lua-scripts voor consistente updates. d) **Synchronisatie en Consistentie** - Strikte consistentie vereist dat alle requests voor dezelfde client of API-key dezelfde teller zien. - Redis ondersteunt dit door atomic commands en Lua-scripts. **4. Datastromen** - Bij elk inkomend verzoek: 1. De API Gateway ontvangt het verzoek. 2. Het verzoek wordt doorgestuurd naar de Rate Limiting Service. 3. De RLS voert een atomic Redis-script uit dat: - De huidige request-teller ophaalt. - Controleert of de limiet is overschreden. - Zo niet, verhoogt de teller en accepteert het verzoek. - Zo ja, weigert het verzoek. 4. Het resultaat wordt teruggegeven aan de API Gateway. 5. Op basis hiervan wordt het verzoek al dan niet doorgegeven naar de microservice. - Redis Lua-script zorgt voor volledige atomariteit, waardoor race conditions worden voorkomen. **5. Aanbevelingen en oplossingen voor uitdagingen** - **Schaalbaarheid:** - Gebruik een Redis Cluster met meerdere shards voor load distribution. - Introduceer lokale caches (bijvoorbeeld in de API Gateway) voor veelvoorkomende limieten, met periodieke synchronisatie, om latency te verminderen. - Overweeg een rate limiting cache op de API Gateway om snelle afwijzingen te doen zonder Redis te raadplegen, tenzij nodig. - **Fouttolerantie:** - Configureer Redis in een high-availability modus met automatische failover (bijvoorbeeld via Redis Sentinel of Cluster mode). - Implementeer retries en fallback-logica in de Rate Limiting Service. - Zorg dat de API Gateway kan omgaan met Redis-uitval door requests tijdelijk te weigeren of te vertragen. - **Strikte consistentie:** - Gebruik Redis Lua-scripts voor atomariteit. - Voor extra garanties, overweeg het gebruik van Redis Transactions of Consistent Hashing. - Vermijd caching die tot inconsistenties kan leiden. - **Latency:** - Minimaliseer netwerkround-trips door het gebruik van Lua-scripts. - Plaats Redis dicht bij Kubernetes nodes (bijvoorbeeld via een Redis Operator). - Overweeg het gebruik van een lokale cache voor veelgebruikte limieten. **6. Samenvatting van de architectuur** ``` [API Gateway] | v [Rate Limiting Service] --(Redis Lua script)--> [Redis Cluster] | | v v [Microservices] [Redis Data Nodes] ``` **7. Conclusie** Door Redis te gebruiken met atomic Lua-scripts en een gedistribueerd cluster, kun je een schaalbare, fouttolerante en strikt consistente rate limiting architectuur realiseren. De combinatie van Kubernetes, Redis en slimme datastromen zorgt voor hoge beschikbaarheid en minimale latency, geschikt voor jouw gedistribueerde microservices-omgeving. --- Mocht je verdere details wensen over implementatie of specifieke technologiekeuzes, dan help ik je graag verder!

Absoluut. Hier is een gedetailleerd architectuurplan voor een schaalbare, strikt consistente API rate limiting oplossing voor uw Kubernetes-microservicesomgeving, gebruikmakend van Redis. ### Samenvatting van de Architectuur We zullen een **gedistribueerd, sidecar-gebaseerd token bucket systeem** implementeren waarbij Redis fungeert als de centrale, consistente state store. Elke microservice-pod krijgt een sidecar proxy (bijv. Envoy) die lokaal rate limiting beslissingen neemt, maar deze beslissingen baseert op gecentraliseerde tellers in Redis, beheerd via Redis' atomic operaties en Lua-scripting om strikte consistentie te garanderen. --- ### 1. Componentrollen en Technologie Stack | Component | Rol | Technologie Keuze | Reden | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **API Consumer** | Maakt verzoeken aan de API | N.v.t. | De client van het systeem. | | **Ingress Controller** | Entry-point voor extern verkeer, voert eerste (grovere) rate limiting uit. | **NGINX Ingress Controller** (met `nginx.ingress.kubernetes.io/limit-rpm` annotaties) of **Emissary-ingress/Ambassador**. | Voorkomt dat ongewenst verkeer überhaupt het cluster binnenkomt. | | **Microservice Pod** | Host de eigenlijke bedrijfslogica. | Uw applicatiecode (Java, Go, Python, etc.). | | | **Sidecar Proxy** | **Doet de precise, strikt consistente rate limiting.** Intercepteert alle inkomende verzoeken naar de pod. | **Envoy Proxy** (met **Lyft's Ratelimit service**) of **Traefik**. | Envoy is de de facto standaard voor service mesh, heeft een krachtig en uitbreidbaar filtermechanisme. | | **Ratelimit Service** | Een lichtgewicht service die rate limit verzoeken van de sidecars verwerkt. Het is de "hersenen" en praat met Redis. | **Lyft's Ratelimit** (officieel door Envoy ondersteund) of een custom Go/Java service. | Vertaalt verzoeken van Envoy naar specifieke Redis commands. | | **Redis Datastore** | **Central Source of Truth.** Slaat alle rate limit tellers atomic en consistent op. | **Redis** (bij voorkeur in een **Redis Sentinel** of **Redis Cluster** setup voor HA). | Snel, in-memory, ondersteunt atomic operaties (INCRBY, EXPIRE) en Lua-scripting voor transactionele complexiteit. | --- ### 2. Gedetailleerde Datastroom Het proces voor een binnenkomend API-verzoek verloopt als volgt: 1. **Verzoek binnen bij Ingress:** Een extern verzoek komt aan bij de Kubernetes Ingress Controller. 2. **Eerste Verdedigingslinie:** De Ingress Controller past een (iets lossere) globale rate limit toe gebaseerd op bijvoorbeeld IP-adres. Dit beschermt uw backend tegen overduidelijke overload. 3. **Routering:** Het verzoek wordt gerouteerd naar de juiste Kubernetes Service en dus naar een specifieke Pod van een microservice. 4. **Sidecar Interceptie:** Voordat het verzoek de daadwerkelijke microservice container bereikt, wordt het onderschept door de **Envoy sidecar proxy** in dezelfde pod. 5. **Rate Limit Check:** Envoy stuurt een synchroon verzoek naar de **Ratelimit Service** (een aparte deployment in uw cluster) om te vragen: "Mag dit verzoek (geïdentificeerd door descriptor, bijv. `user_id=123, service=payments`) doorgaan?". 6. **Business Logic in Ratelimit Service:** De Ratelimit Service ontvangt het verzoek. Het vertaalt de descriptor naar een Redis-sleutel (bijv. `rate_limit:payments:user_123`). 7. **Atomic Check in Redis:** De service voert een **atomic operatie** uit in Redis, meestal via een **Lua-script**. * **Het Lua-script doet het volgende:** * `local current = redis.call('GET', KEYS[1])` * `if current ~= false and tonumber(current) >= tonumber(ARGV[1]) then return 0 end` * `redis.call('INCRBY', KEYS[1], 1)` * `redis.call('EXPIRE', KEYS[1], ARGV[2])` // Stel TTL in als de sleutel nieuw is * `return 1` * Dit script checkt de huidige teller, verhoogt deze atomic, en zorgt voor expire, allemaal in één operatie. **Dit garandeert strikte consistentie**; er is geen race condition mogelijk tussen meerdere gelijktijdige verzoeken. 8. **Beslissing:** Op basis van het Redis-resultaat (0 = geweigerd, 1 = toegestaan) antwoordt de Ratelimit Service aan de Envoy sidecar. 9. **Actie:** Als het verzoek is toegestaan, stuurt Envoy het door naar de applicatiecontainer. Als het is geweigerd, antwoordt Envoy direct met een HTTP `429 Too Many Requests` naar de client. 10. **Response:** Het response pad volgt dezelfde route terug (Applicatie -> Envoy -> Ingress -> Client). --- ### 3. Aanbevelingen voor Uitdagingen en Doelen #### **Uitdaging: Strikte Consistentie (Synchronisatievereiste)** * **Oplossing:** Gebruik **Redis atomic operaties (INCR) met Lua-scripting**. Dit is cruciaal. Het vermijdt het "check-then-set" probleem en garandeert dat zelfs onder hoge concurrentie, de teller accuraat en consistent wordt bijgewerkt. Een gecentraliseerde Redis is hier de enige haalbare optie voor strikte consistentie. #### **Doel: Hoge Beschikbaarheid (Fouttolerantie)** * **Redis HA:** Draai Redis nooit als een single pod. Implementeer **Redis Sentinel** (voor automatische failover) of **Redis Cluster** (voor sharding en HA). Sentinel is vaak simpler voor rate limiting. * **Fail-Open Gedrag:** Configureer de **sidecar (Envoy) en Ratelimit service** voor een **fail-open benadering**. Als de Ratelimit service onbereikbaar is of time-out, moet de sidecar het verzoek standaard *toestaan*. Beter een potentieel extra verzoek dan een volledige uitval van uw API (`circuit breaker` pattern). Log deze events uiteraard agressief. * **Kubernetes Deployments:** Zorg dat de Ratelimit service zelf redundant wordt gedraaid (minimaal 2 replicas) en gebruik readiness/liveness probes. #### **Doel: Minimale Latency** * **Lokaal Beslissen, Centraal Bijhouden:** Het sidecar-model houdt de latency laag omdat de rate limit check dicht bij de applicatie gebeurt en niet over het netwerk hoeft voor elke business logica call. * **Redis Performance:** Redis is in-memory, waardoor het extreem snel is. Zorg dat uw Redis instance zich in hetzelfde datacenter (of zelfs Kubernetes cluster) bevindt als uw applicatie om netwerklatency te minimaliseren. * **Connection Pooling:** De Ratelimit service moet gebruik maken van connection pooling naar Redis om de kosten van het voortdurend openen en sluiten van verbindingen te vermijden. #### **Uitdaging: Schaalbaarheid onder Hoge Load** * **Horizontaal Schalen van Ratelimit Service:** De Ratelimit service is stateless. Alle state zit in Redis. Je kunt eenvoudig het aantal replicas van de Ratelimit service omhoog schalen om een hogere doorvoer van rate limit verzoeken aan te kunnen. * **Redis Schaalbaarheid:** Als de load op Redis te hoog wordt, overweeg dan: * **Redis Cluster:** Shard je data automatisch over meerdere Redis nodes. Let op: cross-slot operaties zijn complex, dus zorg dat je rate limit sleutels zo worden ontworpen dat alle benodigde data voor een verzoek in hetzelfde slot zit (gebruik hash tags bv. `{user123}`). * **Performance Monitoring:** Monitor Redis metrics zoals CPU, memory, en throughput intensief. Gebruik tools zoals RedisBloom voor geavanceerde data structures als dat nodig is. #### **Algemene Aanbevelingen** * **Dimensioneer Correct:** Bepaal realistische limits voor verschillende services en gebruikers (geen "one size fits all"). * **Gelaagde Limits:** Implementeer gelaagde limits (globale, per gebruiker, per service). De Ingress doet grofweg globaal/per IP, de sidecar doet fijnmazig per gebruiker/service. * **Headers:** Stuur altijd `RateLimit-Limit`, `RateLimit-Remaining`, en `RateLimit-Reset` headers terug in responses. Dit is developer-vriendelijk. * **Dynamische Configuratie:** Overweeg om de rate limit configuratie (bv. aantal requests per seconde) extern te beheren (in een ConfigMap of een dedicated config service), zodat je deze niet opnieuw hoeft te deployen bij elke wijziging. Deze architectuur biedt een robuuste, schaalbare en strikt consistente oplossing die perfect past in een gedistribueerde Kubernetes-omgeving en voldoet aan uw specifieke eisen.