Natuurlijk! Hier is een overzicht van hoe je een REST API kunt ontwerpen die het Throttling Design Pattern toepast voor een e-commerce platform, inclusief configuratie, technieken en foutafhandeling: 1. Throttling Configuratie per Endpoint - Bepaal de limieten: Stel voor elk endpoint (bijvoorbeeld productinformatie opvragen, bestellingen plaatsen) maximale verzoeken per gebruiker of client vast (bijvoorbeeld 100 verzoeken per minuut voor productinformatie, 10 bestellingen per minuut). - Gebruik identificatie: Identificeer clients via API-sleutels, tokens, of IP-adressen. - Configuratiebeheer: Implementeer een configuratiesysteem (bijvoorbeeld via database of configuratiebestanden) om limieten per endpoint en client te beheren en aan te passen. 2. Technieken voor Throttling - Token Bucket - Werking: Elke client krijgt een tokenbucket met een bepaald aantal tokens (bijvoorbeeld 10 tokens). Verzoeken kosten één token. Tokens worden periodiek aangevuld (bijvoorbeeld 1 token per seconde). Verzoeken worden toegestaan zolang er tokens beschikbaar zijn. - Voordelen: Flexibel, past zich aan variabele belasting aan, voorkomt burst-verzoeken. - Implementatie: Opslag van tokens per client, periodieke aanvulling via background job of reset mechanism. - Leaky Bucket - Werking: Verzoeken worden in een “bucket” geplaatst en worden op een vaste snelheid verwerkt (bijvoorbeeld 1 verzoek per seconde). Overloop van de bucket wordt afgewezen. - Voordelen: Constante doorvoer, eenvoudig te implementeren. - Implementatie: Verzoeken worden in een queue geplaatst, verwerkingssnelheid wordt beperkt. - Andere technieken - Fixed Window: Limieten per vaste tijdsperiode. - Sliding Window: Limieten over een glijdend tijdsinterval (meer flexibel). 3. Implementatie in de API - Middleware of API Gateway: Plaats een throttling-middelware of gebruik een API Gateway (zoals Kong, NGINX, AWS API Gateway) die throttling ondersteunt. - In-Memory Cache: Gebruik bijvoorbeeld Redis of Memcached om request-tellingen en tokens snel op te slaan en te beheren. - Per-client tracking: Bewaar het aantal requests of tokens per client en endpoint. 4. Foutafhandeling en Meldingen - HTTP-status code: Gebruik 429 Too Many Requests wanneer limieten worden overschreden. - Response headers: - Retry-After: Geeft aan wanneer de client opnieuw mag proberen (bijvoorbeeld aantal seconden). - X-RateLimit-Limit: Maximaal aantal verzoeken toegestaan. - X-RateLimit-Remaining: Overgebleven verzoeken voor de periode. - X-RateLimit-Reset: Tijdstip waarop de limiet wordt gereset. - Foutbericht: ```json { "error": "Rate limit exceeded", "message": "U hebt het maximale aantal verzoeken bereikt. Probeer het over X seconden opnieuw." } ``` - Logging en meldingen: Log overschrijdingen en stuur alerts naar beheerders indien nodig. Samenvatting: - Configureer limieten per endpoint en client. - Kies een geschikte techniek (token bucket voor flexibiliteit, leaky bucket voor constante snelheid). - Gebruik caching en middleware voor snelle verwerking. - Geef duidelijke foutmeldingen en instructies aan clients. - Monitor en pas limieten aan op basis van gebruik en prestaties. Wil je dat ik een voorbeeldcode of een schematische opzet voor een specifieke techniek uitwerk?

Zeker, hier is een gedetailleerd ontwerp voor een REST API met throttling voor een e-commerce platform: ## 1. Algemene Architectuur ### Throttling Strategie - **Primaire techniek**: Token Bucket algoritme (flexibeler dan Leaky Bucket) - **Secundaire optie**: Fixed Window Counter voor eenvoudige scenario's - **Opslag**: Redis voor distributed rate limiting ## 2. Configuratie per Endpoint ```yaml rate_limits: product_catalog: requests_per_minute: 60 burst_capacity: 10 scope: user product_details: requests_per_minute: 30 burst_capacity: 5 scope: user order_creation: requests_per_minute: 10 burst_capacity: 3 scope: user order_history: requests_per_minute: 20 burst_capacity: 5 scope: user admin_endpoints: requests_per_minute: 100 burst_capacity: 20 scope: ip ``` ## 3. Implementatie Details ### Token Bucket Implementatie ```python class TokenBucket: def __init__(self, capacity, refill_rate): self.capacity = capacity self.tokens = capacity self.refill_rate = refill_rate self.last_refill = time.time() def consume(self, tokens=1): self.refill() if self.tokens >= tokens: self.tokens -= tokens return True return False def refill(self): now = time.time() time_passed = now - self.last_refill new_tokens = time_passed * self.refill_rate self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + new_tokens) self.last_refill = now ``` ### Rate Limiting Middleware ```python class RateLimitMiddleware: def __init__(self, redis_client): self.redis = redis_client def check_rate_limit(self, identifier, endpoint_config): key = f"rate_limit:{identifier}:{endpoint_config['scope']}" # Token bucket implementatie met Redis pipeline = self.redis.pipeline() now = time.time() # Huidige bucket status ophalen pipeline.hgetall(key) result = pipeline.execute()[0] if not result: # Nieuwe bucket initialiseren bucket_data = { 'tokens': str(endpoint_config['burst_capacity']), 'last_refill': str(now) } pipeline.hmset(key, bucket_data) pipeline.expire(key, 3600) # 1 uur TTL pipeline.execute() return True # Tokens bijvullen last_refill = float(result[b'last_refill']) tokens = float(result[b'tokens']) time_passed = now - last_refill new_tokens = time_passed * (endpoint_config['requests_per_minute'] / 60) tokens = min(endpoint_config['burst_capacity'], tokens + new_tokens) if tokens >= 1: # Verzoek toestaan tokens -= 1 pipeline.hmset(key, { 'tokens': str(tokens), 'last_refill': str(now) }) pipeline.execute() return True return False ``` ## 4. Identificatie en Scoping ### Client Identificatie ```python def get_client_identifier(request): # Prioriteit: API Key > Gebruikerstoken > IP adres if 'X-API-Key' in request.headers: return f"api_key:{request.headers['X-API-Key']}" elif request.user.is_authenticated: return f"user:{request.user.id}" else: return f"ip:{request.META['REMOTE_ADDR']}" ``` ## 5. Foutafhandeling en Response Headers ### Rate Limit Headers ```http HTTP/1.1 200 OK X-RateLimit-Limit: 60 X-RateLimit-Remaining: 42 X-RateLimit-Reset: 1640995200 Retry-After: 30 ``` ### 429 Too Many Requests Response ```json { "error": { "code": "RATE_LIMIT_EXCEEDED", "message": "Te veel verzoeken. Limiet: 60 per minuut", "details": { "limit": 60, "remaining": 0, "reset_time": "2024-01-01T12:00:00Z", "retry_after": 30 } } } ``` ## 6. Geavanceerde Configuratie ### Tier-based Limieten ```yaml rate_limit_tiers: free: product_catalog: 60 order_creation: 5 burst_capacity: 5 premium: product_catalog: 300 order_creation: 50 burst_capacity: 20 enterprise: product_catalog: 1000 order_creation: 200 burst_capacity: 50 ``` ### Seizoensgebonden Aanpassingen ```python class AdaptiveRateLimiter: def adjust_limits_based_on_load(self): current_load = self.get_system_load() if current_load > 0.8: # 80% belasting # Verminder limieten tijdelijk return self.base_limits * 0.7 elif current_load < 0.3: # 30% belasting # Verhoog limieten return self.base_limits * 1.2 return self.base_limits ``` ## 7. Monitoring en Logging ### Metrics Collectie ```python class RateLimitMetrics: def record_request(self, identifier, endpoint, allowed): # Log naar monitoring systeem metrics_data = { 'timestamp': time.time(), 'identifier': identifier, 'endpoint': endpoint, 'allowed': allowed, 'user_agent': request.headers.get('User-Agent') } # Stuur naar monitoring (bijv. Prometheus, DataDog) self.send_to_monitoring(metrics_data) ``` ## 8. Best Practices en Aanbevelingen ### Implementatie Tips: 1. **Start conservatief**: Begin met strikte limieten en pas aan op basis van gebruik 2. **Documenteer limieten**: Maak rate limits duidelijk in API documentatie 3. **Geef feedback**: Gebruik headers om huidige status te tonen 4. **Monitor patterns**: Houd misbruik en legitiem gebruik bij 5. **Stagger resets**: Voorkom "thundering herd" door reset tijden te spreiden ### Security Overwegingen: - Gebruik verschillende limieten voor geauthenticeerde vs anonieme gebruikers - Implementeer IP-based limieten voor gevoelige endpoints - Overweeg extra bescherming voor beta-gerelateerde endpoints Dit ontwerp biedt een robuuste basis voor rate limiting in je e-commerce API, met voldoende flexibiliteit voor verschillende gebruiksscenario's en beveiligingsvereisten.