Natuurlijk! Hier is een uitgebreide gids om een full-stack project te ontwikkelen met geavanceerde API rate limiting en throttling, gebruikmakend van React voor de frontend en Node.js met Express voor de backend. --- ### 1. Overzicht van Rate Limiting Strategieën #### a. Fixed Window - **Werking:** Beperk het aantal requests binnen een vaste tijdsperiode (bijv. 100 requests per uur). - **Voordeel:** Eenvoudig te implementeren. - **Nadeel:** Kan leiden tot "burst"-problematiek aan het begin van een nieuwe window. #### b. Token Bucket - **Werking:** Tokens worden toegevoegd aan een "bucket" met een vaste snelheid. Een request kost een token. Als er geen tokens meer zijn, wordt het verzoek geblokkeerd of vertraagd. - **Voordeel:** Flexibeler en kan burst-verkeer toestaan. - **Nadeel:** Complexere implementatie. #### c. Leaky Bucket - **Werking:** Requests worden in een "bucket" geplaatst en worden op een vaste snelheid verwerkt. Overbelasting wordt voorkomen doordat requests niet sneller kunnen worden verwerkt dan de leaky rate. - **Voordeel:** Biedt een gecontroleerde stroom van requests. - **Nadeel:** Kan requests laten wachten, wat niet altijd wenselijk is. --- ### 2. Implementatie in Node.js met Express #### a. Basis implementatie met `express-rate-limit` Gebruik de npm-package `express-rate-limit` voor eenvoudige rate limiting: ```bash npm install express-rate-limit ``` ```js const rateLimit = require('express-rate-limit'); const limiter = rateLimit({ windowMs: 15 * 60 * 1000, // 15 minuten max: 100, // maximaal 100 verzoeken per window per IP message: 'Te veel verzoeken, probeer het later opnieuw.', standardHeaders: true, legacyHeaders: false, }); app.use('/api/', limiter); ``` --- ### 3. Geavanceerde strategieën implementeren Voor meer geavanceerde controle (zoals token bucket of leaky bucket), kun je custom middleware schrijven of gebruik maken van gespecialiseerde bibliotheken zoals `rate-limiter-flexible`. #### a. Gebruik van `rate-limiter-flexible` ```bash npm install rate-limiter-flexible ``` ```js const { RateLimiterMemory } = require('rate-limiter-flexible'); const rateLimiter = new RateLimiterMemory({ points: 10, // aantal requests duration: 1, // per seconde }); app.use('/api/', (req, res, next) => { rateLimiter.consume(req.ip) .then(() => { next(); }) .catch(() => { res.status(429).json({ message: 'Te veel verzoeken, probeer het later.' }); }); }); ``` Voor token bucket of leaky bucket kun je `rate-limiter-flexible` configureren met aangepaste instellingen, of je eigen implementatie maken. --- ### 4. Fallback Mechanismen en Monitoring #### a. Fallback Mechanismen - **Caching:** Cache veelgevraagde data om requests te verminderen. - **Graceful Degradation:** Bied minder data of functies aan bij overbelasting. - **Retry-After Header:** Informeer clients wanneer ze opnieuw mogen proberen. ```js res.set('Retry-After', Math.ceil(timeUntilReset / 1000)); res.status(429).json({ message: 'Te veel verzoeken, probeer het later.' }); ``` #### b. Monitoring - **Logging:** Log verzoeken en rate limiting hits (bijv. met Winston of Morgan). - **Metrics:** Verzamel statistieken met tools zoals Prometheus, Grafana, of Elastic Stack. - **Alerts:** Stel alerts in bij abnormale pieken in verkeer. --- ### 5. Integratie met Frontend React - **Error Handling:** Toon gebruikers een vriendelijke melding bij 429 responses. - **Retry Logic:** Implementeer automatische retries met backoff. - **Throttling:** Beperk de frequentie van verzoeken vanuit de frontend om overbelasting te voorkomen. ```jsx async function fetchData() { try { const response = await fetch('/api/data'); if (response.status === 429) { alert('Te veel verzoeken, probeer het later opnieuw.'); return; } const data = await response.json(); // gebruik data } catch (error) { console.error('Fout bij ophalen data:', error); } } ``` --- ### Samenvatting - Gebruik `express-rate-limit` voor basis rate limiting. - Voor meer controle, gebruik `rate-limiter-flexible` met aangepaste strategieën zoals token bucket of leaky bucket. - Implementeer fallback mechanismen zoals caching en informeer gebruikers met juiste HTTP headers. - Monitor verkeer en limieten met logging en metrics. - Pas je frontend aan om netjes met limieten om te gaan. --- Als je verdere hulp nodig hebt bij de code-implementatie of specifieke strategieën, laat het gerust weten!

Zeker, ik help je graag met het ontwikkelen van een full-stack project met geavanceerde rate limiting. Hier is een complete uitleg in het Nederlands: # Full-Stack Rate Limiting Implementatie ## Backend Implementatie (Node.js + Express) ### 1. Package Installation ```bash npm install express-rate-limit express-slow-down redis ``` ### 2. Basis Rate Limiting Setup ```javascript const express = require('express'); const rateLimit = require('express-rate-limit'); const slowDown = require('express-slow-down'); const redis = require('redis'); const app = express(); // Redis client voor distributed rate limiting const redisClient = redis.createClient({ host: 'localhost', port: 6379 }); redisClient.connect(); ``` ### 3. Rate Limiting Strategieën **a) Fixed Window Implementatie:** ```javascript const fixedWindowLimiter = rateLimit({ windowMs: 15 * 60 * 1000, // 15 minuten max: 100, // maximaal 100 requests per window message: 'Te veel requests, probeer over 15 minuten opnieuw', standardHeaders: true, legacyHeaders: false, }); ``` **b) Token Bucket Implementatie:** ```javascript class TokenBucket { constructor(capacity, refillRate) { this.capacity = capacity; this.tokens = capacity; this.refillRate = refillRate; this.lastRefill = Date.now(); } refill() { const now = Date.now(); const timePassed = (now - this.lastRefill) / 1000; this.tokens = Math.min(this.capacity, this.tokens + timePassed * this.refillRate); this.lastRefill = now; } consume(tokens = 1) { this.refill(); if (this.tokens >= tokens) { this.tokens -= tokens; return true; } return false; } } // Gebruik in middleware const tokenBucket = new TokenBucket(100, 10); // 100 tokens, 10 tokens/sec refill app.use('/api/', (req, res, next) => { if (tokenBucket.consume()) { next(); } else { res.status(429).json({ error: 'Rate limit exceeded' }); } }); ``` **c) Leaky Bucket Implementatie:** ```javascript class LeakyBucket { constructor(capacity, leakRate) { this.capacity = capacity; this.queue = []; this.leakRate = leakRate; this.lastLeak = Date.now(); } processQueue() { const now = Date.now(); const timePassed = (now - this.lastLeak) / 1000; const leaks = Math.floor(timePassed * this.leakRate); this.queue.splice(0, leaks); this.lastLeak = now; } addRequest(req, res, next) { this.processQueue(); if (this.queue.length < this.capacity) { this.queue.push({ req, res, next }); if (this.queue.length === 1) { this.processNext(); } return true; } return false; } processNext() { if (this.queue.length > 0) { const { req, res, next } = this.queue[0]; next(); this.queue.shift(); setTimeout(() => this.processNext(), 1000 / this.leakRate); } } } const leakyBucket = new LeakyBucket(10, 2); // Capacity 10, 2 requests/sec ``` ### 4. Geavanceerde Configuratie ```javascript const advancedLimiter = rateLimit({ windowMs: 60 * 1000, // 1 minuut max: async (req) => { // Dynamische limits gebaseerd op user type if (req.user?.isPremium) return 1000; if (req.user) return 100; return 10; // anonymous users }, skip: (req) => { // Skip rate limiting voor bepaalde routes of IP's return req.ip === '127..0.1' || req.path === '/health'; }, handler: (req, res) => { res.status(429).json({ error: 'Rate limit exceeded', retryAfter: Math.ceil(req.rateLimit.resetTime / 1000) }); } }); ``` ## Frontend Implementatie (React) ### 1. API Service met Retry Logic ```javascript // src/services/api.js class APIService { constructor() { this.retryDelay = 1000; this.maxRetries = 3; } async request(endpoint, options = {}) { let retries = 0; while (retries <= this.maxRetries) { try { const response = await fetch(`/api${endpoint}`, { headers: { 'Content-Type': 'application/json', ...options.headers, }, ...options, }); if (response.status === 429) { const retryAfter = response.headers.get('Retry-After') || this.retryDelay; await this.handleRateLimit(retryAfter, retries); retries++; continue; } return response; } catch (error) { if (retries === this.maxRetries) throw error; retries++; await this.delay(this.retryDelay * Math.pow(2, retries)); } } } async handleRateLimit(retryAfter, retryCount) { const delay = typeof retryAfter === 'string' ? parseInt(retryAfter) * 1000 : retryAfter; await this.delay(delay); } delay(ms) { return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms)); } } export const apiService = new APIService(); ``` ### 2. React Hook voor Rate Limit Status ```javascript // src/hooks/useRateLimit.js import { useState, useEffect } from 'react'; export const useRateLimit = () => { const [limits, setLimits] = useState({ remaining: null, limit: null, reset: null }); const updateFromHeaders = (headers) => { setLimits({ remaining: headers.get('X-RateLimit-Remaining'), limit: headers.get('X-RateLimit-Limit'), reset: headers.get('X-RateLimit-Reset') }); }; return { limits, updateFromHeaders }; }; ``` ### 3. Gebruik in Component ```javascript // src/components/ProtectedComponent.js import React from 'react'; import { useRateLimit } from '../hooks/useRateLimit'; import { apiService } from '../services/api'; const ProtectedComponent = () => { const { limits, updateFromHeaders } = useRateLimit(); const handleApiCall = async () => { try { const response = await apiService.request('/data'); updateFromHeaders(response.headers); // Verwerk response } catch (error) { console.error('API fout:', error); } }; return ( <div> <button onClick={handleApiCall} disabled={limits.remaining === 0}> Data ophalen </button> {limits.remaining !== null && ( <div>Requests over: {limits.remaining}/{limits.limit}</div> )} </div> ); }; ``` ## Monitoring en Fallback Mechanismen ### 1. Monitoring Setup ```javascript // monitoring.js const monitorRateLimits = (req, res, next) => { const startTime = Date.now(); res.on('finish', () => { const duration = Date.now() - startTime; const rateLimitInfo = { ip: req.ip, endpoint: req.path, method: req.method, status: res.statusCode, duration: duration, remaining: res.get('X-RateLimit-Remaining'), limit: res.get('X-RateLimit-Limit') }; // Log naar console, database of monitoring service console.log('Rate Limit Metrics:', rateLimitInfo); }); next(); }; app.use(monitorRateLimits); ``` ### 2. Fallback Strategies ```javascript // fallback.js const fallbackCache = new Map(); app.use('/api/data', async (req, res, next) => { if (req.rateLimit?.remaining === 0) { // Return cached data when rate limited const cachedData = fallbackCache.get(req.path); if (cachedData) { return res.status(200).json({ ...cachedData, fromCache: true, retryAfter: req.rateLimit.resetTime }); } } next(); }); // Cache responses voor fallback app.use('/api/data', (req, res, next) => { const originalSend = res.json; res.json = function(data) { if (res.statusCode === 200) { fallbackCache.set(req.path, { data, timestamp: Date.now(), expires: Date.now() + (5 * 60 * 1000) // 5 minuten cache }); } originalSend.call(this, data); }; next(); }); ``` ### 3. Distributed Rate Limiting met Redis ```javascript // distributed-limiting.js const redisRateLimit = rateLimit({ store: new RedisStore({ sendCommand: (...args) => redisClient.sendCommand(args), }), windowMs: 15 * 60 * 1000, max: 100, message: 'Distributed rate limit exceeded' }); ``` ## Aanbevelingen voor Productie 1. **Implementeer multi-layer defense**: - Cloudflare/WAF rate limiting - Application-level limiting - Database query limiting 2. **Monitoring tools**: - Prometheus + Grafana voor metrics - Elastic Stack voor logging - Real-time alerting bij anomalies 3. **Fallback strategieën**: - Gestaffelde back-off policies - Circuit breakers voor downstream services - Graceful degradation features 4. **Security overwegingen**: - IP whitelisting voor kritieke services - User-agent detection en blocking - Geolocation-based rate limiting Deze implementatie biedt een robuuste basis voor rate limiting in je full-stack applicatie. Pas de parameters aan op basis van je specifieke use case en monitor de performance regelmatig.