Flask API Rate Limiting en Throttling Implementeren
description
Met deze prompt kan de gebruiker een robuuste bescherming tegen API-misbruik en overbelasting inbouwen. Het helpt bij het kiezen van geschikte technieken en extensies, en bij het configureren van limieten die passen bij de specifieke API-architectuur. Dit voorkomt downtime en verbetert de gebruikerservaring.
prompt
Help me bij het implementeren van rate limiting en throttling in mijn Flask API om overbelasting en misbruik te voorkomen. Mijn huidige API-configuratie is: <beschrijf je huidige API-configuratie>. Leg uit hoe ik ver ...
try_prompt
generate_helper
disclaimerOnPageApi
tags
ai_answers
provider: openai
model: gpt-4.1-nano
Natuurlijk! Om rate limiting en throttling in je Flask REST API te implementeren, kun je verschillende technieken en extensies gebruiken. Hier volgt een overzicht van methoden, technieken en praktische tips:
**1. Technieken voor Rate Limiting en Throttling**
- **Fixed Window:** Limiteert het aantal verzoeken binnen een vaste tijdsperiode (bijvoorbeeld 100 verzoeken per uur). Eenvoudig te implementeren, maar kan pieken veroorzaken aan het begin of einde van de periode.
- **Sliding Window:** Een verbeterde versie van fixed window waarbij het aantal verzoeken wordt geteld over een dynamisch, verschuivend tijdsvenster, waardoor piekbelasting wordt verminderd.
- **Token Bucket:** Verstrekt tokens aan clients, waarbij elk verzoek een token kost. Tokens worden aangevuld met een vaste snelheid. Zeer flexibel en geschikt voor variabele traffic.
- **Leaky Bucket:** Verwerkt verzoeken in een vaste snelheid, waarbij overtollige verzoeken worden afgewezen of vertraagd. Goed voor het beperken van burst-verkeer.
**2. Flask-extensies voor Rate Limiting**
- **Flask-Limiter:** De meest gebruikte extensie voor rate limiting in Flask. Ondersteunt verschillende backends (zoals in-memory, Redis) en technieken (fixed window, sliding window, token bucket).
Installatie:
```bash
pip install flask-limiter
```
Voorbeeldgebruik:
```python
from flask import Flask
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address
app = Flask(__name__)
limiter = Limiter(
app,
key_func=get_remote_address,
default_limits=["200 per day", "50 per hour"]
)
@app.route("/api")
@limiter.limit("10 per minute")
def my_api():
return "API response"
```
- **Andere opties:** Als je meer controle wilt, kun je de rate limiting zelf implementeren of andere extensies onderzoeken, maar Flask-Limiter is de meest gangbare en uitgebreide.
**3. Configuratie van Limieten**
- **Per IP-adres:** Gebruik `get_remote_address()` om limieten te koppelen aan IP-adressen.
- **Per gebruiker (JWT):** Gebruik de identiteit uit JWT-token als sleutel. Bijvoorbeeld:
```python
def get_user_identity():
# Haal gebruikers-ID op uit JWT
return current_user.id
limiter = Limiter(
app,
key_func=get_user_identity,
default_limits=["100 per day"]
)
```
- **Per API-sleutel:** Als je API-sleutels gebruikt, kun je een functie schrijven die de sleutel uit headers haalt en als key_func instellen.
**4. Tips en Aanbevelingen**
- **Gebruik Redis als backend:** Voor schaalbaarheid en persistentie, vooral bij meerdere servers. Flask-Limiter ondersteunt dit:
```python
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address
from redis import Redis
limiter = Limiter(
app,
key_func=get_remote_address,
default_limits=["100 per hour"],
storage_uri="redis://localhost:6379"
)
```
- **Specifieke limieten per route:** Stel verschillende limieten in afhankelijk van de API-actie of gebruiker.
- **Feedback aan clients:** Voeg headers toe zoals `X-RateLimit-Limit`, `X-RateLimit-Remaining` en `Retry-After` om clients te informeren over de status.
- **Monitoring en logging:** Houd het gebruik bij en stel alerts in voor overbelasting.
**Samenvatting**
- Gebruik Flask-Limiter voor eenvoudige en krachtige rate limiting.
- Kies de techniek die het beste past bij je use-case (bijvoorbeeld token bucket voor flexibel verkeer).
- Configureer limieten op basis van IP, gebruiker of API-sleutel.
- Implementeer Redis voor schaalbaarheid.
- Geef gebruikers duidelijke feedback en monitor je API-gebruik.
Wil je een voorbeeld van een volledige implementatie of hulp bij het aanpassen voor jouw situatie?
provider: deepseek
model: deepseek-chat
Zeker, ik help je graag met het implementeren van rate limiting en throttling in je Flask API. Hier is een uitgebreide uitleg over de verschillende technieken en implementatiemogelijkheden.
## Flask-extensies voor Rate Limiting
### 1. Flask-Limiter (Aanbevolen)
```bash
pip install flask-limiter
```
### 2. Flask-Limiter configuratie
```python
from flask import Flask
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address
from flask_jwt_extended import JWTManager, get_jwt_identity
app = Flask(__name__)
app.config['JWT_SECRET_KEY'] = 'jouw-secrete-sleutel'
jwt = JWTManager(app)
# Initialiseer Limiter
limiter = Limiter(
get_remote_address,
app=app,
storage_uri="memory://", # Gebruik Redis voor productie: "redis://localhost:6379"
strategy="fixed-window" # of "moving-window", "fixed-window-elastic"
)
```
## Implementatie van verschillende algoritmes
### Fixed Window Counter
```python
# 100 requests per minuut per IP
@app.route('/api/data')
@limiter.limit("100 per minute")
def get_data():
return {"data": "jouw data"}
# Of met JWT gebruikers-ID
@app.route('/api/user-data')
@limiter.limit("50 per minute", key_func=lambda: get_jwt_identity())
def get_user_data():
return {"user_data": "gevoelige data"}
```
### Token Bucket Implementatie
```python
from flask_limiter import RateLimitExceeded
@app.errorhandler(RateLimitExceeded)
def handle_rate_limit_exceeded(e):
return {
"error": "Rate limit exceeded",
"retry_after": e.retry_after
}, 429
# Token bucket stijl met burst mogelijkheid
@app.route('/api/burst')
@limiter.limit("10 per second", per_method=True, methods=["GET"])
def burst_endpoint():
return {"message": "Burst requests toegestaan"}
```
### Leaky Bucket Benadering
```python
# Leaky bucket simulatie met delay
import time
from flask import request
@app.before_request
def leaky_bucket_middleware():
if request.endpoint in ['get_data', 'get_user_data']:
# Simuleer leaky bucket met kleine delay
time.sleep(0.1) # 100ms delay per request
```
## Geavanceerde configuratie per gebruiker/groep
### Gebruikersspecifieke limieten
```python
def get_user_limiter_key():
identity = get_jwt_identity()
if identity:
user_role = get_user_role(identity) # Je eigen functie
if user_role == 'premium':
return "200 per minute"
elif user_role == 'basic':
return "50 per minute"
return "10 per minute"
@app.route('/api/premium')
@limiter.limit(get_user_limiter_key)
def premium_endpoint():
return {"message": "Premium content"}
```
### IP-based en API-key limieten
```python
def get_api_key():
return request.headers.get('X-API-Key') or get_remote_address()
# Combinatie van IP en API-key
@app.route('/api/complex')
@limiter.limit("100 per hour", key_func=get_api_key)
def complex_endpoint():
return {"message": "Gecombineerde limiting"}
```
## Redis storage voor distributed environment
```python
# Voor productie met Redis
limiter = Limiter(
key_func=get_remote_address,
app=app,
storage_uri="redis://localhost:6379",
strategy="fixed-window",
storage_options={"socket_connect_timeout": 30},
enabled=True
)
```
## Complete configuratie voorbeeld
```python
from flask import Flask, request
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address
from flask_jwt_extended import JWTManager, get_jwt_identity
app = Flask(__name__)
app.config['JWT_SECRET_KEY'] = 'super-secrete-sleutel'
jwt = JWTManager(app)
limiter = Limiter(get_remote_address, app=app)
def user_aware_limit():
identity = get_jwt_identity()
if identity:
return "100 per minute"
return "10 per minute"
@app.route('/api/protected')
@limiter.limit(user_aware_limit)
def protected_endpoint():
return {"message": "Beschermde endpoint"}
# Globale limieten
@app.route('/api/public')
@limiter.limit("60 per minute")
def public_endpoint():
return {"message": "Publieke endpoint"}
```
## Aanbevelingen en best practices
1. **Start conservatief**: Begin met strikte limieten (bijv. 60 requests/minuut) en pas aan op basis van monitoring
2. **Gelaagde aanpak**:
- IP-based: 1000 requests/uur
- Gebruikers-based: 500 requests/uur
- API-key: op basis van abonnement
3. **Monitoring implementeren**:
```python
@app.after_request
def after_request(response):
if hasattr(g, 'view_rate_limit'):
response.headers['X-RateLimit-Limit'] = g.view_rate_limit.limit
response.headers['X-RateLimit-Remaining'] = g.view_rate_limit.remaining
return response
```
4. **Differentiatie per endpoint**:
- Login endpoints: striktere limieten (5 pogingen/minuut)
- Data endpoints: hogere limieten
- Export endpoints: zeer lage limieten
5. **Retry-After headers** voor betere UX:
```python
@app.errorhandler(429)
def ratelimit_handler(e):
return {
"error": "Te veel requests",
"retry_after": e.description
}, 429
```
Deze implementatie biedt een robuuste basis voor rate limiting in je Flask API met JWT-authenticatie. Pas de limieten aan op basis van je specifieke use case en monitor het gebruik regelmatig.