在当今的互联世界中，应用程序通常必须对外部服务进行数十万次 API 调用，对此类请求的有效管理至关重要。为防止滥用或过度使用资源而采用的最多产的技术之一是速率限制 - 限制客户端在给定时间段内可能发出的请求数量。虽然速率限制可以提高服务的稳定性，但这对于开发人员来说通常是一个挑战，他们必须确保其应用程序以无害的方式处理这些限制。
在本博客中，我们将讨论什么是速率限制、为什么它很重要、常见策略以及在应用程序中处理速率限制的最佳实践。
什么是速率限制？
速率限制是 Web 服务器和 API 用于调节传入流量的技术之一，通常在服务中完成，以避免过载、公平使用资源并保护服务器免遭大量请求的淹没。
例如，API 只能允许客户端每小时发出 100 个请求。如果违反此阈值，它将保留服务器以供进一步的请求或延迟它们，直到重置速率限制。
为什么速率限制很重要？
- 防止滥用：禁止用户或机器人发送垃圾邮件或压垮服务。
- 确保不同用户和应用程序公平地利用资源。
- 服务器保护：防止因过载而导致服务器崩溃和服务降级。
- 成本优化：帮助提供商更好地管理其基础设施，以避免因过多请求而产生不必要的成本。
常见的限速策略
- 固定窗口限制 此方法采用有限时间窗口（例如 1 小时）。然后，客户端可以在该窗口中发送多个请求。每次定义的窗口关闭时，请求计数都会从零重新开始。
示例：客户端可以在 1 小时窗口内发出 100 个请求。如果达到最大限制，则需要等待新窗口。
优点：
易于实施。
适合已知流量。
缺点：
如果在窗口开始时客户端超出限制，即使服务器有可用容量，它也无法转发更多请求。
- 滑动窗口限制 它遵循滚动或滑动时间窗口内收到的请求计数。在此方法中，请求计数不会按指定的时间间隔重置，而是随着时间的推移而减少。
示例：
如果客户在一小时内可以发出 100 个请求，并且他们在中午发出请求，则该请求将在下午 1 点“过期”，从而为新请求释放空间。
优点
- 比固定窗口更灵活。
- 减少流量突发。
缺点
- 实施起来比较复杂。
- 令牌桶 在该算法中，一个“桶”包含固定数量的令牌，每个请求消耗一个令牌。随着时间的推移，代币会以一定的速率添加。当桶为空时，客户端必须等待更多令牌到达。
示例：
客户端每秒发出 10 个请求，但如果他们 5 秒内没有使用令牌，那么他们将存储 50 个令牌。这使它们能够突发最多 50 个请求，然后回落到每秒 10 个请求。
优点
支持突发流量。
保证请求流的一致性。
缺点：
- 很难调整填充率和桶大小以获得最佳性能。
- 漏桶， 与令牌桶类似，但增加了队列。请求进入队列，然后以恒定的速率“泄漏”出去。如果桶溢出，过多的请求将被拒绝。 。 优点：
- 确保请求率恒定。
-
它有助于处理突发流量。
缺点
- 如果请求超过了容量，那么此类请求就会丢失。
优雅地处理速率限制
处理速率限制非常重要，这样您的应用程序就不会发出注定会失败或更糟糕的请求，导致其 API 密钥被撤销。
以下是处理速率限制的方法：
1. 检查速率限制标头
大多数 API 都会在其响应中提供速率限制标头，以指示当前的速率限制状态。常见的标头有：
- X-RateLimit-Limit：允许的请求数量。
- X-RateLimit-Remaining：当前窗口剩余请求数。
- X-RateLimit-Reset：何时（在 Unix 纪元）速率限制将重置。
使用此信息，您可以根据当前使用情况和剩余请求实时修改您的请求模式。
2. 实施指数退避
如果您收到回复说已超出速率限制，您必须暂停一段时间，稍后再试。处理这个问题的一个好方法是通过指数退避，即增加重试之间的时间。
例如：
第一次失败后等待1秒
第二次失败后等待2秒
第三次失败后等待4秒，以此类推。
这是一种防止连续请求淹没服务器的方法，特别是在服务器过载的情况下。
3. 缓存的使用
通过使用缓存响应，您可以减少 API 调用。如果您请求的数据不经常更改，通过存储响应并将其重新用于将来的请求，您将显着减少 API 调用次数。
例如，您可以缓存结果并在后续请求时从内存中检索它们，而不是重复 ping 同一 API 以返回用户详细信息或配置数据等静态信息。
4. **尽可能批量请求
许多 API 允许您在单个 API 调用中发送批量请求。这会减少您的应用程序必须发出的请求数量，从而降低达到速率限制的机会。
5. 监控您的 API 使用情况
密切关注实时 API 使用情况显然非常重要。通过使用情况监控，您可以了解您的请求模式并了解您距离达到速率限制有多近。您还可以在使用量达到某个阈值时设置警报，以便您可以在达到限制之前调整您的行为。
6. 队列请求
如果您期望达到速率限制，您可以简单地使用队列来使请求等待。您可以将它们保留在队列中，然后在重置速率限制后处理它们，这样这些请求就不会失败。
用于速率限制的工具和库
- Axios Rate Limiter：用于 Node.js 和 React 应用程序的 JavaScript 库，用于限制 Axios 的请求。
- Redis：通常用作分布式系统中的速率限制存储，以跟踪多个实例的使用情况。
- Polly (Java)：一个处理重试的 .NET 库，甚至支持指数退避和速率限制。
- Nginx 速率限制：如果您控制服务器，您可以使用 Nginx 的速率限制模块直接在 Web 服务器级别进行速率限制。
现代 Web 服务需要几个重要的功能，其中最重要的功能之一是速率限制 - 以确保公平且高效地使用您的系统。了解并在应用程序中实施这些类型的速率限制策略将帮助您避免意外的停机、预测性能并节省资金。正确的？为了有效地管理速率限制，您应该查看速率限制标头，使用适当的缓存和退避策略，进行批处理请求并监视使用情况。
实施这些最佳实践，您的应用程序将做好充分准备来处理复杂的速率限制！
