速率限制可以保护和提高基于API的服务的可用性。如果你正在与一个API对话，并收到HTTP 429 Too Many Requests的响应状态码，说明你已经被速率限制了。这意味着你超出了给定时间内允许的请求数量。你需要做的就是放慢脚步，稍等片刻，然后再试一次。
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为什么要速率限制？
当你考虑限制你自己的基于API的服务时，你需要在用户体验、安全性和性能之间进行权衡。
控制数据流的最常见原因是保持基于API的服务的可用性。但也有安全方面的好处，一次无意或有意的入站流量激增，就会占用宝贵的资源，影响其他用户的可用性。
通过控制传入请求的速率，你可以：
- 保障服务和资源不被“淹没”。
- 缓和暴力攻击
- 防止分布式拒绝服务（DDOS）攻击
如何实施限速？
速率限制可以在客户端级别，应用程序级别，基础架构级别或介于两者之间的任何位置实现。有几种方法可以控制API服务的入站流量：
- 按用户：跟踪用户使用API密钥、访问令牌或IP地址进行的调用
- 按地理区域划分：例如降低每个地理区域在一天的高峰时段的速率限制
- 按服务器：如果你有多个服务器处理对API的不同调用，你可能会对访问更昂贵的资源实施更严格的速率限制。
你可以使用这些速率限制中的任何一种（甚至组合使用）。
无论你选择如何实现，速率限制的目标都是建立一个检查点，该检查点拒绝或通过访问你的资源的请求。许多编程语言和框架都有实现这一点的内置功能或中间件，还有各种速率限制算法的选项。
这是使用Node和Redis制作自己的速率限制器的一种方法：
创建一个Node应用
使用Redis添加速率限制器
在Postman中测试
在GitHub上查看代码示例。
在开始之前，请确保已在计算机上安装了Node和Redis。
步骤1：建立Node应用程序
从命令行设置一个新的Node应用。通过CLI提示，或添加 —yes 标志来接受默认选项。
$ npm init --yes
如果在项目设置过程中接受了默认选项，则为入口点创建一个名为 index.js 的文件。
$ touch index.js
安装Express Web框架，然后在 index.js 中初始化服务器。
const express = require('express')
const app = express()
const port = process.env.PORT || 3000
app.get('/', (req, res) => res.send('Hello World!'))
app.listen(port, () => console.log(`Example app listening at http://localhost:${port}`))从命令行启动服务器。
$ node index.js
回到 index.js 中，创建一个路由，先检查速率限制，如果用户没有超过限制再允许访问资源。
app.post('/', async (req, res) => {
async function isOverLimit(ip) {
// to define
}
// 检查率限制
let overLimit = await isOverLimit(req.ip)
if (overLimit) {
res.status(429).send('Too many requests - try again later')
return
}
// 允许访问资源
res.send("Accessed the precious resources!")
})
在下一步中，我们将定义速率限制器函数 isOverLimit。
步骤2：使用Redis添加速率限制器
Redis是一个内存中键值数据库，因此它可以非常快速地检索数据。使用Redis实施速率限制也非常简单。
- 存储一个像用户IP地址一样的key。
- 增加从该IP发出的调用数量
- 在指定时间段后使记录过期
下图所示的限速算法是一个滑动窗口计数器的例子。一个用户如果提交的调用数量适中，或者随着时间的推移将它们分隔开，就永远不会达到速率限制。超过10秒窗口内最大请求的用户必须等待足够的时间来恢复其请求。
从命令行为Node安装一个名为ioredis的Redis客户端。
$ npm install ioredis
在本地启动Redis服务器。
$ redis-server
然后在 index.js 中要求并初始化Redis客户端。
const redis = require('ioredis')
const client = redis.createClient({
port: process.env.REDIS_PORT || 6379,
host: process.env.REDIS_HOST || 'localhost',
})
client.on('connect', function () {
console.log('connected');
});定义我们上一步开始写的isOverLimit函数，按照Redis的这个模式，按照IP来保存一个计数器。
async function isOverLimit(ip) {
let res
try {
res = await client.incr(ip)
} catch (err) {
console.error('isOverLimit: could not increment key')
throw err
}
console.log(`${ip} has value: ${res}`)
if (res > 10) {
return true
}
client.expire(ip, 10)
}这就是速率限制器。
当用户调用API时，我们会检查Redis以查看该用户是否超出限制。如果是这样，API将立即返回HTTP 429状态代码，并显示消息 Too many requests — try again later 。如果用户在限制之内，我们将继续执行下一个代码块，在该代码块中，我们可以允许访问受保护的资源（例如数据库）。
在进行速率限制检查期间，我们在Redis中找到用户的记录，并增加其请求计数，如果Redis中没有该用户的记录，那么我们将创建一个新记录。最后，每条记录将在最近一次活动的10秒内过期。
在下一步中，请确保我们的限速器正常运行。
步骤3：在Postman中进行测试
保存更改，然后重新启动服务器。我们将使用Postman将 POST 请求发送到我们的API服务器，该服务器在本地运行，网址为 http:// localhost:3000。
继续快速连续发送请求以达到你的速率限制。
关于限速的最终想法
这是Node和Redis的速率限制器的简单示例，这只是开始。有一堆策略和工具可以用来架构和实现你的速率限制。而且还有其他的增强功能可以通过这个例子来探索，比如：
- 在响应正文或作为
Retry-after标头中，让用户知道在重试之前应该等待多少时间 - 记录达到速率限制的请求，以了解用户行为并警告恶意攻击
- 尝试使用其他速率限制算法或其他中间件
请记住，当你研究API限制时，你是在性能、安全性和用户体验之间进行权衡。你理想的速率限制解决方案将随着时间的推移而改变，同时也会考虑到这些因素。
英文原文地址：https://codeburst.io/api-rate-limiting-with-node-and-redis-95354259c768
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