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
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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
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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 || 3000app.get('/', (req, res) => res.send('Hello World!'))app.listen(port, () => console.log(`Example app listening at http://localhost:${port}`))
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从命令行启动服务器。
$ node index.js
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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!")})
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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
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在本地启动Redis服务器。
$ redis-server
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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');});
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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)}
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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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