Eesti

Põhjalik juhend API määrangute piiramise kohta, mis hõlmab selle tähtsust, erinevaid rakendusstrateegiaid ja parimaid tavasid tugevate ja skaleeritavate API-de loomiseks.

API määrangute piiramine: rakendusstrateegiad skaleeritavatele API-dele

Tänapäeva omavahel ühendatud maailmas on API-d (rakendusliidesed) lugematute rakenduste ja teenuste selgroog. Need võimaldavad sujuvat suhtlust ja andmevahetust erinevate süsteemide vahel. API-de kasvav sõltuvus tekitab aga ka väljakutseid, eriti seoses nende skaleeritavuse ja turvalisusega. Üks API halduse oluline aspekt on määrangute piiramine, millel on oluline roll kuritarvituste vältimisel, õiglase kasutuse tagamisel ja teie API infrastruktuuri üldise stabiilsuse säilitamisel.

Mis on API määrangute piiramine?

API määrangute piiramine on tehnika, mida kasutatakse selleks, et kontrollida, mitu päringut saab klient API-le kindla aja jooksul esitada. See toimib väravavahina, hoides ära pahatahtlikke rünnakuid, nagu teenuse keelamine (DoS) ja hajutatud teenuse keelamine (DDoS), samuti tahtmatu ülekoormuse, mille on põhjustanud halvasti kujundatud rakendused. Määrangute piiramise rakendamisega saate kaitsta oma API ressursse, tagada ühtlase kasutajakogemuse ja vältida teenuse katkestusi.

Miks on määrangute piiramine oluline?

Määrangute piiramine on oluline mitmel põhjusel:

Rakendusstrateegiad

API määrangute piiramise rakendamiseks on mitu erinevat lähenemisviisi, millest igaühel on oma eelised ja puudused. Siin on mõned kõige levinumad strateegiad:

1. Märgiämbri algoritm

Märgiämbri algoritm on populaarne ja paindlik lähenemisviis määrangute piiramisele. Kujutage ette ämbrit, mis sisaldab märke. Iga päring tarbib märgi. Kui märke on saadaval, töödeldakse päringut; vastasel juhul lükatakse see tagasi või viivitatakse. Ämbrit täidetakse perioodiliselt märkidega kindla kiirusega.

Kuidas see töötab:

Eelised:

Puudused:

Näide:

Oletame, et teil on API määrangute piiranguga 10 päringut sekundis kasutaja kohta, kasutades märgiämbri algoritmi. Igal kasutajal on ämber, mis mahutab kuni 10 märki. Iga sekund täidetakse ämber 10 märgiga (kuni maksimaalse mahutavuseni). Kui kasutaja esitab ühe sekundi jooksul 15 päringut, tarbivad esimesed 10 päringut märgid ja ülejäänud 5 päringut lükatakse tagasi või viivitatakse.

2. Lekkiva ämbri algoritm

Lekkiva ämbri algoritm on sarnane märgiämbrile, kuid see keskendub päringute väljavoolu kontrollimisele. Kujutage ette ämbrit, millel on pidev lekkekiirus. Sissetulevad päringud lisatakse ämbrisse ja ämber lekib päringuid fikseeritud kiirusega. Kui ämber voolab üle, jäetakse päringud maha.

Kuidas see töötab:

Eelised:

Puudused:

Näide:

Mõelge API-le, mis töötleb pilte. Selleks, et vältida teenuse ülekoormamist, rakendatakse lekkivat ämbrit lekkekiirusega 5 pilti sekundis. Kõik selle kiiruse ületavad piltide üleslaadimised jäetakse maha. See tagab, et pilditöötlusteenus töötab sujuvalt ja tõhusalt.

3. Fikseeritud akna loendur

Fikseeritud akna loenduri algoritm jagab aja fikseeritud suurusega akendeks (nt 1 minut, 1 tund). Iga kliendi jaoks loendab see jooksva akna jooksul tehtud päringute arvu. Kui loendus ületab limiidi, lükatakse järgnevad päringud tagasi, kuni aken lähtestatakse.

Kuidas see töötab:

Eelised:

Puudused:

Näide:

Kujutage ette API määrangute piiranguga 100 päringut minutis, kasutades fikseeritud akna loenduri algoritmi. Kasutaja võiks teoreetiliselt teha 100 päringut ühe minuti viimasel sekundil ja seejärel veel 100 päringut järgmise minuti esimesel sekundil, kahekordistades tegelikult nende lubatud määra.

4. Libiseva akna logi

Libiseva akna logi algoritm säilitab logi kõigist päringutest, mis on tehtud libiseva ajavahemiku jooksul. Iga kord, kui päring tehakse, kontrollib algoritm, kas logis olevate päringute arv ületab limiidi. Kui see nii on, lükatakse päring tagasi.

Kuidas see töötab:

Eelised:

Puudused:

Näide:

Sotsiaalmeedia API võiks kasutada libiseva akna logi, et piirata kasutajaid 500 postitusega tunnis. Logi salvestab viimase 500 postituse ajatemplid. Kui kasutaja proovib uut sõnumit postitada, kontrollib algoritm, kas viimase tunni jooksul on juba 500 postitust. Kui jah, siis postitus lükatakse tagasi.

5. Libiseva akna loendur

Libiseva akna loendur on hübriidne lähenemisviis, mis ühendab nii fikseeritud akna loenduri kui ka libiseva akna logi eelised. See jagab akna väiksemateks segmentideks ja kasutab määrangute piiramise määramiseks kaalutud arvutust. See tagab täpsema määrangute piiramise võrreldes fikseeritud akna loenduriga ja on vähem ressursimahukas kui libiseva akna logi.

Kuidas see töötab:

Eelised:

Puudused:

Näide:

E-kaubanduse API võib kasutada libiseva akna loendurit määrangute piiranguga 200 päringut minutis, jagades minuti 10-sekundilisteks segmentideks. Algoritm arvutab eelmiste täielike segmentide ja jooksvatest segmentidest päringute kaalutud keskmise, et teha kindlaks, kas kasutaja ületab oma määrangute piirangut.

Õige strateegia valimine

Teie API jaoks parim määrangute piiramise strateegia sõltub teie konkreetsetest nõuetest ja piirangutest. Kaaluge järgmisi tegureid:

Üldiselt sobivad lihtsamad algoritmid, nagu fikseeritud akna loendur, API-dele, millel on vähem ranged nõuded, samas kui keerukamad algoritmid, nagu libiseva akna logi või libiseva akna loendur, sobivad paremini API-dele, mis nõuavad täpsemat määrangute piiramist.

Rakendamise kaalutlused

API määrangute piiramise rakendamisel kaaluge järgmisi parimaid tavasid:

Näide: määrangute piiramise rakendamine Redisega ja API väravaga

See näide kirjeldab lihtsustatud rakendust, kasutades Redist määrangute piirangu andmete salvestamiseks ja API väravat (nagu Kong, Tyk või API haldusteenuseid pilveteenuse pakkujatelt, nagu AWS, Azure või Google Cloud) limiitide jõustamiseks.

  1. Kliendi autentimine: API värav saab päringu ja autentib kliendi API võtme või JWT abil.
  2. Määrangute piirangu kontrollimine: Värav toob kliendi ID (nt API võtme) ja kontrollib Redisest selle kliendi ja konkreetse API lõpp-punkti praegust päringute arvu. Redise võti võib olla midagi sellist nagu `rate_limit:api_key:{api_key}:endpoint:{endpoint}`.
  3. Arvu suurendamine: Kui päringute arv on alla määratletud limiidi, suurendab värav Redises loendurit aatomitehingute abil (nt Redise käsud `INCR` ja `EXPIRE`).
  4. Lubamine või tagasilükkamine: Kui suurendatud arv ületab limiidi, lükkab värav päringu tagasi veaga `429 Liiga palju päringuid`. Vastasel juhul edastatakse päring taustarakenduse API-le.
  5. Veakäsitlus: Värav edastab abistava veateate, sealhulgas päise `Retry-After`, mis näitab, kui kaua peaks klient enne uuesti proovimist ootama.
  6. Redise konfiguratsioon: Konfigureerige Redis sobivate seadetega püsivuse ja kõrge kättesaadavuse jaoks.

Näide veateatest:

`HTTP/1.1 429 Liiga palju päringuid` `Content-Type: application/json` `Retry-After: 60` `{"error": "Määrangute piirang ületatud. Palun proovige 60 sekundi pärast uuesti."}`

Pilveteenuse pakkuja lahendused

Suured pilveteenuse pakkujad, nagu AWS, Azure ja Google Cloud, pakuvad sisseehitatud API haldusteenuseid, mis sisaldavad määrangute piiramise võimalusi. Need teenused pakuvad sageli täiustatud funktsioone, nagu:

Näited:

Järeldus

API määrangute piiramine on tugevate ja skaleeritavate API-de loomise kriitiline aspekt. Rakendades sobivaid määrangute piiramise strateegiaid, saate kaitsta oma API ressursse, tagada õiglase kasutuse ja säilitada oma API infrastruktuuri üldise stabiilsuse. Õige strateegia valimine sõltub teie konkreetsetest nõuetest ja piirangutest ning rakendamise parimatele tavadele tuleks hoolikalt tähelepanu pöörata. Pilveteenuse pakkuja lahenduste või kolmandate osapoolte API haldusplatvormide kasutamine võib rakendamist lihtsustada ja pakkuda täiustatud funktsioone.

Mõistes erinevaid määrangute piiramise algoritme ja rakendamise kaalutlusi, saate luua API-sid, mis on vastupidavad, turvalised ja skaleeritavad, vastates tänapäeva omavahel ühendatud maailma nõudmistele. Pidage meeles, et jälgite ja analüüsite pidevalt oma API liiklust, et kohandada oma määrangute piiranguid ja tagada optimaalne jõudlus. Hästi rakendatud määrangute piiramise strateegia aitab oluliselt kaasa positiivsele arendajakogemusele ja stabiilsele rakenduste ökosüsteemile.