FastAPI 接口限流

somenzz

发布于 2022-05-24 14:35:30

9740

发布于 2022-05-24 14:35:30

文章被收录于专栏：Python七号

你好，我是征哥，今天分享接口限流。

如果没有接口限流，可能会导致服务器负载不平衡，暴力破解密码，恶意请请求，导致服务器额外费用，拒绝服务攻击等。

因此做好接口限流很有必要。

怎么做接口限流呢？常见的接口限流算法有 4 种：

1、固定窗口计数器

比如说每小时限制请求 10 次，超过 10 次的直接丢弃。它有个缺点，就是有时会超过 10 次，最多达到 2 倍。比如说固定窗口为整点，8 点 50 到 9 点之间发送了 10 个请求，9 点到 9 点 10 分又发送了 10 个请求，虽说都被放行，但 8 点 50 到 9 点 50 这一个小时内，发送了 20 个请求。

2、滑动窗口计数器

这个解决了 1 的问题，但是时间区间的精度划分越高，算法所需的空间容量就越大。

3、漏桶算法

漏桶算法多使用队列实现，服务的请求会存到队列中，服务的提供方则按照固定的速率从队列中取出请求并执行，过多的请求则放在队列中排队或直接拒绝。漏桶算法的缺陷也很明显，当短时间内有大量的突发请求时，即便此时服务器没有任何负载，每个请求也都得在队列中等待一段时间才能被响应。

4、令牌桶算法

令牌以固定速率生成。生成的令牌放入令牌桶中存放，如果令牌桶满了则多余的令牌会直接丢弃，当请求到达时，会尝试从令牌桶中取令牌，取到了令牌的请求可以执行。如果桶空了，那么尝试取令牌的请求会被直接丢弃。令牌桶算法既能够将所有的请求平均分布到时间区间内，又能接受服务器能够承受范围内的突发请求。

可能有朋友会问，为啥不根据 IP 地址进行限流？其实做是可以做的，只是不那么主流。

既然要根据 IP 地址进行限流，那就会产生两个问题，一是 IP 地址的保存就是一个问题，如果接口是集群，你还要将 IP 地址保存在一个集中的数据库里，最好是 redis。二是会误伤正常请求，因为一个大的局域网，其出口 IP 是一个，那么限制了这个 IP 的请求，可能导致正常用户被困。

以上 4 种方法中，最简单实用的就是滑动窗口计数器。

Django REST Framework 自带限流[1]:

REST_FRAMEWORK = {
    'DEFAULT_THROTTLE_CLASSES': [
        'rest_framework.throttling.AnonRateThrottle',
        'rest_framework.throttling.UserRateThrottle'
    ],
    'DEFAULT_THROTTLE_RATES': {
        'anon': '100/day',
        'user': '1000/day'
    }
}

这里分享一下 FastAPI 限流的 3 个方法：

1、slowapi[2]

slowapi 是有人根据 flask-limiter 改写的，计数器默认保存在内存中，具体用法如下：

from fastapi import FastAPI
from slowapi.errors import RateLimitExceeded
from slowapi import Limiter, _rate_limit_exceeded_handler
from slowapi.util import get_remote_address


limiter = Limiter(key_func=get_remote_address)
app = FastAPI()
app.state.limiter = limiter
app.add_exception_handler(RateLimitExceeded, _rate_limit_exceeded_handler)

@app.get("/home")
@limiter.limit("5/minute")
async def homepage(request: Request):
    return PlainTextResponse("test")

@app.get("/mars")
@limiter.limit("5/minute")
async def homepage(request: Request, response: Response):
    return {"key": "value"}

2、 fastapi-limiter[3]

需要一个 redis 来保存计数器：

import aioredis
import uvicorn
from fastapi import Depends, FastAPI

from fastapi_limiter import FastAPILimiter
from fastapi_limiter.depends import RateLimiter

app = FastAPI()


@app.on_event("startup")
async def startup():
    redis = await aioredis.create_redis_pool("redis://localhost")
    FastAPILimiter.init(redis)


@app.get("/", dependencies=[Depends(RateLimiter(times=2, seconds=5))])
async def index():
    return {"msg": "Hello World"}


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run("main:app", debug=True, reload=True)

3、asgi-ratelimit[4]

比如超过每秒五次访问限制后，阻止特定用户 60 秒:

app.add_middleware(
    RateLimitMiddleware,
    authenticate=AUTH_FUNCTION,
    backend=RedisBackend(),
    config={
        r"^/user": [Rule(second=5, block_time=60)],
    },
)

以上推荐 slowapi，无它，因为星是目前最多的。