1. 問題定義
在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)皿哨，尤其是B2C公司，我們的服務器經(jīng)常需要處理數(shù)以百萬計的請求机隙。在這種高并發(fā)場景下蜘拉，"接口刷取"成為一個常見且棘手的問題。簡單來說有鹿，接口刷取就是指有人（或機器）頻繁對我們的接口發(fā)起請求旭旭，目的可能是為了獲取敏感信息，或者僅僅是為了消耗我們的服務器資源葱跋。
如果沒有有效的防護措施持寄，接口刷取可能會導致我們的服務器資源被迅速耗盡，嚴重的時候甚至可能會影響到正常用戶的使用體驗娱俺。因此稍味，如何設計一個有效的接口防刷策略，成為每個互聯(lián)網(wǎng)公司都必須要解決的問題荠卷。
2. 背景
接口防刷主要是通過限制同一時間內(nèi)單一用戶（或IP）對特定接口的訪問次數(shù)模庐，從而保護我們的服務器不被惡意刷取。常見的接口防刷策略包括限流算法（如漏桶算法和令牌桶算法）油宜，基于IP的限流掂碱，以及使用API網(wǎng)關服務等。各種策略都有各自的優(yōu)點和缺點慎冤，適用的場景也不同疼燥。
在接下來的部分，我們將詳細介紹這三種策略蚁堤，并給出具體的Go代碼示例醉者。同時，我們也會探討一些大型互聯(lián)網(wǎng)公司在面臨接口刷取問題時的應對策略。希望這篇文章能給你帶來一些啟發(fā)藤巢，幫你找到適合你的公司的接口防刷策略搞莺。
3. 解決方案一：漏桶算法與令牌桶算法實現(xiàn)
首先我們來看兩個最基礎的限流算法：漏桶算法和令牌桶算法。這兩種算法都可以用來控制數(shù)據(jù)的傳輸速率掂咒，但是它們的工作方式有一些差別才沧。
3.1 漏桶算法
漏桶算法的原理很簡單。我們可以把漏桶算法想象成一個實際的水桶绍刮，水桶的底部有一個小洞温圆，水（數(shù)據(jù)）以一定的速率從這個小洞中流出。當有新的水（數(shù)據(jù)）進入水桶時孩革，如果水桶已滿岁歉，則新的水（數(shù)據(jù)）會溢出（被丟棄）。
我們可以用Go語言來實現(xiàn)一個簡單的漏桶算法：
package main
import (
"fmt"
"time"
)
type LeakyBucket struct {
Capacity int
Remaining int
Rate int
LastLeak time.Time
}
func (b *LeakyBucket) Allow() bool {
now := time.Now()
leak := int(now.Sub(b.LastLeak).Seconds()) * b.Rate
if leak > 0 {
if leak > b.Remaining {
b.Remaining = 0
} else {
b.Remaining -= leak
}
b.LastLeak = now
}
if b.Remaining+1 > b.Capacity {
return false
}
b.Remaining++
return true
}
func main() {
bucket := &LeakyBucket{
Capacity: 10,
Remaining: 0,
Rate: 1,
LastLeak: time.Now(),
}
for i := 0; i < 20; i++ {
fmt.Println(bucket.Allow())
time.Sleep(500 * time.Millisecond)
}
}
這個漏桶有一個容量（Capacity）和一個剩余空間（Remaining）膝蜈。每次有新的請求時锅移，我們會先檢查漏桶是否有足夠的空間，如果沒有饱搏，則拒絕這個請求非剃。如果有足夠的空間，我們就接受這個請求推沸，并減少漏桶的剩余空間备绽。
漏桶算法的優(yōu)點在于它可以很好地控制數(shù)據(jù)的傳輸速率，保證數(shù)據(jù)以穩(wěn)定的速率傳輸鬓催。但是肺素，如果瞬時的請求量過大，漏桶算法可能會誤殺一些正常的請求深浮。
3.2 令牌桶算法
令牌桶算法與漏桶算法有些相似压怠，但是它更加靈活一些。令牌桶算法的原理是這樣的：我們有一個令牌桶飞苇，這個令牌桶以一定的速率生成新的令牌菌瘫。每次有新的請求時，我們從令牌桶中取出一個令牌布卡，如果令牌桶中沒有令牌雨让，則拒絕這個請求。
下面是一個Go語言實現(xiàn)的令牌桶算法：
package main
import (
"fmt"
"time"
"github.com/juju/ratelimit"
)
func main() {
bucket := ratelimit.NewBucket(1*time.Second, 5)
for i := 0; i < 10; i++ {
fmt.Println(bucket.TakeAvailable(1))
time.Sleep(200 * time.Millisecond)
}
}
4. 解決方案二：基于IP的限流
除了使用限流算法忿等，我們還可以使用一種更簡單的策略：基于IP的限流栖忠。這種策略的原理很簡單：我們對每個IP地址限制一定時間內(nèi)的請求次數(shù)。如果一個IP地址在一定時間內(nèi)的請求次數(shù)超過了我們設定的閾值，我們就拒絕這個IP地址的請求庵寞。
以下是一個使用Go和Redis實現(xiàn)基于IP的限流的例子：
package main
import (
"fmt"
"github.com/go-redis/redis"
"time"
)
var client *redis.Client
func init() {
client = redis.NewClient(&redis.Options{
Addr: "localhost:6379",
Password: "", // no password set
DB: 0, // use default DB
})
}
func limit(ip string, limit int, duration time.Duration) bool {
// Use Redis multi to ensure atomicity
cmd := client.Multi()
defer cmd.Close()
// Increment the IP's counter
cmd.Incr(ip)
cmd.Expire(ip, duration)
// Get the current count
count, err := cmd.Exec()
if err != nil {
fmt.Println(err)
return false
}
return count[0].(*redis.IntCmd).Val() <= int64(limit)
}
func main() {
fmt.Println(limit("192.168.1.1", 10, 1*time.Minute))
}
基于IP的限流在一些簡單的場景下很有效狸相，比如防止惡意用戶通過重復請求某個接口來消耗我們的服務器資源。然而捐川，它也有一些明顯的缺點脓鹃。首先，如果一個IP地址是一個大型機構（如學泄帕ぃ或公司）的出口IP瘸右，那么這個IP地址可能有很多合法用戶。在這種情況下岩齿，基于IP的限流可能會誤殺一些正常的請求太颤。其次，如果惡意用戶有大量的IP地址（例如龄章，他們正在使用一個代理網(wǎng)絡），那么基于IP的限流可能會變得無效瓦堵。
5. 解決方案三：使用API網(wǎng)關服務
API網(wǎng)關服務，如Kong或Nginx菇用，可以為我們提供一種更高級的接口防刷策略。這些服務通常提供了各種各樣的防刷和限流功能惋鸥，我們只需要進行簡單的配置就可以使用這些功能。
例如卦绣，我們可以在Nginx中配置限流模塊，如下所示：
http {
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=mylimit:10m rate=10r/s;
server {
location /login {
limit_req zone=mylimit burst=20;
}
}
}
這個配置將限制每個IP地址每秒最多只能發(fā)送10個請求到/login接口滤港，如果超過這個限制，Nginx將返回一個503錯誤溅漾。
API網(wǎng)關服務的優(yōu)點在于它們提供了很多預先配置的功能，可以幫助我們快速地實現(xiàn)復雜的防刷策略添履。然而，它們也有一些缺點脑又。首先锐借，我們需要安裝和配置這些服務，這可能需要一定的學習成本钞翔。其次，如果我們需要更高級的防刷策略（例如嗅战，基于用戶行為的防刷），我們可能需要自己編寫插件或中間件，這需要更深入的編程知識疟呐。
6. 大廠案例分析：Twitter的請求限制策略
Twitter是一家全球知名的社交媒體公司，其平臺每天需要處理數(shù)億的用戶請求启具。為了保護其服務免受惡意請求的影響本讥，Twitter采用了復雜的請求限制策略鲁冯。
在早期，Twitter使用的是基于IP的限流策略薯演。他們會對每個IP地址進行跟蹤，并限制每小時的請求次數(shù)跨扮。然而，這種策略并不能很好地應對那些使用代理網(wǎng)絡的惡意用戶衡创。
為了解決這個問題，Twitter后來引入了基于用戶的限流策略璃氢。他們將每個用戶的請求分配到不同的"限流桶"中，并為每個桶設定了不同的請求限制一也。例如，他們對關鍵API接口（如發(fā)布推文和發(fā)送私信）的請求次數(shù)進行了嚴格限制塘秦，而對其他一些不那么關鍵的接口則設定了較高的請求限制。這種策略大大提高了Twitter的服務質(zhì)量尊剔，并降低了惡意請求的影響菱皆。
然而，Twitter的這種限流策略也存在一些問題挨稿。由于它依賴于用戶的身份驗證，所以如果一個用戶的憑證被竊取奶甘，惡意用戶可以利用這個用戶的身份進行大量請求。為了解決這個問題臭家，Twitter后來引入了兩步驗證，以進一步保護用戶的安全钉赁。
上述的Twitter案例告訴我們，設計一個有效的接口防刷策略是一個復雜的過程你踩，需要我們考慮許多因素，如用戶行為带膜、系統(tǒng)負載、業(yè)務需求等膝藕。而且，我們需要持續(xù)跟蹤和調(diào)整我們的防刷策略芭挽，以應對新的威脅和挑戰(zhàn)。
7. 結(jié)論
設計一個有效的接口防刷策略是保護我們的系統(tǒng)免受惡意請求影響的關鍵览绿。在本篇博客中，我們介紹了三種接口防刷策略：限流算法饿敲、基于IP的限流和使用API網(wǎng)關服務。每種策略都有其優(yōu)點和缺點怀各，我們需要根據(jù)我們的具體需求和條件來選擇最適合我們的策略。
同時瓢对，我們也需要記住寿酌，沒有一種防刷策略是萬能的。我們需要持續(xù)監(jiān)控我們的系統(tǒng)硕蛹，了解我們的用戶行為硕并，及時發(fā)現(xiàn)并應對新的威脅秧荆。通過不斷的學習和改進倔毙，我們可以構建一個安全乙濒、穩(wěn)定的系統(tǒng)。
參考
- Aboul-Ela, F. (2014). Limiting Rate of IP-based Sessions with iptables. Journal of Information Security, 5, 142-148.
- Twitter (2022). Rate limiting. Retrieved from https://developer.twitter.com/en/docs/twitter-api/v1/rate-limits
- Kong, API gateway. Retrieved from https://konghq.com/
- Nginx, Rate limiting. Retrieved from https://docs.nginx.com/nginx/admin-guide/security-controls/configuring-rate-limiting/
- Ratelimit package for Go. Retrieved from https://godoc.org/github.com/juju/ratelimit
