项目地址 https://github.com/vilic/rateman
import ms from 'ms';
import {RateLimiter, RateLimitExceededError} from 'rateman';
const rateLimiter = new RateLimiter({
name: 'user',
windows: [
{span: ms('1m'), limit: 10},
{span: ms('1h'), limit: 100},
],
});
try {
await rateLimiter.attempt('<user id>');
} catch (error) {
if (error instanceof RateLimitExceededError) {
// ...
}
}
Express
app.use((req, _res, next) => {
const ip = req.headers['x-forwarded-for'] || req.ip;
void rateLimiter.attempt(ip).then(
() => next(),
error => next(error),
);
});
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mywaiting 2023-05-15 10:12:25 +08:00
刚好项目有用到类似的实现,帮顶~
翻了一遍限流的实现,最后还是自己用 TokenBucket/令牌桶 搞定了 基于时间的限流都有掐时间点超过并发限制的缺点,只能按 windows 划分时间间隔,并且要求窗口时间间隔尽量小,不过基于时间的限流代码逻辑简单,容易理解,算是其优点 另,限流这事情,建议尽量不要在 JS App 里搞,建议前端丢个 nginx/traefik 甚至 kong 这样的,会方便很多 |
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vilic OP @mywaiting 谢谢,不过为啥掐时间点算缺点😂。多窗口应该不存在要时间间隔尽量小的问题?还是我没理解到你的意思。
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edward1987 2023-05-16 18:14:40 +08:00 1
大概看了下思路,是用 sorted set 保存每次请求,然后根据时间窗口去判断请求数量?
我有个想法,感觉用 list 就能实现,每次请求就把当前时间戳 push 进去, 比如窗口设定是 {span: ms('1m'), limit: 10}, 判断的时候 只要 redis.lindex(key,10) 拿到前面第十个请求的时间戳,判断下时间是不是一分钟内,如果是一分钟内 那就超出窗口限制。 (不过这个方案在并发高的情况会有误差,塞进去的顺序不完全序) |
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vilic OP @edward1987 因为代码历史久远(虽然刚抽出来),具体当时为啥选了 sorted set 我也忘记了。可能是为了方便删除特定时间以前的?你这个感觉 multiplier 为 1 的时候应该好多了,> 1 的时候应该也不差(现在是取出后 js 处理,换成这个应该是 push 的时候处理)。那个误差应该不重要。空了我试试。
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