节流可以限制请求数量，防止服务器被高流量淹没。这就好比设置了一个速度限制，这样就不会有人同时向应用程序发出过多的呼叫。这样做可以保持稳定性，让每个用户都能获得公平的体验。

在本文中，我将探讨几种节流请求的方法，解释如何实现这些方法，并重点说明它们在现代软件开发中的重要性，以及为什么要对请求进行节流。 网络抓取.

为什么需要节流要求？

在探讨如何对请求进行节流之前，有必要了解为什么要节流。其中一些主要原因包括

• 服务器负载管理 当快速发出过多请求时，服务器可能会超载，降低用户性能。
• 公平使用： 这是确保所有用户公平分享服务器资源的关键。少数客户端可能会在不节流的情况下垄断资源，导致分配不公。
• 防止虐待： 不良行为者可能会有意或无意地过度请求，从而滥用 API。节流有助于防止此类滥用行为。
• 成本管理： 对于按请求次数计费的服务（如许多云平台），节流可通过控制请求频率来限制成本。

自动化解决方案

如果您使用的是网络搜索，那么使用这些工具中的一种就可以自动完成整个节流过程，因此您什么都不用做：

1. Bright Data:功能强大的基于代理的刮擦功能，可满足复杂的需求。
2. ScraperAPI:为不受保护的网站提供经济实惠的多语言支持。
3. Oxylabs:高质量代理、基于人工智能的数据解析。
4. ScrapingBee:通过验证码解决具有挑战性的网站问题。

我与任何供应商都没有关联，这些只是我和我的团队经常使用的工具。

请求节流的基本概念

请求节流可在不同层面实施：客户端（发送请求前）和服务器端（处理请求时）。有几种常用的请求节流方法：

1. 速率限制:在特定时间内允许固定数量的请求。
2. 漏斗算法:限制处理请求的速度。
3. 令牌桶算法:向客户提供代表他们可以提出的请求的令牌。
4. Exponential Backoff:成倍降低请求速度，减少服务器压力。

每种方法都有其优势，具体取决于使用案例和服务架构。

速率限制

速率限制 是最简单、最常见的请求节流方式。它对特定时间窗口内的请求数量设置了上限。

例如，如果应用程序接口只允许每个客户端每分钟 100 个请求，那么速率限制器将拒绝超过该限制的请求，直到下一分钟开始。

实施情况:这种技术通常使用 Flask 或 Express.js 等框架的中间件或内置功能。

from flask import Flask, request
from time import time
app = Flask(__name__)
rate_limit_window = 60 # 60 秒
max_requests = 100
user_requests = {}
@app.route(/api)
def my_api():
current_time = time()
user_ip = request.remote_addr
if user_ip not in user_requests：
user_requests[user_ip] = []
# Remove outdated requests
user_requests[user_ip] = [req for req in user_requests[user_ip] if current_time - req < rate_limit_window]
if len(user_requests[user_ip]) >= max_requests：
return "Too many requests, please try again later.", 429
# Record new request
user_requests[user_ip].append(current_time)
return "Hello, World!"

在上例中，滑动窗口速率限制器可确保用户在 60 秒的窗口内不会超过 100 个请求的限制。

漏斗算法

漏斗算法 是另一种常用的节流请求方法。想象一个底部有洞的水桶。水被倒入桶中，然后不断漏出。当桶满时，任何额外的水都会溢出。

在请求节流中，请求桶中装满了接收到的请求，服务器以固定的速率处理这些请求。如果传入请求的速度超过服务器所能处理的速度，多余的请求就会被丢弃。

这种方法有助于平缓突然激增的请求，保持服务器处理负荷的稳定。

实施情况:Leaky Bucket 算法可对请求进行排队并持续处理。

import queue
import threading
import time
leaky_bucket = queue.Queue(maxsize=10) # Limit the number of items that can be queued
def process_request():
while True:
request = leaky_bucket.get()
if request is None:
break
print(f"Processing request {request}")
time.sleep(1) # Simulate processing time
leaky_bucket.task_done()
# Worker thread to process requests
threading.Thread(target=process_request, daemon=True).start()
# Adding requests to the bucket
for i in range(20):
if not leaky_bucket.full()：
leaky_bucket.put(f"Request {i}")
else:
print(f"Request {i} was dropped due to throttling")

这种实现方式允许在有令牌可用时发出突发请求，这对于必须从容应对需求临时激增的用例非常有用。

Exponential Backoff

Exponential Backoff 是另一种常用于处理 API 重试的节流方法。客户端不连续发出请求，而是增加后续重试尝试之间的延迟。这有助于防止服务器在拥塞时超载。

使用案例:当服务临时返回 "请求过多"（HTTP 429）或类似错误时，经常会用到它。

import time
def exponential_backoff():
attempt = 0
max_attempts = 5
while attempt < max_attempts：
try:
# Simulate API call
print(f"Attempt {attempt + 1}")
raise Exception("API limit reached")
except Exception as e:
print(e)
attempt += 1
delay = 2 ** attempt
print(f"Retrying in {delay} seconds…")
time.sleep(delay)
# Call the function
exponential_backoff()

这里的指数后退可确保每次失败后请求的频率降低，最终给服务器一些喘息的空间。

服务器端节流与客户端节流

上述技术主要说明 服务器端节流必须考虑 客户端节流.

客户端节流

客户端节流有助于管理客户端在到达服务器之前发送的请求数量。这有助于在拒绝服务错误发生之前就加以避免。

例如，调用公共应用程序接口的 JavaScript 客户端可以实施节流，以确保用户的浏览器不会超载应用程序接口端点。

function throttle(func、limit) {
let lastFunc；
let lastRan；
return function () {
const context = this;
const args = arguments;
if (!lastRan) {
func.apply(context, args);
lastRan = Date.now();
} else {
clearTimeout(lastFunc)；
lastFunc = setTimeout(function () {
if (Date.now() - lastRan >= limit) {
func.apply(context, args);
lastRan = Date.now();
}
}, limit - (Date.now() - lastRan))；
}
};
}
// Example usage
const makeApiCall = () => console.log("API request sent");
window.addEventListener("resize", throttle(makeApiCall、 2000));

上述 JavaScript 代码定义了一个节流函数，用于限制 API 请求在响应窗口大小调整等事件时被触发的频率。

常用工具和框架

Nginx 速率限制

Nginx 是一种流行的网络服务器，内置了使用 limit_req_zone 指令处理速率限制的功能。这有助于在请求到达应用层之前在网络服务器层面对其进行限制。

http {
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;
server {
location /api {
limit_req zone=one burst=10 nodelay;
proxy_pass http://backend_server;
}
}
}

WS API 网关

AWS API 网关 还提供内置的速率限制功能，可对其管理的端点请求进行节流，帮助开发人员控制使用量并防止滥用。

节流请求的最佳做法

• 优雅的错误处理 客户端应优雅地处理错误，特别是与节流有关的错误（如 HTTP 状态代码 429）。使用指数级回退实现重试逻辑通常是个好主意。
• 动态节流 根据资源可用性或时间调整节流限制。例如，在高峰时段降低限制，以确保用户性能的一致性。
• 监控和警报： 始终监控请求量，并对可疑的峰值设置警报，这可能表明客户端应用程序中存在潜在的滥用或配置错误。
• 基于用户和 IP 的限制： 实施不同类型的速率限制，如基于用户和基于 IP 的速率限制，以更好地控制跨多个接入点的请求流。

结论

请求节流是管理和维护网络服务可靠性和稳定性的关键组成部分。速率限制、泄漏桶、令牌桶和指数回退等技术都有其独特的优势，因此适用于不同的场景。通过在客户端和服务器端实施请求节流，开发人员可以有效保护他们的应用程序接口，防止过度使用、滥用和潜在崩溃。

通过深思熟虑地将这些策略结合起来，并根据具体的使用案例加以应用，开发人员就能创建稳健、可扩展和高效的网络应用程序，并在压力下保持弹性。