1. 问题定义
在互联网行业，尤其是B2C公司，我们的服务器经常需要处理数以百万计的请求。在这种高并发场景下，"接口刷取"成为一个常见且棘手的问题。简单来说，接口刷取就是指有人（或机器）频繁对我们的接口发起请求，目的可能是为了获取敏感信息，或者仅仅是为了消耗我们的服务器资源。
如果没有有效的防护措施，接口刷取可能会导致我们的服务器资源被迅速耗尽，严重的时候甚至可能会影响到正常用户的使用体验。因此，如何设计一个有效的接口防刷策略，成为每个互联网公司都必须要解决的问题。
2. 背景
接口防刷主要是通过限制同一时间内单一用户（或IP）对特定接口的访问次数，从而保护我们的服务器不被恶意刷取。常见的接口防刷策略包括限流算法（如漏桶算法和令牌桶算法），基于IP的限流，以及使用API网关服务等。各种策略都有各自的优点和缺点，适用的场景也不同。
在接下来的部分，我们将详细介绍这三种策略，并给出具体的Go代码示例。同时，我们也会探讨一些大型互联网公司在面临接口刷取问题时的应对策略。希望这篇文章能给你带来一些启发，帮你找到适合你的公司的接口防刷策略。
3. 解决方案一：漏桶算法与令牌桶算法实现
首先我们来看两个最基础的限流算法：漏桶算法和令牌桶算法。这两种算法都可以用来控制数据的传输速率，但是它们的工作方式有一些差别。
3.1 漏桶算法
漏桶算法的原理很简单。我们可以把漏桶算法想象成一个实际的水桶，水桶的底部有一个小洞，水（数据）以一定的速率从这个小洞中流出。当有新的水（数据）进入水桶时，如果水桶已满，则新的水（数据）会溢出（被丢弃）。
我们可以用Go语言来实现一个简单的漏桶算法：
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)
}
}
这个漏桶有一个容量（Capacity）和一个剩余空间（Remaining）。每次有新的请求时，我们会先检查漏桶是否有足够的空间，如果没有，则拒绝这个请求。如果有足够的空间，我们就接受这个请求，并减少漏桶的剩余空间。
漏桶算法的优点在于它可以很好地控制数据的传输速率，保证数据以稳定的速率传输。但是，如果瞬时的请求量过大，漏桶算法可能会误杀一些正常的请求。
3.2 令牌桶算法
令牌桶算法与漏桶算法有些相似，但是它更加灵活一些。令牌桶算法的原理是这样的：我们有一个令牌桶，这个令牌桶以一定的速率生成新的令牌。每次有新的请求时，我们从令牌桶中取出一个令牌，如果令牌桶中没有令牌，则拒绝这个请求。
下面是一个Go语言实现的令牌桶算法：
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. 解决方案二：基于IP的限流
除了使用限流算法，我们还可以使用一种更简单的策略：基于IP的限流。这种策略的原理很简单：我们对每个IP地址限制一定时间内的请求次数。如果一个IP地址在一定时间内的请求次数超过了我们设定的阈值，我们就拒绝这个IP地址的请求。
以下是一个使用Go和Redis实现基于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的限流在一些简单的场景下很有效，比如防止恶意用户通过重复请求某个接口来消耗我们的服务器资源。然而，它也有一些明显的缺点。首先，如果一个IP地址是一个大型机构（如学校或公司）的出口IP，那么这个IP地址可能有很多合法用户。在这种情况下，基于IP的限流可能会误杀一些正常的请求。其次，如果恶意用户有大量的IP地址（例如，他们正在使用一个代理网络），那么基于IP的限流可能会变得无效。
5. 解决方案三：使用API网关服务
API网关服务，如Kong或Nginx，可以为我们提供一种更高级的接口防刷策略。这些服务通常提供了各种各样的防刷和限流功能，我们只需要进行简单的配置就可以使用这些功能。
例如，我们可以在Nginx中配置限流模块，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;
}
}
}
这个配置将限制每个IP地址每秒最多只能发送10个请求到/login接口，如果超过这个限制，Nginx将返回一个503错误。
API网关服务的优点在于它们提供了很多预先配置的功能，可以帮助我们快速地实现复杂的防刷策略。然而，它们也有一些缺点。首先，我们需要安装和配置这些服务，这可能需要一定的学习成本。其次，如果我们需要更高级的防刷策略（例如，基于用户行为的防刷），我们可能需要自己编写插件或中间件，这需要更深入的编程知识。
6. 大厂案例分析：Twitter的请求限制策略
Twitter是一家全球知名的社交媒体公司，其平台每天需要处理数亿的用户请求。为了保护其服务免受恶意请求的影响，Twitter采用了复杂的请求限制策略。
在早期，Twitter使用的是基于IP的限流策略。他们会对每个IP地址进行跟踪，并限制每小时的请求次数。然而，这种策略并不能很好地应对那些使用代理网络的恶意用户。
为了解决这个问题，Twitter后来引入了基于用户的限流策略。他们将每个用户的请求分配到不同的"限流桶"中，并为每个桶设定了不同的请求限制。例如，他们对关键API接口（如发布推文和发送私信）的请求次数进行了严格限制，而对其他一些不那么关键的接口则设定了较高的请求限制。这种策略大大提高了Twitter的服务质量，并降低了恶意请求的影响。
然而，Twitter的这种限流策略也存在一些问题。由于它依赖于用户的身份验证，所以如果一个用户的凭证被窃取，恶意用户可以利用这个用户的身份进行大量请求。为了解决这个问题，Twitter后来引入了两步验证，以进一步保护用户的安全。
上述的Twitter案例告诉我们，设计一个有效的接口防刷策略是一个复杂的过程，需要我们考虑许多因素，如用户行为、系统负载、业务需求等。而且，我们需要持续跟踪和调整我们的防刷策略，以应对新的威胁和挑战。
7. 结论
设计一个有效的接口防刷策略是保护我们的系统免受恶意请求影响的关键。在本篇博客中，我们介绍了三种接口防刷策略：限流算法、基于IP的限流和使用API网关服务。每种策略都有其优点和缺点，我们需要根据我们的具体需求和条件来选择最适合我们的策略。
同时，我们也需要记住，没有一种防刷策略是万能的。我们需要持续监控我们的系统，了解我们的用户行为，及时发现并应对新的威胁。通过不断的学习和改进，我们可以构建一个安全、稳定的系统。
参考
- 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
