Rate limiting, özellikle servis işleten geliştiricilerin kariyerlerinin bir noktasında karşılaşabileceği önemli bir mekanizmadır. Bu teknik, bir servise gelen isteklerin hızını kontrol ederek, kötüye kullanımı önlemek, kaynakları korumak ve kullanıcılara adil erişim sağlamak gibi çeşitli amaçlara hizmet eder. Makale, farklı rate limiting algoritmalarını inceleyerek, en basit yaklaşımlardan başlayıp daha gelişmiş olan GCRA'ya doğru ilerlemektedir.
En basit rate limiting uygulamalarından biri, belirli bir süre sonra sona erecek bir "kova" içinde kalan limiti depolamaktır. İlk istek geldiğinde kova başlatılır, her istekte değeri azaltılır ve yapılandırılan rate limiting süresi sonunda sıfırlanır. Redis'in SETEX komutu gibi araçlarla kolayca uygulanabilen bu yöntem, örneğin bir saatte 5000 isteğe izin verebilir. Ancak bu yaklaşımın ciddi dezavantajları vardır. Hatalı veya kötü niyetli bir script, tüm limiti anında tüketebilir ve kullanıcının bir sonraki sıfırlama süresine kadar erişimini engelleyebilir. Dahası, bu basit algoritma sunucu için de risk oluşturur. Limit sıfırlandığında, kötü niyetli bir script sunucuyu yoğun bir istek bombardımanına tutabilir, bu da sunucunun kısa süreli, yoğun yükleri kaldıracak ek kapasiteye sahip olmasını gerektirir. Bu durum, isteklerin eşit olmayan bir şekilde dağılmasına ve sunucu kaynaklarının verimsiz kullanılmasına yol açar. GitHub API'si gibi bazı servisler bu basit algoritmayı kullanır ve bu durum, limitin anında tükenip uzun süre erişimin engellenmesi sorununu gözler önüne serer. Neyse ki, bu tür "sivri" rate limiting sorununu çözmek için "leaky bucket" (sızıntılı kova) gibi algoritmalar mevcuttur. Leaky bucket, sabit kapasiteli ve sürekli sızdıran bir kovaya benzetilerek, isteklerin daha düzenli bir akışla işlenmesini sağlar.
İstek sınırlama algoritmalarının doğru seçimi, servislerin kararlılığı, kaynak verimliliği ve kullanıcı deneyimi açısından kritik öneme sahiptir.