在高并发场景下，API限流控制是防止系统因过多请求而导致崩溃的重要手段，也是应对恶意攻击的有效措施之一。今天，我们将聚焦Python Flask框架中的Flask-Limiter库，通过具体的代码示例，深入了解如何在实践中轻松实现API限流控制。

安装Flask-Limiter

首先，确保已安装Flask-Limiter库：

pip install Flask-Limiter

初始化Flask应用与Limiter

from flask import Flaskfrom flask_limiter import Limiterfrom flask_limiter.util import get_remote_addressapp = Flask(__name__)limiter = Limiter( app, key_func=get_remote_address, # 默认使用请求者的IP地址作为限流标识 default_limits=["200 per day", "50 per hour"], # 设置全局默认限流规则)@app.route('/')def home(): return "Welcome to the API!"

应用限流规则

在特定路由上应用限流规则，例如对特定API endpoint设置每分钟最多10次请求：

@app.route('/api/endpoint', methods=['POST'])@limiter.limit("10/minute") # 对此路由应用限流规则def limited_api_endpoint(): # 处理请求的逻辑 process_request() return jsonify({"message": "Request processed successfully."})

动态限流

有时，我们可能需要根据用户的登录状态或账户等级动态调整限流规则：

# 假设有一个获取用户等级的函数def get_user_level(): # 此处仅为示例，实际应从数据库或缓存中获取 return 'premium' # 或者 'normal'@app.route('/api/another-endpoint', methods=['POST'])@limiter.limit(key_func=lambda: get_user_level(), default_limits=["100/minute", "10/second"])def dynamic_limited_api_endpoint(): # 根据用户等级应用不同的限流规则 process_request() return jsonify({"message": "Request processed successfully."})

处理超出限流的情况

当请求超过限流限制时，Flask-Limiter会自动返回429 Too Many Requests错误。但我们可以自定义超出限流时的处理方式：

@limiter.exempt # 免除这个路由的限流规则，用于处理限流错误@app.errorhandler(429)def ratelimit_handler(e): return jsonify({"error": "Too many requests, please try again later."}), 429

通过以上步骤，我们已经在Flask应用中成功部署了API限流控制。Flask-Limiter凭借其简洁易用的API和灵活的配置选项，使开发者能够轻松应对高并发场景，有效预防DDoS攻击，保证系统的稳定性和可用性。

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