Limitación y regulación de la velocidad
Aprenda cómo la limitación de velocidad protege los sistemas frente al abuso y la sobrecarga, incluidos los algoritmos de token bucket y ventana deslizante.
Limitación y regulación de la velocidad es una lección gratuita de System Design Basics for Backend Developers en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de System Design Basics for Backend Developers, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de System Design Basics for Backend Developers incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
Why Rate Limit?
Rate limiting caps how many requests a client can make in a time window. It protects a system from abuse, accidental floods, and runaway clients.
- Stops brute-force and scraping attacks
- Ensures fair sharing among clients
- Protects backends from overload
Rate Limiting vs Throttling
The terms overlap but differ slightly: rate limiting rejects requests over a hard cap, while throttling often slows or queues excess requests rather than rejecting them outright.
Fixed Window Counter
The simplest scheme counts requests in fixed time windows, e.g. 100 per minute. It is easy but has an edge problem: a client can send 100 at the end of one window and 100 at the start of the next — 200 in a few seconds.
limit = 100
window = '12:00:00-12:00:59'
count = 0
# reset count to 0 each new windowSliding Window
A sliding window smooths the edge problem by weighting the previous window or tracking timestamps over a rolling interval. It gives a more accurate, fairer limit at the cost of more bookkeeping.
Token Bucket
The token bucket is the most popular algorithm. Tokens refill at a steady rate up to a capacity. Each request consumes a token; if the bucket is empty, the request is rejected. This allows short bursts while bounding the average rate.
import time
class Bucket:
def __init__(self, cap, rate):
self.cap = cap
self.rate = rate
self.tokens = cap
self.last = time.time()
def allow(self):
now = time.time()
self.tokens = min(self.cap, self.tokens + (now - self.last) * self.rate)
self.last = now
if self.tokens >= 1:
self.tokens -= 1
return True
return False
b = Bucket(5, 1)
print([b.allow() for _ in range(7)])Leaky Bucket
The leaky bucket processes requests at a fixed rate, queuing bursts and 'leaking' them out steadily. It smooths traffic into a constant outflow — good when the downstream needs a steady, predictable load.
Choosing the Limit Key
Decide what to limit on:
- Per API key or user — fair per-account limits
- Per IP — defends against anonymous abuse
- Per endpoint — protects expensive operations
Often you combine several keys.
Communicating Limits
Tell clients their status with standard headers and the right status code, so well-behaved clients can back off.
HTTP/1.1 429 Too Many Requests
Retry-After: 30
X-RateLimit-Limit: 100
X-RateLimit-Remaining: 0
X-RateLimit-Reset: 1735689600Distributed Rate Limiting
With many app servers, an in-memory counter per server is inconsistent. Use a shared store like Redis with atomic increments (or Lua scripts) so the limit is enforced globally across the fleet.
INCR rl:user:42
EXPIRE rl:user:42 60
# reject when value > limitRate Limiting and DDoS
Rate limiting complements DDoS protection. Application-layer limits stop a single abusive client, while edge and network defenses absorb large volumetric floods before they reach your servers. Defense in depth uses both.
Designing Good Limits
Set limits from real usage data, allow reasonable bursts, expose clear headers, and return 429 with Retry-After. Consider tiered limits — higher caps for paid plans, stricter ones for unauthenticated traffic.
Quick Check
Test your understanding of rate limiting.
Recap
You learned to protect systems with rate limiting:
- Fixed window, sliding window, token bucket, and leaky bucket
- Choose limit keys: per user, per IP, per endpoint
- Return 429 with Retry-After and rate-limit headers
- Use a shared store like Redis for distributed enforcement
Preguntas frecuentes
¿La lección «Limitación y regulación de la velocidad» es gratis?
Sí — el texto completo de «Limitación y regulación de la velocidad» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de System Design Basics for Backend Developers, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de System Design Basics for Backend Developers incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Limitación y regulación de la velocidad»?
Aprenda cómo la limitación de velocidad protege los sistemas frente al abuso y la sobrecarga, incluidos los algoritmos de token bucket y ventana deslizante. Practicas System Design Basics for Backend Developers con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar System Design Basics for Backend Developers?
No se requiere experiencia previa. System Design Basics for Backend Developers en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Limitación y regulación de la velocidad»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de System Design Basics for Backend Developers?
Sí. Cada lección de System Design Basics for Backend Developers incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Autenticación y autorización
- Cifrado y privacidad de datos
- Protección contra DDoS y firewalls
- Limitación y regulación de la velocidad