Introduzione: Oltre il Throttling Fisso – Il Ruolo del Rate Limiting Adattivo
Nel contesto di piattaforme API multitenant italiane, come quelle utilizzate da studi legali, fintech o servizi governativi, il rate limiting tradizionale risulta insufficiente. Limiti fissi per tenant generano sovraccarico in periodi di picco o spreco di risorse in fasi di bassa attività. Il rate limiting adattivo, come illustrato nel Tier 2 “La gestione dinamica del rate limiting consente di bilanciare sicurezza, equità e prestazioni in sistemi con più tenant”, introduce un approccio basato su due pilastri: identità del tenant e carico reale del sistema. Questo modello modula dinamicamente le soglie di richieste, applicando finestre temporali scorrevoli e capacità variabili a seconda del contesto operativo. L’obiettivo è evitare penalizzazioni ingiuste a tenant critici, migliorare l’utilizzo delle risorse e prevenire downtime legati a sovraccarichi improvvisi.
Fondamenti Tecnici: Token Bucket Dinamico e Sliding Window LW vs CW
Il cuore del rate limiting adattivo è il **token bucket dinamico**, che non solo accumula token a un ritmo variabile in base al carico orario medio, ma aggiusta la capacità totale in tempo reale. A differenza del bucket statico, che mantiene una soglia fissa, il sistema recalcola la capacità ogni 60 secondi (finestra scorrevole) moltiplicando il carico medio orario per un fattore di correzione che tiene conto di latenza, CPU, memoria e traffico storico.
La scelta tra algoritmi **sliding window log (LW)** e **counter (CW)** è cruciale:
– **LW** traccia esattamente ogni richiesta, offrendo precisione elevata ma con overhead maggiore, ideale per gateway API ad alta affidabilità.
– **CW** mantiene un conteggio cumulativo con finestre sovrapposte, offrendo un buon compromesso tra accuratezza e prestazioni, adatto a sistemi con alta frequenza di richieste.
L’equazione dinamica della soglia è:
Soglia = (Capacità_base × Fattore_carico_orario) + (Metrica_carico_reale × Fattore_correzione)
dove `Fattore_correzione` è calcolato in funzione della deviazione standard del carico e della latenza media, garantendo che la capacità si adatti automaticamente alle condizioni del sistema.
Identificazione e Categorizzazione dei Tenant Critici
Non tutti i tenant hanno lo stesso impatto sul sistema: il Tier 2 evidenzia la necessità di **categorizzazione dinamica** basata su SLA, volume, criticità e comportamento.
Un tenant A, con SLA premium (99.9%) e consumo >90° percentile, richiede una priorità assoluta: limite 500 richieste/min in finestre 60s.
Un tenant B standard, con carico medio e uso moderato, riceve 200 richieste/min, con soglia adattata al 120% del carico base.
Un tenant C, tipicamente sviluppo o staging, ha un limite progressivo: 50 richieste/min con throttling graduale fino a 80% della soglia.
La politica a livelli si implementa tramite metadati OAuth e policy centralizzate:
{
“tenant_id”: “TENANT_C”,
“priorità”: “bassa”,
“limite_richieste”: 50,
“finestra_scorrevole”: 60,
“fattore_correzione”: 1.3,
“soglia_dinamica”: 95
}
L’integrazione con sistemi di autenticazione consente l’applicazione automatica e precisa di queste regole.
Implementazione Tecnica: Throttling a Finestre Scorrevoli con Redis e Grafana
Fase 1: Raccolta Dati in Tempo Reale
Utilizza un middleware API (es. Envoy, Kong, o proxy custom) per registrare ogni richiesta con timestamp, tenant ID, endpoint, stato HTTP e latenza.
Esempio di log JSON:
“`json
{
“timestamp”: “2024-04-05T10:30:45Z”,
“tenant_id”: “TENANT_A”,
“endpoint”: “/api/studi/richieste”,
“status”: 200,
“latency_ms”: 42,
“metrica_carico”: 0.67
}
“`
Questi dati vengono inviati a Redis con chiave temporale e tenant, permettendo aggregazioni distribuite.
Fase 2: Aggregazione con Finestre Scorrevoli
Ogni 60 secondi, Redis calcola:
– Totale richieste (`count`)
– Tasso richieste/min (`tasso = count / 60`)
– Media latenza (`avg_latency`)
Questi valori alimentano l’algoritmo di decremento token.
Esempio di formato dati in Redis:
“`plaintext
tenant:TENANT_A:window:60s:count=124,avg_latency=38ms,metrica_carico=0.71
Fase 3: Decremento Token con Aggiustamento Dinamico
L’algoritmo applica token accumulati con:
– Capacità max = min(max_cap, base_cap × (1 + fattore_correzione_carico))
– Token aggiunti ogni 60s: `Δtokens = (α × metrica_carico_reale) × (60 / finestra_media_latency)`
dove α è un fattore di sensibilità (es. 0.8).
Se carico supera soglia, il sistema blocca con token negativi limitati a 0, evitando overflow.
Fase 4: Gestione Errori e Backoff Esponenziale
Richiesta throttled con risposta HTTP 429:
“`http
HTTP/1.1 429 Too Many Requests
Retry-After: 7
Link:
“`
Il `Retry-After` è calcolato in base al traffico residuo e alla capacità residua, ottimizzando la rientrata senza sovraccaricare.
Implementa anche retry con backoff esponenziale: 1s, 2s, 4s, 8s, fino a 32s.
Monitoraggio, Logging e Ottimizzazione Continua
KPI Critici da Monitorare
| Metrica | Formula/Descrizione |
|---|---|
| Tasso di successo | Success requests / totale richieste × 100 |
| Richiesti throttled | Throttled count / totale × 100 |
| Media latenza | Σ latency / count (ms) |
| Errori 429 per tenant | Conteggio richieste 429 per tenant in 24h |
Dashboard Grafana – Visualizzazione in Tempo Reale
Integra Prometheus per raccogliere metriche da Redis e API. Crea dashboard con:
– Grafico lineare del tasso richieste/min per tenant
– Indicatore di throttling attivo (scala verde/giallo/rosso)
– Alert su soglie superate (es. errori 429 > 5% del totale)
– Heatmap del carico orario per finestra 60s
Esempio di regola alert:
alert throttle_high if (throttled_requests > 0) and (time() – last_reset < 1m)
Errori Frequenti e Best Practice di Troubleshooting
Attenzione: Un tenant con throttling costante ma errore 429 potrebbe indicare un’implementazione sbagliata del fattore di correzione o un problema di sincronizzazione Redis. Verifica la correttezza della formula dinamica e il polling in tempo reale.
- Throttling non applicato a tenant critici: assicurati che la policy a livelli sia attiva e che i metadati OAuth siano correttamente mappati.
- Over-throttling
