Il rate limiting è una pratica fondamentale nella gestione delle risorse informatiche, utilizzata principalmente nel contesto di reti e applicazioni web. Consiste nel limitare il numero di richieste che un utente, o un sistema, può effettuare verso un servizio specifico in un determinato intervallo di tempo. Questa strategia è essenziale per garantire la stabilità, la sicurezza e la disponibilità di un servizio, prevenendo il sovraccarico delle risorse e proteggendo contro attacchi malevoli come il Denial of Service (DoS).

La spiegazione del rate limiting coinvolge diversi aspetti tecnici e pratici. In primo luogo, il rate limiting può essere implementato a vari livelli: a livello di rete, di applicazione o di API. Nei contesti di rete, i router e i firewall possono applicare regole di rate limiting per controllare il traffico in entrata e in uscita. A livello di applicazione, i server web e le applicazioni possono monitorare le richieste degli utenti e limitare le azioni in base a criteri predefiniti. Infine, quando si tratta di API, è comune applicare il rate limiting per garantire che un singolo cliente non possa saturare le risorse del server con richieste eccessive. Questo approccio non solo protegge il servizio, ma anche gli utenti, assicurando che tutti abbiano un accesso equo alle risorse disponibili.

Le tecniche di rate limiting possono variare. Una delle più comuni è il token bucket, dove un secchio contiene un certo numero di token che rappresentano il permesso di effettuare richieste. Quando un utente effettua una richiesta, consuma un token. Se non ci sono token disponibili, la richiesta viene bloccata o messa in coda. Un altro metodo è il leaky bucket, simile al token bucket, ma con la differenza che le richieste vengono elaborate a una velocità costante, indipendentemente dal numero di richieste in arrivo. Questi metodi possono essere combinati con la tecnica della finestra temporale, dove il numero di richieste è limitato in base a finestre temporali specifiche, come 100 richieste per 10 minuti.

Esempi di utilizzo del rate limiting possono essere trovati in molte applicazioni moderne. Ad esempio, i servizi di streaming video come Netflix o YouTube applicano il rate limiting per garantire che nessun utente possa monopolizzare la larghezza di banda, assicurando che tutti gli utenti possano accedere ai contenuti in modo fluido. Analogamente, le API pubbliche, come quelle di Twitter o Google Maps, utilizzano il rate limiting per evitare che un singolo sviluppatore esegua un numero eccessivo di richieste in un breve periodo, il che potrebbe compromettere le prestazioni del servizio per altri utenti. In ambito e-commerce, i siti web possono implementare il rate limiting per prevenire comportamenti di scraping, in cui un bot raccoglie dati in modo aggressivo, danneggiando le prestazioni del sito.

Le formule associate al rate limiting possono variare a seconda del metodo utilizzato. Ad esempio, nel caso del token bucket, la formula per determinare il numero di token disponibili può essere espressa come:

Token disponibili = Token iniziali - Richieste effettuate + Token generati per intervallo di tempo

Dove Token iniziali è il numero di token presenti all'inizio, Richieste effettuate è il numero di richieste eseguite dall'utente e Token generati per intervallo di tempo si riferisce al numero di token che vengono aggiunti al secchio in un dato intervallo di tempo. Questo approccio consente di monitorare e gestire le richieste in modo efficace.

Il rate limiting è stato sviluppato e perfezionato nel corso degli anni da vari esperti nel campo delle reti e della sicurezza informatica. Non esiste un singolo individuo che possa essere accreditato per l'invenzione del rate limiting, poiché è il risultato di evoluzioni nel design delle reti e delle architetture delle applicazioni. Tuttavia, molte aziende e organizzazioni hanno contribuito allo sviluppo delle tecniche di rate limiting, tra cui Google, Amazon e diverse aziende di servizi cloud. Queste aziende hanno implementato e standardizzato pratiche di rate limiting nelle loro piattaforme, fornendo così un modello per gli sviluppatori di applicazioni e servizi web.

Inoltre, molti framework e librerie di programmazione, come Express.js per Node.js e Flask per Python, offrono moduli predefiniti per il rate limiting, semplificando ulteriormente l'implementazione di queste tecniche per gli sviluppatori. Queste librerie sono state sviluppate da comunità di programmatori e ingegneri del software, che hanno condiviso le loro esperienze e soluzioni per affrontare le sfide legate alla gestione del traffico e alla protezione delle risorse.

In sintesi, il rate limiting è una pratica vitale nell'informatica moderna, essenziale per garantire la stabilità e la sicurezza delle applicazioni e dei servizi online. Attraverso tecniche come il token bucket e il leaky bucket, è possibile gestire in modo efficace il traffico degli utenti, prevenendo attacchi e sovraccarichi di richieste. L'implementazione di queste tecniche è diventata una norma nei servizi web e nelle API, contribuendo a un'esperienza utente più fluida e a una gestione più equa delle risorse disponibili. Con l'evoluzione continua delle tecnologie e delle minacce informatiche, il rate limiting rimarrà una componente cruciale delle strategie di sicurezza e gestione delle risorse nel futuro.