Rate Limit 速率限制是什麼？

　Rate Limit 速率限制，或稱限流器，指的是「伺服器在一段時間內，允許用戶發送的請求數量上限。」

　舉例來說，像是某 API 限制「每分鐘最多 60 次請求」，超過就會被拒絕或延遲回應，這就是 Rate Limit 速率限制，這常見於 API、登入系統、表單送出、防爬蟲機制與 DDoS 防禦。

　在現代網路服務中，流量暴增、爬蟲濫用與惡意攻擊隨時可能發生，為了防止系統資源被濫用，網站與 API 常常會實施 Rate Limit 速率限制，這是一種「流量控管機制」，確保服務能公平分配資源、維持穩定運作。

為什麼需要 Rate Limit？

• 防止濫用：避免惡意爬蟲或自動化工具過度佔用資源。

• 提升公平性：確保所有用戶都能公平使用 API 或網站資源。

• 保護系統穩定性：避免伺服器因短時間過量請求而當機。

• 資安防護：抵禦暴力破解登入、DDoS 攻擊等威脅。

Rate Limit 的常見應用場景

• API 服務：控制開發者或第三方應用的使用頻率。

• 登入系統：限制錯誤嘗試次數，防止密碼暴力破解。

• 表單提交：防止機器人自動註冊或灌水留言。

• DDoS 防護：在流量攻擊時，避免伺服器資源被瞬間耗盡。

• 電商網站下單：避免爬蟲大量搶票/搶購。

• 搜尋功能：限制查詢頻率，避免有人濫用搜尋拖垮資料庫。

Rate Limit 速率限制運作原理

　Rate Limit 速率限制的核心概念，就是「在一段時間內控制使用者能發送的請求數量」，超過就會被拒絕、延遲或排隊等待，它通常透過演算法 + 計數器機制來實現。

一：設定限制規則

網路服務提供者，如網站或 API 會先定義一個「請求上限」。

舉例：每個使用者 1 分鐘最多 60 次 API 呼叫。這個規則會依 IP、帳號、API Key 或 Token 來套用。

二：伺服器監控與計數

每次請求進來時，系統都會...

1. 紀錄來源資訊 (IP、使用者 Token)。

2. 更新「計數器」 (例如：某 IP 在這一分鐘內已經送了 45 次請求)。

3. 判斷是否超過限制。

三：超量後的處理方式

當請求數量超過限制時，伺服器會有幾種常見做法。

• 拒絕請求 → 回應 HTTP 429 Too Many Requests。

• 這是一個標準狀態碼，代表伺服器拒絕請求，因為使用者已經超過限制，常伴隨 Retry-After 標頭，告訴用戶多久後可以再嘗試，例如在標頭中加入 Retry-After: 30，代表使用者需等待 30 秒後再嘗試。

• 延遲處理→ 將多餘請求排隊，延後回應。

• 暫時封鎖(黑名單)→ 若惡意行為明顯，封鎖該來源一段時間。

四：常見的速率限制演算法

不同演算法會決定「怎麼數請求」與「如何處理流量尖峰」。

• Fixed Window (固定時間窗口)
  在固定的時間範圍內，允許一定次數。缺點：時間切換瞬間可能出現突發流量。




• Sliding Window (滑動時間窗口)
  以「最近一段時間」為基準，更精確，適合避免邊界問題。




• Token Bucket (令牌桶)
  系統會發放「令牌」，每次請求消耗一枚，令牌會隨時間補充。好處：允許一定程度的突發流量。(API 常用 Token Bucket，因為允許一定突發流量。)




• Leaky Bucket (漏桶演算法)
  像水桶漏水一樣，請求以固定速率處理，多餘的會被丟棄或延遲。適合保持平均流量穩定。(Leaky Bucket 適合流量整形，保持穩定速率。)

五：Rate Limit 生活化比喻

Rate Limit 就像 高速公路收費閘道：

• 車道(伺服器資源) 有限，每分鐘只能放行一定數量的車子(請求)。

• 如果車太多(請求超過限制)，就只能排隊等，或是被擋下來。

• 這樣可以避免塞車(伺服器過載)，讓所有人都能公平上路。

總結來說，Rate Limit 速率限制運作原理，就是 「計數 → 比對限制 → 決定是否放行」；它能有效避免濫用，確保系統穩定，並與 WAF、CDN、DDoS 防禦機制搭配，形成多層次的安全保護。

哪些攻擊可以使用 Rate Limit 速率限制

　Rate Limit 速率限制 特別適合用在「低頻率、多次嘗試、重複請求」 這類攻擊，例如暴力破解、憑證填充、表單灌水、惡意爬蟲...等，因此對於大規模流量型 DDoS，Rate Limit 效果有限，需要結合 CDN、WAF、防火牆與流量清洗一同進行防護。

※Rate Limit 速率限制 在應用層(L7) 更有效，對網路層(L3/L4) DDoS 幾乎沒效，Rate Limit 更多是「減少應用層濫用」的補強機制，而不是主要防線。

暴力破解攻擊

駭客透過大量嘗試帳號密碼組合來登入系統。

• 防禦方式：設定每個帳號或 IP 在一定時間內的登入次數上限，例如「5 次錯誤後鎖定 10 分鐘」。

• 效果：大幅降低密碼暴力破解的成功率。

憑證填充攻擊

駭客利用外洩帳密清單，不斷嘗試在不同網站登入。

• 防禦方式：限制同一 IP 或同一帳號在短時間的登入次數。

• 效果：避免被自動化工具短時間大量測試帳號。

網站表單濫用

像是註冊、留言、抽獎或投票表單，攻擊者透過程式反覆提交。

• 防禦方式：限制每個 IP 或用戶在一段時間內提交表單的次數。

• 效果：減少垃圾帳號、灌票與廣告留言。

API 濫用

例如駭客或爬蟲過度呼叫 API，消耗服務資源或竊取資料。

• 防禦方式：為每個 API Key 或 IP 設定請求上限，例如「每分鐘 60 次」。

• 效果：避免單一來源佔用過多資源，保護其他使用者的服務體驗。

低頻 DDoS / 慢速攻擊

這些攻擊不是靠高流量，而是用「大量低速連線」來耗盡伺服器連線資源。

• 防禦方式：限制單一來源的同時連線數、請求速率。

• 效果：讓慢速攻擊難以長時間占用伺服器資源。

資料爬取與惡意爬蟲

爬蟲可能在短時間內抓取大量內容，影響網站效能。

• 防禦方式：限制同一來源的瀏覽速度與頁數。

• 效果：降低惡意爬取對網站造成的壓力。

放大攻擊的前置行為

某些 DDoS 放大攻擊（如 DNS、NTP 放大）需要短時間發出大量小請求。

• 防禦方式：在邊緣限制請求頻率，減少攻擊利用伺服器成為「反射器」的風險。

• 效果：避免服務被濫用成為 DDoS 攻擊的一環。

Rate Limit 如何與 WAF、CDN、DDoS 防禦機制搭配？

　Rate Limit 本身只是「限制請求頻率」的機制，如果單獨使用，它只能擋掉部分濫用或低頻攻擊，但若與 WAF、CDN、DDoS 防禦機制 結合，就能形成 多層次的安全防護。在大型架構中，Rate Limit 通常實作在 API Gateway、CDN 邊緣節點 或 WAF 規則內。

Rate Limit + WAF(網站應用程式防火牆)

• 角色分工：
  Rate Limit → 控制「請求數量」，避免爆量請求。
  WAF → 檢查「請求內容」，阻擋惡意攻擊（如 SQL Injection、XSS、Bot 攻擊）。




• 搭配優勢：
  Rate Limit 先攔截異常高頻請求，減少 WAF 負擔。
  WAF 再檢查正常頻率內的流量，避免攻擊者繞過速率限制。




• 實際案例：
  登入頁面可同時啟用 錯誤嘗試次數限制(Rate Limit) 與 惡意參數過濾(WAF)，雙重防護帳號安全。

Rate Limit + CDN(內容傳遞網路)

• 角色分工：
  CDN → 將內容分散到全球節點，吸收與分流大部分流量。
  Rate Limit → 控制單一來源或 API Key 的存取速率，防止濫用。




• 搭配優勢：
  CDN 減少源站壓力，避免所有請求直擊主伺服器。
  Rate Limit 在邊緣節點就能阻擋異常請求，減少到達源站的惡意流量。




• 實際案例：
  一個新聞網站透過 CDN 分散讀者流量，同時對 API 問答服務設置 Rate Limit，避免爬蟲把伺服器壓垮。

Rate Limit + DDoS 防禦機制

• 角色分工：
  DDoS 防禦 → 處理大規模流量攻擊，過濾異常封包(像 UDP Flood、SYN Flood)。
  Rate Limit → 適合處理應用層低頻攻擊(如慢速攻擊、暴力破解)。




• 搭配優勢：
  大規模流量先由 DDoS 清洗中心過濾。
  小規模但持續性的惡意請求由 Rate Limit 補強。




• 實際案例：
  某電商大檔期遭遇 DDoS 攻擊，清洗中心先擋掉 Tbps 級的流量洪水，Rate Limit 則控制可疑帳號的下單與登入行為，避免應用層資源被耗盡。

多層次防護架構示意

1. CDN 節點：先分流 → 吸收大量正常/惡意流量。

2. Rate Limit：檢查單一來源請求速率 → 過快的流量被限制。

3. WAF：檢查請求內容 → 過濾惡意流量或攻擊。

4. DDoS 防禦清洗：處理大規模洪水攻擊，確保網路層與傳輸層穩定。

5. 源站伺服器：最終僅承載乾淨、合規的流量。

　Rate Limit 並不是獨立的「萬能防禦」，但與 WAF、CDN、DDoS 防禦 搭配時，可以形成「由外到內」的多層安全網：

• 外層(CDN / DDoS 清洗) → 吸收與過濾大規模流量。

• 中層(Rate Limit) → 控制速率，抵擋暴力破解、濫用 API。

• 內層(WAF) → 精準檢查內容，防止應用層攻擊。

　這樣的設計能兼顧 效能 與 安全性，讓網站或 API 在高流量與惡意攻擊下依然保持穩定。