FastAPI系列14：API限流与暴力破解防护

在 FastAPI系列12：使用JWT 登录认证和RBAC 权限控制 和 FastAPI系列13：API的安全防护 两节中，我们讨论了FastAPI中基本的安全防护技术，本节我们继续讨论API限流与暴力破解的防护。

1、暴力破解防护策略

“暴力破解”是一种常见的攻击手段，在针对web api攻击中，一般会使用这种手段对应用系统的认证信息进行获取。 其过程就是使用大量的认证信息在认证接口进行尝试登录，直到得到正确的结果。
一般情况下，针对“暴力破解”攻击，我们可以采用以下策略：

1. 限流（Rate Limiting）
   限制每个 IP、用户、接口单位时间内的访问频率，例如：登录接口每分钟最多 5 次。

2. 验证码（Captcha）

   登录失败次数多时要求验证，防止机器人攻击。

3. 登录失败锁定机制

   多次失败后暂时冻结账户或 IP。

2、接口限流（Rate Limiting）

在 FastAPI 中实现接口限流（Rate Limiting），常用方法是使用 slowapi 这个库，它基于 Starlette 和 Redis。以下是一个完整的实现过程：

from fastapi import FastAPI, Request
from slowapi import Limiter, _rate_limit_exceeded_handler
from slowapi.util import get_remote_address
from slowapi.errors import RateLimitExceeded# 创建限流器
limiter = Limiter(key_func=get_remote_address)# 创建应用
app = FastAPI()
app.state.limiter = limiter
app.add_exception_handler(RateLimitExceeded, _rate_limit_exceeded_handler)# 应用限流装饰器（例如每分钟最多访问 5 次）
@app.get("/limited")
@limiter.limit("5/minute")
def limited_endpoint(request: Request):return {"message": "This endpoint is rate-limited"}

限流策略语法

• “1/second”：每秒 1 次
• “5/minute”：每分钟 5 次
• “100/hour”：每小时 100 次

3、分布式限流

在上面示例的基础上，我们可以进一步配合使用Redis 实现更大规模的分布式限流。

from fastapi import FastAPI, Request
from slowapi import Limiter, _rate_limit_exceeded_handler
from slowapi.util import get_remote_address
from slowapi.errors import RateLimitExceeded
from redis import Redis# 初始化 Redis 连接
redis_client = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)# 初始化限流器，使用 Redis 存储
limiter = Limiter(key_func=get_remote_address, storage_uri="redis://localhost:6379")# 创建 FastAPI 应用
app = FastAPI()
app.state.limiter = limiter
app.add_exception_handler(RateLimitExceeded, _rate_limit_exceeded_handler)# 设置限流：同一 IP 每分钟最多访问 10 次
@app.get("/api")
@limiter.limit("10/minute")
def limited_api(request: Request):return {"message": "You are within the rate limit."}

4、按用户 Token 限流

在 FastAPI 中按用户 Token（如 JWT）限流，可以自定义 key_func，提取请求头中的用户标识作为限流键。以下是实现示例：

from fastapi import FastAPI, Request, Header, HTTPException
from slowapi import Limiter, _rate_limit_exceeded_handler
from slowapi.errors import RateLimitExceeded
from slowapi.util import get_remote_address
from starlette.responses import JSONResponse
import jwt  # 使用 PyJWT# 模拟解析 JWT（请替换为你自己的解析逻辑）
SECRET = "your-secret-key"
def get_user_id_from_token(authorization: str):try:token = authorization.split(" ")[1]payload = jwt.decode(token, SECRET, algorithms=["HS256"])return payload["sub"]  # 假设用户 ID 存在 sub 字段中except Exception:return "anonymous"  # 未登录用户或异常，统一使用默认限流键# 自定义限流 key 函数
def token_key_func(request: Request):auth = request.headers.get("Authorization")return get_user_id_from_token(auth) if auth else get_remote_address(request)# 初始化限流器
limiter = Limiter(key_func=token_key_func, storage_uri="redis://localhost:6379")# 初始化应用
app = FastAPI()
app.state.limiter = limiter
app.add_exception_handler(RateLimitExceeded, _rate_limit_exceeded_handler)# 接口限流（按用户 ID）
@app.get("/user-api")
@limiter.limit("5/minute")
def user_api(request: Request):return {"message": "You are within your user-specific rate limit."}

上面的示例可以实现：

• 每个用户（Token）单独限流；
• 未登录用户使用 IP 地址限流；
• 支持 JWT、Session 或其他认证方式。

5、验证码

在 FastAPI 中可以使用captcha、Pillow实现图形验证码，以结合上面提到的限流技术实现对接口的暴力破解防护。当然要实现更大规模的防护能力时，往往需要借助第三方专业平台。
以下为利用captcha库实现的图形验证码：

from fastapi import FastAPI, Response
from captcha.image import ImageCaptcha
import random
import string
from io import BytesIOapp = FastAPI()@app.get("/captcha")
def get_captcha():image = ImageCaptcha(width=160, height=60)code = ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.digits, k=5))data = image.generate(code)# 存入 Redis 或 Session，供后续验证# redis.setex("captcha:client_ip", 300, code.lower())return Response(content=data.read(), media_type="image/png")

在实际使用中，我们需要把验证码文本（如 ABCD1）保存在服务端（如 Redis），并在登录时比对。