不能只靠前端或nginx限流，因该接口是cpu密集型，nginx限流易被代理池绕过，前端限流完全不可信；必须后端多层限流（ip+用户标识+内容特征）并配合沙箱超时与熔断机制。
为什么不能只靠前端或 Nginx 限流
HTML 在线运行接口（比如接收 html、js、css 代码并返回渲染结果）本质是 CPU 密集型服务——每次执行都需启动沙箱、解析、执行、截图或 DOM 渲染，极易被压垮。Nginx 的 limit_req 只能按 IP 或 URI 做粗粒度拦截，但恶意压测常使用代理池、短生命周期 IP 或伪造 User-Agent 绕过；而纯前端限流（如按钮禁用）完全不可信，请求可直接绕过。
后端必须做多层限流：IP + 用户标识 + 请求内容特征
单一层级容易被绕过，真实有效的防护得叠加三类维度：
-
$binary_remote_addr是基础，但必须配合burst=5 nodelay防瞬时洪峰（否则排队会拖慢整个响应队列） - 有登录态的，优先用
user_id或access_token做 key（避免一个账号开几十个窗口狂刷） - 对无状态接口，提取请求体特征：比如
content-length > 50KB或body中包含while(true)、eval(、document.write等高危模式，直接拦截或降权计数
Spring Boot 里用 Redis + 滑动窗口实现精准防刷
固定窗口（如每分钟 10 次）有临界突刺问题；滑动窗口更合理，推荐用 Redis 的 ZSET 实现。关键点：
- key 设为
rate:ip:{ip}或rate:token:{token} - score 存时间戳（秒级），value 存唯一请求 ID（避免重复提交计入）
- 每次请求前：
ZREMRANGEBYSCORE key 0 (current_timestamp - 60)清旧数据，再ZCARD判是否超限（如 > 15） - 别用
INCR + EXPIRE组合——非原子操作，在高并发下会漏判
示例伪代码：
if (redis.zcard("rate:ip:123.45.67.89") > 15) { throw new RuntimeException("too many requests"); } redis.zadd("rate:ip:123.45.67.89", System.currentTimeMillis(), UUID.randomUUID().toString());
真正容易被忽略的点：沙箱超时 + 主动熔断
限流只是“拦门”，但没解决“门内已卡死”的问题。HTML 运行接口必须配硬性超时和资源限制：
- Node.js 沙箱用
vm2时，设timeout: 3000和memoryLimit: 30（MB） - JVM 后端用
ScriptEngineManager执行 JS，必须包裹在CompletableFuture.orTimeout(3, TimeUnit.SECONDS)里 - 当 1 分钟内失败率 > 40%（比如沙箱 OOM、超时、语法错误），自动触发熔断：接下来 5 分钟所有该类请求直接返回 429，不进执行链
这个层级的保护，比调参数更重要——它防止一次恶意 for(;;){} 就让整个服务不可用。
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