CaptchaAI verarbeitet hohe Parallelität, aber vielleicht möchten Sie sich einschränken. Gründe: Kostenkontrolle, Vermeidung unbeabsichtigter Spitzen durch Fehler, faire Ressourcenaufteilung zwischen den Teams oder von den Zielstandorten festgelegte übereinstimmende Ratengrenzen. Dieser Leitfaden implementiert drei clientseitige Ratenbegrenzungsmuster fürCaptchaAI.
Warum clientseitige Ratenbegrenzung
| Szenario | Ohne Limit | Mit Limit |
|---|---|---|
| Fehler verursacht Endlosschleife | Brennt durch Gleichgewicht | Stoppt bei konfigurierter Obergrenze |
| Mehrere Teams teilen sich einen API-Schlüssel | Unkoordinierte Ausgaben | Gerechte Aufteilung pro Team |
| Zielen Sie auf Website-Verbote bei > 100 req/min | Konten werden gesperrt | Bleibt unter dem Schwellenwert |
| Das Budget beträgt 50 /month | Könnte an einem Nachmittag mehr als betragen | Harte Obergrenze durchgesetzt |
Muster 1: Token-Eimer
Ein Token-Bucket ermöglicht Bursts und erzwingt gleichzeitig eine Durchschnittsrate. Tokens werden zu einem festen Preis wieder aufgefüllt; Jede Anfrage verbraucht ein Token.
Python-Token-Bucket
# token_bucket_solver.py
import os
import time
import threading
import requests
API_KEY = os.environ.get("CAPTCHAAI_KEY", "YOUR_API_KEY")
class TokenBucket:
"""Token bucket rate limiter."""
def __init__(self, rate, capacity):
"""
rate: tokens added per second
capacity: max tokens (burst size)
"""
self.rate = rate
self.capacity = capacity
self.tokens = capacity
self.last_refill = time.monotonic()
self.lock = threading.Lock()
def acquire(self, timeout=30):
"""Wait for a token. Returns True if acquired, False on timeout."""
deadline = time.monotonic() + timeout
while True:
with self.lock:
self._refill()
if self.tokens >= 1:
self.tokens -= 1
return True
if time.monotonic() >= deadline:
return False
time.sleep(0.1)
def _refill(self):
now = time.monotonic()
elapsed = now - self.last_refill
self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + elapsed * self.rate)
self.last_refill = now
# Allow 10 solves/minute with burst of 5
limiter = TokenBucket(rate=10/60, capacity=5)
def solve_rate_limited(sitekey, pageurl):
"""Solve with rate limiting."""
if not limiter.acquire(timeout=60):
raise Exception("Rate limit: could not acquire token within 60s")
session = requests.Session()
resp = session.get("https://ocr.captchaai.com/in.php", params={
"key": API_KEY,
"method": "userrecaptcha",
"googlekey": sitekey,
"pageurl": pageurl,
"json": "1",
})
result = resp.json()
if result.get("status") != 1:
raise Exception(f"Submit failed: {result.get('request')}")
task_id = result["request"]
time.sleep(15)
for _ in range(25):
poll = session.get("https://ocr.captchaai.com/res.php", params={
"key": API_KEY, "action": "get",
"id": task_id, "json": "1",
})
poll_result = poll.json()
if poll_result.get("status") == 1:
return poll_result["request"]
if poll_result.get("request") != "CAPCHA_NOT_READY":
raise Exception(f"Error: {poll_result.get('request')}")
time.sleep(5)
raise Exception("Timeout")
Muster 2: Schiebefensterzähler
Verfolgt die Anzahl der Anfragen innerhalb eines festen Zeitfensters. Einfacher als Token-Bucket, aber keine Burst-Kontrolle.
JavaScript-Schiebefenster
// sliding_window_solver.js
const axios = require('axios');
const API_KEY = process.env.CAPTCHAAI_KEY || 'YOUR_API_KEY';
class SlidingWindowLimiter {
constructor(maxRequests, windowMs) {
this.maxRequests = maxRequests;
this.windowMs = windowMs;
this.timestamps = [];
}
async acquire(timeoutMs = 60000) {
const deadline = Date.now() + timeoutMs;
while (Date.now() < deadline) {
// Remove expired timestamps
const cutoff = Date.now() - this.windowMs;
this.timestamps = this.timestamps.filter(t => t > cutoff);
if (this.timestamps.length < this.maxRequests) {
this.timestamps.push(Date.now());
return true;
}
// Wait until the oldest request exits the window
const waitMs = Math.min(
this.timestamps[0] + this.windowMs - Date.now() + 10,
deadline - Date.now()
);
if (waitMs > 0) await new Promise(r => setTimeout(r, waitMs));
}
return false;
}
}
// Allow 20 solves per 5 minutes
const limiter = new SlidingWindowLimiter(20, 5 * 60 * 1000);
async function solveRateLimited(sitekey, pageurl) {
const acquired = await limiter.acquire(60000);
if (!acquired) throw new Error('Rate limit exceeded');
const submit = await axios.get('https://ocr.captchaai.com/in.php', {
params: {
key: API_KEY, method: 'userrecaptcha',
googlekey: sitekey, pageurl, json: '1',
},
});
if (submit.data.status !== 1) throw new Error(submit.data.request);
await new Promise(r => setTimeout(r, 15000));
for (let i = 0; i < 25; i++) {
const poll = await axios.get('https://ocr.captchaai.com/res.php', {
params: { key: API_KEY, action: 'get', id: submit.data.request, json: '1' },
});
if (poll.data.status === 1) return poll.data.request;
if (poll.data.request !== 'CAPCHA_NOT_READY') throw new Error(poll.data.request);
await new Promise(r => setTimeout(r, 5000));
}
throw new Error('Timeout');
}
Muster 3: Budgetbasierter Limiter
Legen Sie ein tägliches Kostenbudget fest und hören Sie auf, wenn es erreicht ist:
# budget_limiter.py
import os
import time
from datetime import date
class BudgetLimiter:
"""Limit daily CAPTCHA spending."""
def __init__(self, daily_budget, cost_per_solve=0.003):
self.daily_budget = daily_budget
self.cost_per_solve = cost_per_solve
self.daily_spend = 0.0
self.current_date = date.today()
def can_solve(self):
"""Check if budget allows another solve."""
if date.today() != self.current_date:
self.daily_spend = 0.0
self.current_date = date.today()
return self.daily_spend + self.cost_per_solve <= self.daily_budget
def record_solve(self):
"""Record a successful solve against the budget."""
self.daily_spend += self.cost_per_solve
@property
def remaining_budget(self):
return max(0, self.daily_budget - self.daily_spend)
@property
def remaining_solves(self):
return int(self.remaining_budget / self.cost_per_solve)
# $5/day budget
budget = BudgetLimiter(daily_budget=5.00, cost_per_solve=0.003)
def solve_with_budget(sitekey, pageurl):
if not budget.can_solve():
raise Exception(
f"Daily budget exhausted. Remaining: ${budget.remaining_budget:.2f}"
)
# ... solve logic ...
token = "..." # actual solve
budget.record_solve()
return token
Ein Muster auswählen
| Muster | Am besten für | Komplexität |
|---|---|---|
| Token-Eimer | Reibungslose Mengenregelung mit Burst-Zugabe | Mittel |
| Schiebefenster | Einfache Anzahl der Anfragen pro Zeitfenster | Niedrig |
| Budgetbegrenzer | Kostenkontrolle pro Tag/week/month | Niedrig |
| Kombiniert (Tarif + Budget) | Produktionssysteme | Mittel |
Fehlerbehebung
| Problem | Ursache | Lösung |
|---|---|---|
| Token wird erzeugt, aber vom Ziel abgelehnt | sitekey, pageurl oder Session-Kontext stimmen nicht | Erfasse Parameter erneut und verwende den Token in derselben Browser- oder HTTP-Sitzung |
| Polling endet im Timeout | Intervall, Wartezeit oder Fehlerbehandlung sind zu eng gesetzt | Poll alle 5-10 Sekunden, trenne Timeout von echten Fehlercodes und logge die Ursache |
| Beispiel funktioniert lokal, aber nicht im Workflow | Callback, Form-Feld oder Token-Injektion fehlt in der echten Zielkette | Prüfe den exakten Übergabepfad vom Solver bis zur finalen Zielanfrage |
Verwandte Leitfäden
- Token-Bucket Rate-Limiting für CAPTCHA-Concurrency
- CaptchaAI-Ratenbegrenzung und Drosselung
- Parallele vs. sequenzielle CAPTCHA-Lösung
Diskussionen (0)
Beteiligen Sie sich an der Unterhaltung
Melden Sie sich an, um Ihre Meinung zu teilen.
AnmeldenNoch keine Kommentare.