On Rails — Eddie Galindo & Kagen Hearn: Rate Limiting For Your Customers

Eddie Galindo và Kagen Hearn từ Ascend chia sẻ kinh nghiệm triển khai rate limiting cho ứng dụng Rails giúp các đại lý bảo hiểm quản lý dòng tiền. Họ sử dụng Redis để lưu trữ request count với TTL 60 giây, kiểm tra số lượng request trước khi xử lý. Hệ thống này giúp ứng dụng chịu tải tốt hơn khi có lượng lớn request đồng thời, giảm 40% lỗi 429 trong tháng đầu triển khai. Điều đáng học là cách họ kết hợp Rails controller filters với Redis để tạo rate limiting linh hoạt theo từng endpoint, không áp dụng chung một policy cho toàn ứng dụng.