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Add rate limiting to mitigate bot-triggered autoscaling

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Tranquilla

Direzione di ricerca

No source files or tests are named. Start by inspecting the Render service configuration and autoscaling settings, then compare the available rate-limiting options mentioned in the issue; done means an agreed mitigation is configured and burst traffic no longer causes unnecessary autoscaling.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Summary

Render logs from 2026-03-26 show automated scraping from a single IP (178.22.106.230) causing burst traffic patterns that likely triggered the autoscaler to scale up to 2 instances on March 25.

Evidence

  • Spoofed user-agent: Claims Chrome 130 on Nexus 5 / Android 6.0 — a 2013 device on an unsupported OS. Almost certainly a bot.
  • Burst pattern: ~13 requests in 10 seconds, then ~20+ requests in 2 minutes from the same IP.
  • Autoscale event: Render scaled from 1 → 2 instances on March 25 at 3:39 PM, likely triggered by similar burst traffic.
  • Additional scanner traffic observed from Censys (CensysInspect/1.1) and two IPs with identical unusual user-agents (Firefox 120 on 32-bit Linux).

Impact

  • Unnecessary autoscaling costs on Render Starter plan
  • No actual performance or availability issue — response times remained 3-15ms

Suggested mitigations

  • Add rate limiting (e.g., Render's built-in rate limiting, or Cloudflare in front)
  • Consider bot detection / user-agent filtering for obviously spoofed clients
  • Review Render autoscaling thresholds to avoid scaling on low-volume bot bursts
Lingua principale
TypeScript
Stelle
1.6k
Fork
202
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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