南京理工大学生存手册

外观

解决 GitHub API 匿名限速问题

约 4270 字大约 14 分钟

2025-07-31

贡献者

Light
↗
Light
阿托卡
↗
阿托卡
非GitHub贡献者3
↗
非GitHub贡献者3

问题背景

在开发 VuePress 网站 NJUST-Manual 时，我们添加了一个 Vue 组件来展示 GitHub 仓库的贡献者信息。
最初，这个组件直接在客户端通过 GitHub REST API 发起匿名请求获取数据。

fetch("https://api.github.com/repos/NJUST-OpenLib/NJUST-Manual/contributors")
  .then(res => res.json())
  .then(data => console.log(data));

当网站访问量增加时，这种做法很快就会触发 GitHub 的 API 限流，导致浏览器控制台报错。

{
  "message": "API rate limit exceeded for 13.255.255.255. (But here's the good news: Authenticated requests get a higher rate limit. Check out the documentation for more details.)",
  "documentation_url": "https://docs.github.com/rest/overview/resources-in-the-rest-api#rate-limiting"
}

问题分析

GitHub 对 API 请求实行了严格的限流策略：

请求类型限制
匿名请求每小时 60 次 / 每个 IP 地址
授权请求每小时 5000 次 / 每个 Token

由于 VuePress 是静态网站，所有访问者的请求均在浏览器端发起，但对于 GitHub 而言，这些请求可能因代理或 NAT 机制呈现为同一 IP 地址，极易触发匿名访问的限流阈值，导致功能异常。

结合南京理工大学校园网环境的特点：在未进行拨号认证时，教学办公区与宿舍区这两个主要 VLAN 区域，每个 VLAN 内会共用联通、电信、移动及教育网四个一组的出口 IP。
这意味着，同一区域内所有设备的外网请求（尤其是访问境外网站时），均通过这几个固定 IP 发出。
并且访问境外网站时，总是走 219.*.*.*的教育网出口。
因此您可能经常遇到人机验证或访问频率限制（access rate limit）的提示。

解决方案

为彻底解决这一问题，我们采用“构建阶段拉取数据 → 保存为静态文件 → 客户端直接读取”的策略。

  • 使用 Python 脚本：在项目构建时，利用该脚本通过授权请求从 GitHub API 获取贡献者数据。
  • 保存为静态 JSON 文件：将获取到的数据保存到项目的 public 目录下，例如 contributors.json。
  • 客户端直接读取：网站的 Vue 组件不再直接请求 GitHub API，而是直接读取本地的 contributors.json 文件。
  • 支持双环境配置：该方案能同时在本地开发 (.env) 和 CI/CD 环境 (secrets.GITHUB_TOKEN) 中自动运行。

Python 脚本实现

scripts/fetch_contributors.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import requests, json, os
from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv

# === 配置项 ===
OWNER = "NJUST-OpenLib"
REPO = "NJUST-Manual"
PER_PAGE = 100
OUT_FILE = Path("docs/.vuepress/public/contributors.json")

# === 加载环境变量中的 Token ===
load_dotenv()
TOKEN = os.getenv("GITHUB_TOKEN")

# === 请求头 ===
headers = {"Accept": "application/vnd.github+json"}
if TOKEN:
    headers["Authorization"] = f"Bearer {TOKEN}"

def fetch_all_contributors():
    contributors = []
    page = 1
    while True:
        url = f"https://api.github.com/repos/{OWNER}/{REPO}/contributors?per_page={PER_PAGE}&page={page}"
        print(f"Fetching page {page}...")
        res = requests.get(url, headers=headers)
        if res.status_code != 200:
            raise Exception(f"Failed: {res.status_code} {res.text}")
        data = res.json()
        if not data:
            break
        contributors.extend(data)
        page += 1
    return contributors

def simplify_fields(data):
    keys = ["login", "avatar_url", "html_url", "contributions"]
    return [{k: user[k] for k in keys if k in user} for user in data]

def save_to_file(data):
    OUT_FILE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    with OUT_FILE.open("w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    print(f"Saved to {OUT_FILE}")

if __name__ == "__main__":
    try:
        raw = fetch_all_contributors()
        simplified = simplify_fields(raw)
        save_to_file(simplified)
    except Exception as e:
        print(f"[ERROR] {e}")

构建流程自动化配置

我们通过 package.json 中的 scripts 实现了构建流程的自动化，确保每次构建前都会自动执行 Python 脚本来更新贡献者数据。

package.json

{
  "scripts": {
    "fetch-contributors": "python ./.github/workflows/scripts/fetch_contributors.py",
    "predocs:build": "npm run fetch-contributors",
    "predocs:dev": "npm run fetch-contributors",
    "build": "npm run docs:build",
    "docs:build": "npx vuepress build docs --clean-cache --clean-temp",
    "docs:dev": "npx vuepress dev docs",
    "docs:dev-clean": "npx vuepress dev docs --clean-cache --clean-temp",
    "docs:preview": "http-server docs/.vuepress/dist",
    "vp-update": "npx vp-update"
  }
}

NPM Script 原理说明

NPM 的 pre 和 post 脚本是自动触发的。例如，执行 npm run docs:build 时，NPM 会自动先执行 predocs:build 脚本。

  • "preX"：会在执行 "X" 脚本之前自动调用。
  • "postX"：会在执行 "X" 脚本之后自动调用。

因此，执行 npm run build 实际上等同于按顺序执行：

  1. npm run predocs:build
  2. npm run fetch-contributors
  3. npm run docs:build

GitHub Token 配置

为了在不同环境中都能使用授权请求，我们需要配置 GitHub Token。

本地开发

警告

请不要把包含 token 的.env 文件 上传到 Github！

在项目根目录下创建 .env 文件，用于本地开发调试。

.env

# 根目录下 .env 文件，需要具有repo读权限
GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxyourtokenhere

GitHub Actions

在 GitHub Actions 的工作流文件 .github/workflows/deploy.yml 中，通过 secrets 传入 Token，确保其不会被公开。

jobs:
  build_docs:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      ...
      - name: 构建文档（含 fetch-contributors）
        run: npm run docs:build
        env:
          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}

效果改进对比

通过将 API 请求从客户端转移到构建阶段，我们实现了显著的优化：

特性优化前 (客户端匿名请求)优化后 (构建阶段请求)
API 请求方式客户端匿名请求（共用 IP）构建阶段授权请求
限流风险极高（60 次 / IP / 小时）极低（5000 次 / Token / 小时）
数据稳定性易受网络和 GitHub 状态影响数据写入静态文件，不受运行时影响
页面加载速度慢，受限于实时 API 请求快，直接读取本地 JSON 文件

小结与建议

该方案成功实现了以下目标：

  • 彻底规避了 GitHub API 匿名请求的限速问题。
  • 利用构建阶段拉取数据，确保了数据的时效性。
  • 通过 .env 和 CI secrets，实现了灵活的跨环境配置。
  • 将数据静态化，显著提升了页面的加载性能和稳定性。

**建议：**对于那些依赖第三方 API 但数据更新频率不高的功能，优先考虑在构建时生成静态内容。这种方式能极大提高应用的健壮性和用户体验。
目前，自定义贡献者头像默认由weavatar.com提供。github贡献者头像由avatars.githubusercontent.com提供。 这两个服务在国内都有较为良好的访问性，因此暂无自建头像服务的计划。

配套贡献者展示组件

我们开发了一个专用的 Vue 组件，用于在页面中优雅地展示构建时拉取的贡献者数据。 这个组件不仅支持 GitHub 贡献者，还能灵活地展示自定义贡献者，并提供了完整的状态处理和交互效果。 上述的改进正是基于此的。

组件核心功能

这个组件能够从本地静态 contributors.json 文件加载 GitHub 贡献者，同时通过 props 接收并展示 自定义贡献者（例如非 GitHub 平台的贡献者）。组件提供了加载状态提示、错误处理、深色/浅色模式适配以及响应式布局，保证了良好的用户体验。

  • 双源数据支持：无缝融合 GitHub 仓库贡献者和通过 props 传入的自定义贡献者。
  • 智能头像处理：对于自定义贡献者，如果提供了邮箱，会通过 MD5 哈希自动生成统一风格的头像；如果提供了头像链接，则优先使用。
  • 精细化视觉设计：卡片悬停时会有阴影加深、头像放大等动画效果，配合平滑的过渡，增强了视觉吸引力。
  • 响应式布局：使用 CSS Grid 布局，能自动适应不同尺寸的屏幕。
  • 可访问性优化：为链接添加了 aria-label 属性，提升了无障碍体验。

该组件设计灵活，所有参数均为可选，可根据实际需求自由配置。

使用示例

在 VuePress 页面中引入组件的示例代码：

<Contributors 
  title="项目贡献者" 
  :customContributors="[
    { name: '张三', url: 'https://example.com', email: 'zhangsan@example.com' },
    { name: '李四', url: 'https://example.com', avatar: 'https://example.com/avatar.jpg' }
  ]"
/>

参数说明

  • title（可选，类型：String）
    用于设置组件标题，默认值为“贡献者”。若不传入，将自动使用默认值。

  • customContributors（可选，类型：Array）
    用于传入入自定义贡献者列表，默认值为空数组。若无需需需自定义自定义贡献者，可直接略此参数。
    数组中每个对象支持的字段：

    • name：必填，自定义定义义贡献者名称
    • url：可选，贡献者主页链接
    • avatar：可选，贡献者头像图片链接
    • email：可选，用于自动生成头像（当未指定avatar时生效）

头像显示逻辑

组件采用智能降级策略处理头像显示：

  1. 优先使用自定义头像：若提供 avatar 字段，直接显示该链接对应的图片
  2. 其次基于邮箱生成：若未提供 avatar 但提供 email，通过内嵌 MD5 算法对邮箱哈希后，从 weavatar.com 生成唯一头像
  3. 最后使用默认头像：若既无 avatar 也无 email，则显示示通用的复古风格默认头像

提示： 如果你想了解完整的组件代码，可以展开下面的代码块。

展开代码
<template>
  <div class="contributors-container">
    <h3 v-if="title" class="contributors-title">{{ title }}</h3>

    <div v-if="loading" class="status-indicator loading">
      <div class="spinner"></div>
      <span>加载贡献者信息中...</span>
    </div>
    <div v-else-if="error" class="status-indicator error">
      <i class="error-icon">⚠️</i>
      <span>{{ error }}</span>
    </div>

    <div v-else class="contributors-grid">
      <a
        v-for="contributor in contributors"
        :key="'github-' + contributor.id"
        :href="contributor.html_url"
        target="_blank"
        rel="noopener noreferrer"
        class="contributor-card"
        :aria-label="`访问${contributor.login}的GitHub主页`"
      >
        <div class="avatar-container">
          <img
            :src="contributor.avatar_url"
            :alt="contributor.login"
            class="avatar"
            loading="lazy"
          />
          <div class="hover-overlay">
            <i class="external-icon">↗</i>
          </div>
        </div>
        <span class="username">{{ contributor.login }}</span>
      </a>

      <a
        v-for="(contributor, index) in processedCustomContributors"
        :key="'custom-' + index"
        :href="contributor.url"
        target="_blank"
        rel="noopener noreferrer"
        class="contributor-card"
        :aria-label="`访问${contributor.name}的主页`"
      >
        <div class="avatar-container">
          <img
            :src="contributor.avatarUrl"
            :alt="contributor.name"
            class="avatar"
            loading="lazy"
          />
          <div class="hover-overlay">
            <i class="external-icon">↗</i>
          </div>
        </div>
        <span class="username">{{ contributor.name }}</span>
      </a>
    </div>
  </div>
</template>

<script>
export default {
  name: 'Contributors',
  props: {
    title: {
      type: String,
      default: '贡献者',
    },
    // 自定义贡献者数组，默认空
    customContributors: {
      type: Array,
      default: () => [],
    },
  },
  data() {
    return {
      contributors: [], // GitHub贡献者，从本地JSON加载
      processedCustomContributors: [], // 自定义贡献者，带头像处理
      loading: false,
      error: null,
      defaultAvatar: 'https://weavatar.com/avatar/?d=retro',
    };
  },
  watch: {
    // 监听自定义贡献者数组，更新处理后的数据
    customContributors: {
      handler() {
        this.processCustomContributors();
      },
      deep: true,
      immediate: true,
    },
  },
  mounted() {
    this.fetchContributorsFromLocal();
  },
  methods: {
    async fetchContributorsFromLocal() {
      this.loading = true;
      this.error = null;
      try {
        const res = await fetch('/contributors.json');
        if (!res.ok) throw new Error(`读取本地贡献者文件失败: ${res.status}`);
        const data = await res.json();
        this.contributors = data;
      } catch (err) {
        console.error(err);
        this.error = '读取贡献者数据失败';
      } finally {
        this.loading = false;
      }
    },
    processCustomContributors() {
      this.processedCustomContributors = this.customContributors.map((contributor) => {
        let avatarUrl = this.defaultAvatar;
        if (contributor.avatar) {
          avatarUrl = contributor.avatar;
        } else if (contributor.email) {
          const hash = this.calculateMD5(contributor.email.trim().toLowerCase());
          avatarUrl = `https://weavatar.com/avatar/${hash}?d=retro`;
        }
        return {
          ...contributor,
          avatarUrl,
        };
      });
    },
    // MD5算法实现
    calculateMD5(text) {
      function md5cycle(x, k) {
        let a = x[0], b = x[1], c = x[2], d = x[3];
        a = ff(a, b, c, d, k[0], 7, -680876936);
        d = ff(d, a, b, c, k[1], 12, -389564586);
        c = ff(c, d, a, b, k[2], 17, 606105819);
        b = ff(b, c, d, a, k[3], 22, -1044525330);
        a = ff(a, b, c, d, k[4], 7, -176418897);
        d = ff(d, a, b, c, k[5], 12, 1200080426);
        c = ff(c, d, a, b, k[6], 17, -1473231341);
        b = ff(b, c, d, a, k[7], 22, -45705983);
        a = ff(a, b, c, d, k[8], 7, 1770035416);
        d = ff(d, a, b, c, k[9], 12, -1958414417);
        c = ff(c, d, a, b, k[10], 17, -42063);
        b = ff(b, c, d, a, k[11], 22, -1990404162);
        a = ff(a, b, c, d, k[12], 7, 1804603682);
        d = ff(d, a, b, c, k[13], 12, -40341101);
        c = ff(c, d, a, b, k[14], 17, -1502002290);
        b = ff(b, c, d, a, k[15], 22, 1236535329);
        a = gg(a, b, c, d, k[1], 5, -165796510);
        d = gg(d, a, b, c, k[6], 9, -1069501632);
        c = gg(c, d, a, b, k[11], 14, 643717713);
        b = gg(b, c, d, a, k[0], 20, -373897302);
        a = gg(a, b, c, d, k[5], 5, -701558691);
        d = gg(d, a, b, c, k[10], 9, 38016083);
        c = gg(c, d, a, b, k[15], 14, -660478335);
        b = gg(b, c, d, a, k[4], 20, -405537848);
        a = gg(a, b, c, d, k[9], 5, 568446438);
        d = gg(d, a, b, c, k[14], 9, -1019803690);
        c = gg(c, d, a, b, k[3], 14, -187363961);
        b = gg(b, c, d, a, k[8], 20, 1163531501);
        a = gg(a, b, c, d, k[13], 5, -1444681467);
        d = gg(d, a, b, c, k[2], 9, -51403784);
        c = gg(c, d, a, b, k[7], 14, 1735328473);
        b = gg(b, c, d, a, k[12], 20, -1926607734);
        a = hh(a, b, c, d, k[5], 4, -378558);
        d = hh(d, a, b, c, k[8], 11, -2022574463);
        c = hh(c, d, a, b, k[11], 16, 1839030562);
        b = hh(b, c, d, a, k[14], 23, -35309556);
        a = hh(a, b, c, d, k[1], 4, -1530992060);
        d = hh(d, a, b, c, k[4], 11, 1272893353);
        c = hh(c, d, a, b, k[7], 16, -155497632);
        b = hh(b, c, d, a, k[10], 23, -1094730640);
        a = hh(a, b, c, d, k[13], 4, 681279174);
        d = hh(d, a, b, c, k[0], 11, -358537222);
        c = hh(c, d, a, b, k[3], 16, -722521979);
        b = hh(b, c, d, a, k[6], 23, 76029189);
        a = hh(a, b, c, d, k[9], 4, -640364487);
        d = hh(d, a, b, c, k[12], 11, -421815835);
        c = hh(c, d, a, b, k[15], 16, 530742520);
        b = hh(b, c, d, a, k[2], 23, -995338651);
        a = ii(a, b, c, d, k[0], 6, -198630844);
        d = ii(d, a, b, c, k[7], 10, 1126891415);
        c = ii(c, d, a, b, k[14], 15, -1416354905);
        b = ii(b, c, d, a, k[5], 21, -57434055);
        a = ii(a, b, c, d, k[12], 6, 1700485571);
        d = ii(d, a, b, c, k[3], 10, -1894986606);
        c = ii(c, d, a, b, k[10], 15, -1051523);
        b = ii(b, c, d, a, k[1], 21, -2054922799);
        a = ii(a, b, c, d, k[8], 6, 1873313359);
        d = ii(d, a, b, c, k[15], 10, -30611744);
        c = ii(c, d, a, b, k[6], 15, -1560198380);
        b = ii(b, c, d, a, k[13], 21, 1309151649);
        a = ii(a, b, c, d, k[4], 6, -145523070);
        d = ii(d, a, b, c, k[11], 10, -1120210379);
        c = ii(c, d, a, b, k[2], 15, 718787259);
        b = ii(b, c, d, a, k[9], 21, -343485551);
        x[0] = add32(a, x[0]);
        x[1] = add32(b, x[1]);
        x[2] = add32(c, x[2]);
        x[3] = add32(d, x[3]);
      }
      function cmn(q, a, b, x, s, t) {
        a = add32(add32(a, q), add32(x, t));
        return add32((a << s) | (a >>> (32 - s)), b);
      }
      function ff(a, b, c, d, x, s, t) {
        return cmn((b & c) | (~b & d), a, b, x, s, t);
      }
      function gg(a, b, c, d, x, s, t) {
        return cmn((b & d) | (c & ~d), a, b, x, s, t);
      }
      function hh(a, b, c, d, x, s, t) {
        return cmn(b ^ c ^ d, a, b, x, s, t);
      }
      function ii(a, b, c, d, x, s, t) {
        return cmn(c ^ (b | ~d), a, b, x, s, t);
      }
      function md51(s) {
        const n = s.length;
        const state = [1732584193, -271733879, -1732584194, 271733878];
        let i;
        for (i = 64; i <= s.length; i += 64) {
          md5cycle(state, md5blk(s.substring(i - 64, i)));
        }
        s = s.substring(i - 64);
        const tail = new Array(16).fill(0);
        for (i = 0; i < s.length; i++) {
          tail[i >> 2] |= s.charCodeAt(i) << ((i % 4) << 3);
        }
        tail[i >> 2] |= 0x80 << ((i % 4) << 3);
        if (i > 55) {
          md5cycle(state, tail);
          for (i = 0; i < 16; i++) tail[i] = 0;
        }
        tail[14] = n * 8;
        md5cycle(state, tail);
        return state;
      }
      function md5blk(s) {
        const md5blks = [];
        for (let i = 0; i < 64; i += 4) {
          md5blks[i >> 2] =
            s.charCodeAt(i) +
            (s.charCodeAt(i + 1) << 8) +
            (s.charCodeAt(i + 2) << 16) +
            (s.charCodeAt(i + 3) << 24);
        }
        return md5blks;
      }
      function rhex(n) {
        const hex_chr = '0123456789abcdef';
        let s = '';
        for (let j = 0; j < 4; j++) {
          s +=
            hex_chr[(n >> (j * 8 + 4)) & 0x0f] +
            hex_chr[(n >> (j * 8)) & 0x0f];
        }
        return s;
      }
      function hex(x) {
        for (let i = 0; i < x.length; i++) x[i] = rhex(x[i]);
        return x.join('');
      }
      function add32(a, b) {
        return (a + b) & 0xffffffff;
      }
      return hex(md51(text));
    },
  },
};
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受篇幅限制，本文所示代码仅作原理演示，完整实现可参考以下 GitHub 链接：

贡献者

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2025/7/31 15:41
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