Back pressure (Backpressure) - это такая техника управления потоком данных, когда клиент отправляет слишком много данных и сервер может ответить, "не могу все обработать" и клиент уменьшит скорость передачи.
Например rate-limiting по сути является одной из стратегий реализации Back pressure.

Чаще всего выделяют 3 основных.
- Игнорирование данных (определенная часть данных просто игнорируется, в данном случае умышленно, а не потому что сервер просто не успевает их вычитывать). Сюда можно включить rate-limit. Само собой не тогда когда rate-limit например ограничивает ваш тарифный план например а когда это реальный ограничитель рассчитанный исходя из мощности системы.
- Буферизация данных (Накапливаем пиковые волны данных и обрабатываем позже). Немного более затратный метод, какие волны будут? Как часто? Какого размера может быть волна?
- Контроль генератора данных (Сервер контролирует скорость клиента, ускоряет или замедляет его) Клиент получает ответ от сервера что ему слишком быстро и замедляется. Эта реализация требует поддержки на уровне вашей инфраструктуры/фреймворков. Те реализации про которые знаю Kafka producers/consumers, Redis, MongoDB, RxJava, Sping Webflux, скорее всего и другие RX библиотеки других языков программирования тоже, потому что этот концепт популярен в реактивном программировании.

Хорошая обзорная статья

Пример на java