聊聊高并发系统之限流特技-2

上一篇《聊聊高并发系统限流特技-1》讲了限流算法、应用级限流、分布式限流;本篇将介绍接入层限流实现。

让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：域名与空间、雅安服务器托管、营销软件、网站建设、澜沧网站维护、网站推广。

接入层限流

接入层通常指请求流量的入口，该层的主要目的有：负载均衡、非法请求过滤、请求聚合、缓存、降级、限流、A/B测试、服务质量监控等等，可以参考笔者写的《使用Nginx+Lua(OpenResty)开发高性能Web应用》。

对于Nginx接入层限流可以使用Nginx自带了两个模块：连接数限流模块ngx_http_limit_conn_module和漏桶算法实现的请求限流模块ngx_http_limit_req_module。还可以使用OpenResty提供的Lua限流模块lua-resty-limit-traffic进行更复杂的限流场景。

limit_conn用来对某个KEY对应的总的网络连接数进行限流，可以按照如IP、域名维度进行限流。limit_req用来对某个KEY对应的请求的平均速率进行限流，并有两种用法：平滑模式(delay)和允许突发模式(nodelay)。

ngx_http_limit_conn_module

limit_conn是对某个KEY对应的总的网络连接数进行限流。可以按照IP来限制IP维度的总连接数，或者按照服务域名来限制某个域名的总连接数。但是记住不是每一个请求连接都会被计数器统计，只有那些被Nginx处理的且已经读取了整个请求头的请求连接才会被计数器统计。

配置示例：

 
 
  
  http {
  
      limit_conn_zone$binary_remote_addr zone=addr:10m; 
  
      limit_conn_log_level error;
  
      limit_conn_status 503;
  
     ...
  
     server {
  
         ...
  
         location /limit {
  
             limit_conn addr 1;
  
         }

limit_conn：要配置存放KEY和计数器的共享内存区域和指定KEY的最大连接数;此处指定的最大连接数是1，表示Nginx最多同时并发处理1个连接;

limit_conn_zone：用来配置限流KEY、及存放KEY对应信息的共享内存区域大小;此处的KEY是“$binary_remote_addr”其表示IP地址，也可以使用如$server_name作为KEY来限制域名级别的最大连接数;

limit_conn_status：配置被限流后返回的状态码，默认返回503;

limit_conn_log_level：配置记录被限流后的日志级别，默认error级别。

limit_conn的主要执行过程如下所示：

1、请求进入后首先判断当前limit_conn_zone中相应KEY的连接数是否超出了配置的最大连接数;

2.1、如果超过了配置的最大大小，则被限流，返回limit_conn_status定义的错误状态码;

2.2、否则相应KEY的连接数加1，并注册请求处理完成的回调函数;

3、进行请求处理;

4、在结束请求阶段会调用注册的回调函数对相应KEY的连接数减1。

limt_conn可以限流某个KEY的总并发/请求数，KEY可以根据需要变化。

按照IP限制并发连接数配置示例：

首先定义IP维度的限流区域：

 
 
  
  limit_conn_zone $binary_remote_addrzone=perip:10m;

接着在要限流的location中添加限流逻辑：

 
 
  
  location /limit {
  
      limit_conn perip 2;
  
      echo "123";
  
  }

即允许每个IP最大并发连接数为2。

使用AB测试工具进行测试，并发数为5个，总的请求数为5个：

 
 
  
  ab -n 5 -c 5 http://localhost/limit

将得到如下access.log输出：

[08/Jun/2016:20:10:51+0800] [1465373451.802] 200

[08/Jun/2016:20:10:51+0800] [1465373451.803] 200

[08/Jun/2016:20:10:51 +0800][1465373451.803] 503

此处我们把access log格式设置为log_format main '[$time_local] [$msec] $status';分别是“日期日期秒/毫秒值响应状态码”。

如果被限流了，则在error.log中会看到类似如下的内容：

 
 
  
  2016/06/08 20:10:51 [error] 5662#0: *5limiting connections by zone "perip", client: 127.0.0.1, server: _,request: "GET /limit HTTP/1.0", host: "localhost"

按照域名限制并发连接数配置示例：

首先定义域名维度的限流区域：

 
 
  
  limit_conn_zone $ server_name zone=perserver:10m;

接着在要限流的location中添加限流逻辑：

 
 
  
  location /limit {
  
      limit_conn perserver 2;
  
      echo "123";
  
  }

即允许每个域名最大并发请求连接数为2;这样配置可以实现服务器最大连接数限制。

ngx_http_limit_req_module

limit_req是令牌桶算法实现，用于对指定KEY对应的请求进行限流，比如按照IP维度限制请求速率。

配置示例：

 
 
  
  http {
  
      limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;
  
      limit_conn_log_level error;
  
      limit_conn_status 503;
  
      ...
  
      server {
  
         ...
  
         location /limit {
  
              limit_req zone=one burst=5 nodelay;
  
      }

limit_req：配置限流区域、桶容量(突发容量，默认0)、是否延迟模式(默认延迟);

limit_req_zone：配置限流KEY、及存放KEY对应信息的共享内存区域大小、固定请求速率;此处指定的KEY是“$binary_remote_addr”表示IP地址;固定请求速率使用rate参数配置，支持10r/s和60r/m，即每秒10个请求和每分钟60个请求，不过最终都会转换为每秒的固定请求速率(10r/s为每100毫秒处理一个请求;60r/m，即每1000毫秒处理一个请求)。

limit_conn_status：配置被限流后返回的状态码，默认返回503;

limit_conn_log_level：配置记录被限流后的日志级别，默认error级别。

limit_req的主要执行过程如下所示：

1、请求进入后首先判断最后一次请求时间相对于当前时间(第一次是0)是否需要限流，如果需要限流则执行步骤2，否则执行步骤3;

2.1、如果没有配置桶容量(burst)，则桶容量为0;按照固定速率处理请求;如果请求被限流，则直接返回相应的错误码(默认503);

2.2、如果配置了桶容量(burst>0)且延迟模式(没有配置nodelay);如果桶满了，则新进入的请求被限流;如果没有满则请求会以固定平均速率被处理(按照固定速率并根据需要延迟处理请求，延迟使用休眠实现);

2.3、如果配置了桶容量(burst>0)且非延迟模式(配置了nodelay);不会按照固定速率处理请求，而是允许突发处理请求;如果桶满了，则请求被限流，直接返回相应的错误码;

3、如果没有被限流，则正常处理请求;

4、Nginx会在相应时机进行选择一些(3个节点)限流KEY进行过期处理，进行内存回收。

场景2.1测试

首先定义IP维度的限流区域：

 
 
  
  limit_req_zone $binary_remote_addrzone=test:10m rate=500r/s;

限制为每秒500个请求，固定平均速率为2毫秒一个请求。

接着在要限流的location中添加限流逻辑：

 
 
  
  location /limit {
  
      limit_req zone=test;
  
      echo "123";
  
  }

即桶容量为0(burst默认为0)，且延迟模式。

使用AB测试工具进行测试，并发数为2个，总的请求数为10个：

 
 
  
  ab -n 10 -c 2 http://localhost/limit

将得到如下access.log输出：

[08/Jun/2016:20:25:56+0800] [1465381556.410] 200

[08/Jun/2016:20:25:56 +0800][1465381556.410] 503

[08/Jun/2016:20:25:56 +0800][1465381556.411] 503

[08/Jun/2016:20:25:56+0800] [1465381556.411] 200

[08/Jun/2016:20:25:56 +0800][1465381556.412] 503

虽然每秒允许500个请求，但是因为桶容量为0，所以流入的请求要么被处理要么被限流，无法延迟处理;另外平均速率在2毫秒左右，比如1465381556.410和1465381556.411被处理了;有朋友会说这固定平均速率不是1毫秒嘛，其实这是因为实现算法没那么精准造成的。

如果被限流在error.log中会看到如下内容：

 
 
  
  2016/06/08 20:25:56 [error] 6130#0: *1962limiting requests, excess: 1.000 by zone "test", client: 127.0.0.1,server: _, request: "GET /limit HTTP/1.0", host:"localhost"

如果被延迟了在error.log(日志级别要INFO级别)中会看到如下内容：

 
 
  
  2016/06/10 09:05:23 [warn] 9766#0: *97021delaying request, excess: 0.368, by zone "test", client: 127.0.0.1,server: _, request: "GET /limit HTTP/1.0", host:"localhost"

场景2.2测试

首先定义IP维度的限流区域：

 
 
  
  limit_req_zone $binary_remote_addr    zone=test:10m rate=2r/s;

为了方便测试设置速率为每秒2个请求，即固定平均速率是500毫秒一个请求。

接着在要限流的location中添加限流逻辑：

 
 
  
  location /limit {
  
      limit_req zone=test burst=3;
  
      echo "123";
  
  }

固定平均速率为500毫秒一个请求，通容量为3，如果桶满了新的请求被限流，否则可以进入桶中排队并等待(实现延迟模式)。

为了看出限流效果我们写了一个req.sh脚本：

 
 
  
  ab -c 6 -n 6 http://localhost/limit
  
  sleep 0.3
  
  ab -c 6 -n 6 http://localhost/limit

首先进行6个并发请求6次URL，然后休眠300毫秒，然后再进行6个并发请求6次URL;中间休眠目的是为了能跨越2秒看到效果，如果看不到如下的效果可以调节休眠时间。

将得到如下access.log输出：

[09/Jun/2016:08:46:43+0800] [1465433203.959] 200

[09/Jun/2016:08:46:43 +0800][1465433203.959] 503

[09/Jun/2016:08:46:43 +0800][1465433203.960] 503

[09/Jun/2016:08:46:44+0800] [1465433204.450] 200

[09/Jun/2016:08:46:44+0800] [1465433204.950] 200

[09/Jun/2016:08:46:45 +0800][1465433205.453] 200

[09/Jun/2016:08:46:45 +0800][1465433205.766] 503

[09/Jun/2016:08:46:45 +0800][1465433205.767] 503

[09/Jun/2016:08:46:45+0800] [1465433205.950] 200

[09/Jun/2016:08:46:46+0800] [1465433206.451] 200

[09/Jun/2016:08:46:46+0800] [1465433206.952] 200

桶容量为3，即桶中在时间窗口内最多流入3个请求，且按照2r/s的固定速率处理请求(即每隔500毫秒处理一个请求);桶计算时间窗口(1.5秒)=速率(2r/s)/桶容量(3)，也就是说在这个时间窗口内桶最多暂存3个请求。因此我们要以当前时间往前推1.5秒和1秒来计算时间窗口内的总请求数;另外因为默认是延迟模式，所以时间窗内的请求要被暂存到桶中，并以固定平均速率处理请求：

第一轮：有4个请求处理成功了，按照漏桶桶容量应该最多3个才对;这是因为计算算法的问题，第一次计算因没有参考值，所以第一次计算后，后续的计算才能有参考值，因此第一次成功可以忽略;这个问题影响很小可以忽略;而且按照固定500毫秒的速率处理请求。

第二轮：因为第一轮请求是突发来的，差不多都在1465433203.959时间点，只是因为漏桶将速率进行了平滑变成了固定平均速率(每500毫秒一个请求);而第二轮计算时间应基于1465433203.959;而第二轮突发请求差不多都在1465433205.766时间点，因此计算桶容量的时间窗口应基于1465433203.959和1465433205.766来计算，计算结果为1465433205.766这个时间点漏桶为空了，可以流入桶中3个请求，其他请求被拒绝;又因为第一轮最后一次处理时间是1465433205.453，所以第二轮第一个请求被延迟到了1465433205.950。这里也要注意固定平均速率只是在配置的速率左右，存在计算精度问题，会有一些偏差。

如果桶容量改为1(burst=1)，执行req.sh脚本可以看到如下输出：

[09/Jun/2016:09:04:30+0800] [1465434270.362] 200

[09/Jun/2016:09:04:30 +0800][1465434270.371] 503

[09/Jun/2016:09:04:30 +0800] [1465434270.372]503

[09/Jun/2016:09:04:30 +0800][1465434270.372] 503

[09/Jun/2016:09:04:30+0800] [1465434270.864] 200

[09/Jun/2016:09:04:31 +0800][1465434271.178] 503

[09/Jun/2016:09:04:31 +0800][1465434271.179] 503

[09/Jun/2016:09:04:31+0800] [1465434271.366] 200

桶容量为1，按照每1000毫秒一个请求的固定平均速率处理请求。

场景2.3测试

首先定义IP维度的限流区域：

 
 
  
  limit_req_zone $binary_remote_addrzone=test:10m rate=2r/s;

为了方便测试配置为每秒2个请求，固定平均速率是500毫秒一个请求。

接着在要限流的location中添加限流逻辑：

 
 
  
  location /limit {
  
           limit_req zone=test burst=3 nodelay;
  
           echo "123";
  
       }

桶容量为3，如果桶满了直接拒绝新请求，且每秒2最多两个请求，桶按照固定500毫秒的速率以nodelay模式处理请求。

为了看到限流效果我们写了一个req.sh脚本：

 
 
  
  ab -c 6 -n 6 http://localhost/limit
  
  sleep 1
  
  ab -c 6 -n 6 http://localhost/limit
  
  sleep 0.3
  
  ab -c 6 -n 6 http://localhost/limit
  
  sleep 0.3
  
  ab -c 6 -n 6 http://localhost/limit
  
  sleep 0.3
  
  ab -c 6 -n 6 http://localhost/limit
  
  sleep 2
  
  ab -c 6 -n 6 http://localhost/limit

将得到类似如下access.log输出：

================================

[09/Jun/2016:14:30:11+0800] [1465453811.754] 200

[09/Jun/2016:14:30:11+0800] [1465453811.755] 200

[09/Jun/2016:14:30:11+0800] [1465453811.759] 200

[09/Jun/2016:14:30:11 +0800][1465453811.759] 503

[09/Jun/2016:14:30:12+0800] [1465453812.776] 200

[09/Jun/2016:14:30:12 +0800][1465453812.776] 503

[09/Jun/2016:14:30:12 +0800][1465453812.777] 503

[09/Jun/2016:14:30:13 +0800] [1465453813.095]503

[09/Jun/2016:14:30:13 +0800][1465453813.097] 503

[09/Jun/2016:14:30:13 +0800][1465453813.098] 503

[09/Jun/2016:14:30:13+0800] [1465453813.425] 200

[09/Jun/2016:14:30:13 +0800][1465453813.425] 503

[09/Jun/2016:14:30:13 +0800][1465453813.426] 503

[09/Jun/2016:14:30:13+0800] [1465453813.754] 200

[09/Jun/2016:14:30:13 +0800][1465453813.755] 503

[09/Jun/2016:14:30:13 +0800][1465453813.756] 503

[09/Jun/2016:14:30:15+0800] [1465453815.278] 200

[09/Jun/2016:14:30:15 +0800][1465453815.278] 503

[09/Jun/2016:14:30:15 +0800][1465453815.279] 503

[09/Jun/2016:14:30:17+0800] [1465453817.300] 200

[09/Jun/2016:14:30:17+0800] [1465453817.301] 200

[09/Jun/2016:14:30:17 +0800][1465453817.301] 503

桶容量为3(，即桶中在时间窗口内最多流入3个请求，且按照2r/s的固定速率处理请求(即每隔500毫秒处理一个请求);桶计算时间窗口(1.5秒)=速率(2r/s)/桶容量(3)，也就是说在这个时间窗口内桶最多暂存3个请求。因此我们要以当前时间往前推1.5秒和1秒来计算时间窗口内的总请求数;另外因为配置了nodelay，是非延迟模式，所以允许时间窗内突发请求的;另外从本示例会看出两个问题：

第一轮和第七轮：有4个请求处理成功了;这是因为计算算法的问题，本示例是如果2秒内没有请求，然后接着突然来了很多请求，第一次计算的结果将是不正确的;这个问题影响很小可以忽略;

第五轮：1.0秒计算出来是3个请求;此处也是因计算精度的问题，也就是说limit_req实现的算法不是非常精准的，假设此处看成相对于2.75的话，1.0秒内只有1次请求，所以还是允许1次请求的。

如果限流出错了，可以配置错误页面：

 
 
  
  proxy_intercept_errors on;
  
  recursive_error_pages on;
  
  error_page 503 //www.jd.com/error.aspx;

limit_conn_zone/limit_req_zone定义的内存不足，则后续的请求将一直被限流，所以需要根据需求设置好相应的内存大小。

此处的限流都是单Nginx的，假设我们接入层有多个nginx，此处就存在和应用级限流相同的问题;那如何处理呢?一种解决办法：建立一个负载均衡层将按照限流KEY进行一致性哈希算法将请求哈希到接入层Nginx上，从而相同KEY的将打到同一台接入层Nginx上;另一种解决方案就是使用Nginx+Lua(OpenResty)调用分布式限流逻辑实现。

lua-resty-limit-traffic

之前介绍的两个模块使用上比较简单，指定KEY、指定限流速率等就可以了，如果我们想根据实际情况变化KEY、变化速率、变化桶大小等这种动态特性，使用标准模块就很难去实现了，因此我们需要一种可编程来解决我们问题;而OpenResty提供了lua限流模块lua-resty-limit-traffic，通过它可以按照更复杂的业务逻辑进行动态限流处理了。其提供了limit.conn和limit.req实现，算法与nginx limit_conn和limit_req是一样的。

此处我们来实现ngx_http_limit_req_module中的【场景2.2测试】，不要忘记下载lua-resty-limit-traffic模块并添加到OpenResty的lualib中。

配置用来存放限流用的共享字典：

 
 
  
  lua_shared_dict limit_req_store 100m;

以下是实现【场景2.2测试】的限流代码limit_req.lua：

 
 
  
  local limit_req = require "resty.limit.req"
  
  local rate = 2 --固定平均速率 2r/s
  
  local burst = 3  --桶容量
  
  local error_status = 503
  
  local nodelay = false --是否需要不延迟处理
  
  local lim, err = limit_req.new("limit_req_store", rate, burst)
  
  if not lim then --没定义共享字典
  
      ngx.exit(error_status)
  
  end
  
  local key = ngx.var.binary_remote_addr --IP维度的限流
  
  --流入请求，如果请求需要被延迟则delay > 0
  
  local delay, err = lim:incoming(key, true)
  
  if not delay and err == "rejected" then --超出桶大小了
  
      ngx.exit(error_status)
  
  end
  
  if delay > 0 then  --根据需要决定是延迟或者不延迟处理
  
      if nodelay then
  
          --直接突发处理了
  
      else
  
          ngx.sleep(delay) --延迟处理
  
      end
  
  end

即限流逻辑再nginx access阶段被访问，如果不被限流继续后续流程;如果需要被限流要么sleep一段时间继续后续流程，要么返回相应的状态码拒绝请求。

在分布式限流中我们使用了简单的Nginx+Lua进行分布式限流，有了这个模块也可以使用这个模块来实现分布式限流。

另外在使用Nginx+Lua时也可以获取ngx.var.connections_active进行过载保护，即如果当前活跃连接数超过阈值进行限流保护。

 
 
  
  if tonumber(ngx.var.connections_active) >= tonumber(limit) then
  
      //限流
  
  end

nginx也提供了limit_rate用来对流量限速，如limit_rate 50k，表示限制下载速度为50k。

到此笔者在工作中涉及的限流用法就介绍完，这些算法中有些允许突发，有些会整形为平滑，有些计算算法简单粗暴;其中令牌桶算法和漏桶算法实现上是类似的，只是表述的方向不太一样，对于业务来说不必刻意去区分它们;因此需要根据实际场景来决定如何限流，最好的算法不一定是最适用的。

参考资料

https://en.wikipedia.org/wiki/Token_bucket

https://en.wikipedia.org/wiki/Leaky_bucket

http://redis.io/commands/incr

http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_req_module.html

http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_conn_module.html

https://github.com/openresty/lua-resty-limit-traffic

http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_core_module.html#limit_rate

【本文是专栏作者张开涛的原创文章，作者微信公众号：开涛的博客( kaitao-1234567)】

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