聊聊高并发系统之限流特技（二）(转)

其他 2018-10-31 15:43:05 阅读次数: 0

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。

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

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

[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：

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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 ：

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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：

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

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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：

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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：

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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

[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"

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场景 2.2 测试

首先定义 IP 维度的限流区域：

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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：

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location /limit {

limit_req zone=test burst=3;

echo "123";

}

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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][1465433205.766] 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

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

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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][1465434270.372] 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][1465434271.178] 503

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

[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] [1465453811.755] 200

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

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

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

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

[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/2016:14:30:12 +0800][1465453812.777] 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][1465453813.097] 503

[09/Jun/2016:14:30:13 +0800][1465453813.097] 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][1465453813.425] 503

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

[09/Jun/2016:14:30:13 +0800][1465453813.426] 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][1465453813.755] 503

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

[09/Jun/2016:14:30:13 +0800][1465453813.756] 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] 200

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

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

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

[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

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

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

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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

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转载自blog.csdn.net/guo_yang/article/details/82186498
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