摘要：限流算法最簡單粗暴的限流算法就是計數器法了，而比較常用的有漏桶算法和令牌桶算法計數器計數器法是限流算法里最簡單也是最容易實現的一種算法。

運營研發團隊 李樂

限流的目的是通過對并發訪問/請求進行限速來保護系統，一旦達到限制速率則可以拒絕服務（定向到錯誤頁）、排隊等待（秒殺）、降級（返回兜底數據或默認數據）；

高并發系統常見的限流有：限制總并發數（數據庫連接池）、限制瞬時并發數（如nginx的limit_conn模塊，用來限制瞬時并發連接數）、限制時間窗口內的平均速率（nginx的limit_req模塊，用來限制每秒的平均速率）；

另外還可以根據網絡連接數、網絡流量、CPU或內存負載等來限流。

最簡單粗暴的限流算法就是計數器法了，而比較常用的有漏桶算法和令牌桶算法；

計數器法是限流算法里最簡單也是最容易實現的一種算法。比如我們規定，對于A接口來說，我們1分鐘的訪問次數不能超過100個。

那么我們我們可以設置一個計數器counter，其有效時間為1分鐘（即每分鐘計數器會被重置為0），每當一個請求過來的時候，counter就加1，如果counter的值大于100，就說明請求數過多；

這個算法雖然簡單，但是有一個十分致命的問題，那就是臨界問題。

如下圖所示，在1:00前一刻到達100個請求，1:00計數器被重置，1:00后一刻又到達100個請求，顯然計數器不會超過100，所有請求都不會被攔截；

然而這一時間段內請求數已經達到200，遠超100。

如下圖所示，有一個固定容量的漏桶，按照常量固定速率流出水滴；如果桶是空的，則不會流出水滴；流入到漏桶的水流速度是隨意的；如果流入的水超出了桶的容量，則流入的水會溢出（被丟棄）；

可以看到漏桶算法天生就限制了請求的速度，可以用于流量整形和限流控制；

令牌桶是一個存放固定容量令牌的桶，按照固定速率r往桶里添加令牌；桶中最多存放b個令牌，當桶滿時，新添加的令牌被丟棄；

當一個請求達到時，會嘗試從桶中獲取令牌；如果有，則繼續處理請求；如果沒有則排隊等待或者直接丟棄；

可以發現，漏桶算法的流出速率恒定或者為0，而令牌桶算法的流出速率卻有可能大于r；

Nginx主要有兩種限流方式：按連接數限流(ngx_http_limit_conn_module)、按請求速率限流(ngx_http_limit_req_module)；

學習限流模塊之前還需要了解nginx對HTTP請求的處理過程，nginx事件處理流程等；

nginx將HTTP請求處理流程分為11個階段，絕大多數HTTP模塊都會將自己的handler添加到某個階段（其中有4個階段不能添加自定義handler），nginx處理HTTP請求時會挨個調用所有的handler；

typedef enum {
    NGX_HTTP_POST_READ_PHASE = 0, //目前只有realip模塊會注冊handler（nginx作為代理服務器時有用，后端以此獲取客戶端原始ip）
 
    NGX_HTTP_SERVER_REWRITE_PHASE,  //server塊中配置了rewrite指令，重寫url
 
    NGX_HTTP_FIND_CONFIG_PHASE,   //查找匹配location；不能自定義handler；
    NGX_HTTP_REWRITE_PHASE,       //location塊中配置了rewrite指令，重寫url
    NGX_HTTP_POST_REWRITE_PHASE,  //檢查是否發生了url重寫，如果有，重新回到FIND_CONFIG階段；不能自定義handler；
 
    NGX_HTTP_PREACCESS_PHASE,     //訪問控制，限流模塊會注冊handler到此階段
 
    NGX_HTTP_ACCESS_PHASE,        //訪問權限控制
    NGX_HTTP_POST_ACCESS_PHASE,   //根據訪問權限控制階段做相應處理；不能自定義handler；
 
    NGX_HTTP_TRY_FILES_PHASE,     //只有配置了try_files指令，才會有此階段；不能自定義handler；
    NGX_HTTP_CONTENT_PHASE,       //內容產生階段，返回響應給客戶端
 
    NGX_HTTP_LOG_PHASE            //日志記錄
} ngx_http_phases;

nginx使用結構體ngx_module_s表示一個模塊，其中字段ctx，是一個指向模塊上下文結構體的指針；nginx的HTTP模塊上下文結構體如下所示（上下文結構體的字段都是一些函數指針）：

typedef struct {
    ngx_int_t   (*preconfiguration)(ngx_conf_t *cf);
    ngx_int_t   (*postconfiguration)(ngx_conf_t *cf);  //此方法注冊handler到相應階段
 
    void       *(*create_main_conf)(ngx_conf_t *cf);   //http塊中的主配置
    char       *(*init_main_conf)(ngx_conf_t *cf, void *conf);
 
    void       *(*create_srv_conf)(ngx_conf_t *cf);    //server配置
    char       *(*merge_srv_conf)(ngx_conf_t *cf, void *prev, void *conf);
 
    void       *(*create_loc_conf)(ngx_conf_t *cf);    //location配置
    char       *(*merge_loc_conf)(ngx_conf_t *cf, void *prev, void *conf);
} ngx_http_module_t;

以ngx_http_limit_req_module模塊為例，postconfiguration方法簡單實現如下：

static ngx_int_t ngx_http_limit_req_init(ngx_conf_t *cf)
{
    h = ngx_array_push(&cmcf->phases[NGX_HTTP_PREACCESS_PHASE].handlers);
    
    *h = ngx_http_limit_req_handler;  //ngx_http_limit_req_module模塊的限流方法；nginx處理HTTP請求時，都會調用此方法判斷應該繼續執行還是拒絕請求
 
    return NGX_OK;
}

假設nginx使用的是epoll。

nginx需要將所有關心的fd注冊到epoll，添加方法生命如下：

static ngx_int_t ngx_epoll_add_event(ngx_event_t *ev, ngx_int_t event, ngx_uint_t flags);

方法第一個參數是ngx_event_t結構體指針，代表關心的一個讀或者寫事件；nginx為事件可能會設置一個超時定時器，從而能夠處理事件超時情況；定義如下：

struct ngx_event_s {
    
    ngx_event_handler_pt  handler; //函數指針：事件的處理函數
 
    ngx_rbtree_node_t   timer;     //超時定時器，存儲在紅黑樹中（節點的key即為事件的超時時間）
 
    unsigned         timedout:1;   //記錄事件是否超時
 
};

一般都會循環調用epoll_wait監聽所有fd，處理發生的讀寫事件；epoll_wait是阻塞調用，最后一個參數timeout是超時時間，即最多阻塞timeout時間如果還是沒有事件發生，方法會返回；

nginx在設置超時時間timeout時，會從上面說的記錄超時定時器的紅黑樹中查找最近要到時的節點，以此作為epoll_wait的超時時間，如下面代碼所示；

ngx_msec_t ngx_event_find_timer(void)
{
    node = ngx_rbtree_min(root, sentinel);
    timer = (ngx_msec_int_t) (node->key - ngx_current_msec);
 
    return (ngx_msec_t) (timer > 0 ? timer : 0);
}

同時nginx在每次循環的最后，會從紅黑樹中查看是否有事件已經過期，如果過期，標記timeout=1，并調用事件的handler；

void ngx_event_expire_timers(void)
{
    for ( ;; ) {
        node = ngx_rbtree_min(root, sentinel);
 
        if ((ngx_msec_int_t) (node->key - ngx_current_msec) <= 0) {  //當前事件已經超時
            ev = (ngx_event_t *) ((char *) node - offsetof(ngx_event_t, timer));
 
            ev->timedout = 1;
 
            ev->handler(ev);
 
            continue;
        }
 
        break;
    }
}

nginx就是通過上面的方法實現了socket事件的處理，定時事件的處理；

ngx_http_limit_req_module模塊解析

=====

ngx_http_limit_req_module模塊是對請求進行限流，即限制某一時間段內用戶的請求速率；且使用的是令牌桶算法；

ngx_http_limit_req_module模塊提供一下配置指令，供用戶配置限流策略

//每個配置指令主要包含兩個字段：名稱，解析配置的處理方法
static ngx_command_t  ngx_http_limit_req_commands[] = {
 
    //一般用法：limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;
    //$binary_remote_addr表示遠程客戶端IP；
    //zone配置一個存儲空間（需要分配空間記錄每個客戶端的訪問速率，超時空間限制使用lru算法淘汰；注意此空間是在共享內存分配的，所有worker進程都能訪問）
    //rate表示限制速率，此例為1qps
    { ngx_string("limit_req_zone"),
      ngx_http_limit_req_zone,
     },
 
    //用法：limit_req zone=one burst=5 nodelay;
    //zone指定使用哪一個共享空間
    //超出此速率的請求是直接丟棄嗎？burst配置用于處理突發流量，表示最大排隊請求數目，當客戶端請求速率超過限流速率時，請求會排隊等待；而超出burst的才會被直接拒絕；
    //nodelay必須與burst一起使用；此時排隊等待的請求會被優先處理；否則假如這些請求依然按照限流速度處理，可能等到服務器處理完成后，客戶端早已超時
    { ngx_string("limit_req"),
      ngx_http_limit_req,
     },
 
    //當請求被限流時，日志記錄級別；用法：limit_req_log_level info | notice | warn | error;
    { ngx_string("limit_req_log_level"),
      ngx_conf_set_enum_slot,
     },
 
    //當請求被限流時，給客戶端返回的狀態碼；用法：limit_req_status 503
    { ngx_string("limit_req_status"),
      ngx_conf_set_num_slot,
    },
};

注意：$binary_remote_addr是nginx提供的變量，用戶在配置文件中可以直接使用；nginx還提供了許多變量，在ngx_http_variable.c文件中查找ngx_http_core_variables數組即可：

static ngx_http_variable_t  ngx_http_core_variables[] = {
 
    { ngx_string("http_host"), NULL, ngx_http_variable_header,
      offsetof(ngx_http_request_t, headers_in.host), 0, 0 },
 
    { ngx_string("http_user_agent"), NULL, ngx_http_variable_header,
      offsetof(ngx_http_request_t, headers_in.user_agent), 0, 0 },
    …………
}

ngx_http_limit_req_module在postconfiguration過程會注冊ngx_http_limit_req_handler方法到HTTP處理的NGX_HTTP_PREACCESS_PHASE階段；

ngx_http_limit_req_handler會執行漏桶算法，判斷是否超出配置的限流速率，從而進行丟棄或者排隊或者通過；

當用戶第一次請求時，會新增一條記錄（主要記錄訪問計數、訪問時間），以客戶端IP地址（配置$binary_remote_addr）的hash值作為key存儲在紅黑樹中（快速查找），同時存儲在LRU隊列中（存儲空間不夠時，淘汰記錄，每次都是從尾部刪除）；當用戶再次請求時，會從紅黑樹中查找這條記錄并更新，同時移動記錄到LRU隊列首部；

limit_req_zone配置限流算法所需的存儲空間（名稱及大?。蘖魉俣龋蘖髯兞浚蛻舳薎P等），結構如下：

typedef struct {
    ngx_http_limit_req_shctx_t  *sh;
    ngx_slab_pool_t             *shpool;//內存池
    ngx_uint_t                   rate; //限流速度（qps乘以1000存儲）
    ngx_int_t                    index; //變量索引（nginx提供了一系列變量，用戶配置的限流變量索引）
    ngx_str_t                    var;   //限流變量名稱
    ngx_http_limit_req_node_t   *node;
} ngx_http_limit_req_ctx_t;
 
//同時會初始化共享存儲空間
struct ngx_shm_zone_s {
    void                     *data;  //data指向ngx_http_limit_req_ctx_t結構
    ngx_shm_t                 shm;   //共享空間
    ngx_shm_zone_init_pt      init;  //初始化方法函數指針
    void                     *tag;   //指向ngx_http_limit_req_module結構體
};

limit_req配置限流使用的存儲空間，排隊隊列大小，是否緊急處理，結構如下：

typedef struct {
    ngx_shm_zone_t              *shm_zone;  //共享存儲空間
     
    ngx_uint_t                   burst;     //隊列大小
    ngx_uint_t                   nodelay;   //有請求排隊時是否緊急處理，與burst配合使用（如果配置，則會緊急處理排隊請求，否則依然按照限流速度處理）
} ngx_http_limit_req_limit_t;

前面說過用戶訪問記錄會同時存儲在紅黑樹與LRU隊列中，結構如下：

//記錄結構體
typedef struct {
    u_char                       color;
    u_char                       dummy;
    u_short                      len;    //數據長度
    ngx_queue_t                  queue; 
    ngx_msec_t                   last;   //上次訪問時間
     
    ngx_uint_t                   excess; //當前剩余待處理的請求數（nginx用此實現令牌桶限流算法）
    ngx_uint_t                   count;  //此類記錄請求的總數
    u_char                       data[1];//數據內容（先按照key（hash值）查找，再比較數據內容是否相等）
} ngx_http_limit_req_node_t;
 
//紅黑樹節點，key為用戶配置限流變量的hash值；
struct ngx_rbtree_node_s {
    ngx_rbtree_key_t       key;
    ngx_rbtree_node_t     *left;
    ngx_rbtree_node_t     *right;
    ngx_rbtree_node_t     *parent;
    u_char                 color;
    u_char                 data;
};
 
 
typedef struct {
    ngx_rbtree_t                  rbtree; //紅黑樹
    ngx_rbtree_node_t             sentinel; //NIL節點
    ngx_queue_t                   queue; //LRU隊列
} ngx_http_limit_req_shctx_t;
 
//隊列只有prev和next指針
struct ngx_queue_s {
    ngx_queue_t  *prev;
    ngx_queue_t  *next;
};

思考1：ngx_http_limit_req_node_t記錄通過prev和next指針形成雙向鏈表，實現LRU隊列；最新訪問的節點總會被插入鏈表頭部，淘汰時從尾部刪除節點；

ngx_http_limit_req_ctx_t *ctx;
ngx_queue_t                *q;
 
q = ngx_queue_last(&ctx->sh->queue);
 
lr = ngx_queue_data(q, ngx_http_limit_req_node_t, queue);//此方法由ngx_queue_t獲取ngx_http_limit_req_node_t結構首地址，實現如下：
 
#define ngx_queue_data(q, type, link)    (type *) ((u_char *) q - offsetof(type, link)) //queue字段地址減去其在結構體中偏移，為結構體首地址

思考2：限流算法首先使用key查找紅黑樹節點，從而找到對應的記錄，紅黑樹節點如何與記錄ngx_http_limit_req_node_t結構關聯起來呢？在ngx_http_limit_req_module模塊可以找到以代碼：

size = offsetof(ngx_rbtree_node_t, color)    //新建記錄分配內存，計算所需空間大小
       + offsetof(ngx_http_limit_req_node_t, data)
       + len;
 
node = ngx_slab_alloc_locked(ctx->shpool, size);
 
node->key = hash;
 
lr = (ngx_http_limit_req_node_t *) &node->color; //color為u_char類型，為什么能強制轉換為ngx_http_limit_req_node_t指針類型呢？
 
lr->len = (u_char) len;
lr->excess = 0;
 
ngx_memcpy(lr->data, data, len);
 
ngx_rbtree_insert(&ctx->sh->rbtree, node);
 
ngx_queue_insert_head(&ctx->sh->queue, &lr->queue);

通過分析上面代碼，ngx_rbtree_node_s結構體的color與data字段其實是無意義的，結構體的生命形式與最終存儲形式是不同的，nginx最終使用以下存儲形式存儲每條記錄；

上面提到在postconfiguration過程會注冊ngx_http_limit_req_handler方法到HTTP處理的NGX_HTTP_PREACCESS_PHASE階段；

因此在處理HTTP請求時，會執行ngx_http_limit_req_handler方法判斷是否需要限流；

用戶可能同時配置若干限流，因此對于HTTP請求，nginx需要遍歷所有限流策略，判斷是否需要限流；

ngx_http_limit_req_lookup方法實現了漏桶算法，方法返回3種結果：

NGX_BUSY：請求速率超出限流配置，拒絕請求；

NGX_AGAIN：請求通過了當前限流策略校驗，繼續校驗下一個限流策略；

NGX_OK：請求已經通過了所有限流策略的校驗，可以執行下一階段；

NGX_ERROR：出錯

//limit，限流策略；hash，記錄key的hash值；data，記錄key的數據內容；len，記錄key的數據長度；ep，待處理請求數目；account，是否是最后一條限流策略
static ngx_int_t ngx_http_limit_req_lookup(ngx_http_limit_req_limit_t *limit, ngx_uint_t hash, u_char *data, size_t len, ngx_uint_t *ep, ngx_uint_t account)
{
    //紅黑樹查找指定界定
    while (node != sentinel) {
 
        if (hash < node->key) {
            node = node->left;
            continue;
        }
 
        if (hash > node->key) {
            node = node->right;
            continue;
        }
 
        //hash值相等，比較數據是否相等
        lr = (ngx_http_limit_req_node_t *) &node->color;
 
        rc = ngx_memn2cmp(data, lr->data, len, (size_t) lr->len);
        //查找到
        if (rc == 0) {
            ngx_queue_remove(&lr->queue);
            ngx_queue_insert_head(&ctx->sh->queue, &lr->queue); //將記錄移動到LRU隊列頭部
     
            ms = (ngx_msec_int_t) (now - lr->last); //當前時間減去上次訪問時間
 
            excess = lr->excess - ctx->rate * ngx_abs(ms) / 1000 + 1000; //待處理請求書-限流速率*時間段+1個請求（速率，請求數等都乘以1000了）
 
            if (excess < 0) {
                excess = 0;
            }
 
            *ep = excess;
 
            //待處理數目超過burst（等待隊列大?。?，返回NGX_BUSY拒絕請求（沒有配置burst時，值為0）
            if ((ngx_uint_t) excess > limit->burst) {
                return NGX_BUSY;
            }
 
            if (account) {  //如果是最后一條限流策略，則更新上次訪問時間，待處理請求數目，返回NGX_OK
                lr->excess = excess;
                lr->last = now;
                return NGX_OK;
            }
            //訪問次數遞增
            lr->count++;
 
            ctx->node = lr;
 
            return NGX_AGAIN; //非最后一條限流策略，返回NGX_AGAIN，繼續校驗下一條限流策略
        }
 
        node = (rc < 0) ? node->left : node->right;
    }
 
    //假如沒有查找到節點，需要新建一條記錄
    *ep = 0;
    //存儲空間大小計算方法參照3.2.1節數據結構
    size = offsetof(ngx_rbtree_node_t, color)
            + offsetof(ngx_http_limit_req_node_t, data)
            + len;
    //嘗試淘汰記錄（LRU）
    ngx_http_limit_req_expire(ctx, 1);
 
     
    node = ngx_slab_alloc_locked(ctx->shpool, size);//分配空間
    if (node == NULL) {  //空間不足，分配失敗
        ngx_http_limit_req_expire(ctx, 0); //強制淘汰記錄
 
        node = ngx_slab_alloc_locked(ctx->shpool, size); //分配空間
        if (node == NULL) { //分配失敗，返回NGX_ERROR
            return NGX_ERROR;
        }
    }
 
    node->key = hash;  //賦值
    lr = (ngx_http_limit_req_node_t *) &node->color;
    lr->len = (u_char) len;
    lr->excess = 0;
    ngx_memcpy(lr->data, data, len);
 
    ngx_rbtree_insert(&ctx->sh->rbtree, node);  //插入記錄到紅黑樹與LRU隊列
    ngx_queue_insert_head(&ctx->sh->queue, &lr->queue);
 
    if (account) { //如果是最后一條限流策略，則更新上次訪問時間，待處理請求數目，返回NGX_OK
        lr->last = now;
        lr->count = 0;
        return NGX_OK;
    }
 
    lr->last = 0;
    lr->count = 1;
 
    ctx->node = lr;
 
    return NGX_AGAIN;  //非最后一條限流策略，返回NGX_AGAIN，繼續校驗下一條限流策略
     
}

舉個例子，假如burst配置為0，待處理請求數初始為excess；令牌產生周期為T；如下圖所示

上一節叩痛算法中，會執行ngx_http_limit_req_expire淘汰一條記錄，每次都是從LRU隊列末尾刪除；

第二個參數n，當n==0時，強制刪除末尾一條記錄，之后再嘗試刪除一條或兩條記錄；n==1時，會嘗試刪除一條或兩條記錄；代碼實現如下：

static void ngx_http_limit_req_expire(ngx_http_limit_req_ctx_t *ctx, ngx_uint_t n)
{
    //最多刪除3條記錄
    while (n < 3) {
        //尾部節點
        q = ngx_queue_last(&ctx->sh->queue);
        //獲取記錄
        lr = ngx_queue_data(q, ngx_http_limit_req_node_t, queue);
         
        //注意：當為0時，無法進入if代碼塊，因此一定會刪除尾部節點；當n不為0時，進入if代碼塊，校驗是否可以刪除
        if (n++ != 0) {
 
            ms = (ngx_msec_int_t) (now - lr->last);
            ms = ngx_abs(ms);
            //短時間內被訪問，不能刪除，直接返回
            if (ms < 60000) {
                return;
            }
             
            //有待處理請求，不能刪除，直接返回
            excess = lr->excess - ctx->rate * ms / 1000;
            if (excess > 0) {
                return;
            }
        }
 
        //刪除
        ngx_queue_remove(q);
 
        node = (ngx_rbtree_node_t *)
                   ((u_char *) lr - offsetof(ngx_rbtree_node_t, color));
 
        ngx_rbtree_delete(&ctx->sh->rbtree, node);
 
        ngx_slab_free_locked(ctx->shpool, node);
    }
}

burst是為了應對突發流量的，偶然間的突發流量到達時，應該允許服務端多處理一些請求才行；

當burst為0時，請求只要超出限流速率就會被拒絕；當burst大于0時，超出限流速率的請求會被排隊等待 處理，而不是直接拒絕；

排隊過程如何實現？而且nginx還需要定時去處理排隊中的請求；

2.2小節提到事件都有一個定時器，nginx是通過事件與定時器配合實現請求的排隊與定時處理；

ngx_http_limit_req_handler方法有下面的代碼：

//計算當前請求還需要排隊多久才能處理
delay = ngx_http_limit_req_account(limits, n, &excess, &limit);

//添加可讀事件
if (ngx_handle_read_event(r->connection->read, 0) != NGX_OK) {
   return NGX_HTTP_INTERNAL_SERVER_ERROR;
}

r->read_event_handler = ngx_http_test_reading;
r->write_event_handler = ngx_http_limit_req_delay; //可寫事件處理函數
ngx_add_timer(r->connection->write, delay);    //可寫事件添加定時器（超時之前是不能往客戶端返回的）

計算delay的方法很簡單，就是遍歷所有的限流策略，計算處理完所有待處理請求需要的時間，返回最大值；

if (limits[n].nodelay) { //配置了nodelay時，請求不會被延時處理，delay為0
    continue;
}
 
delay = excess * 1000 / ctx->rate;
 
if (delay > max_delay) {
    max_delay = delay;
    *ep = excess;
    *limit = &limits[n];
}

簡單看看可寫事件處理函數ngx_http_limit_req_delay的實現

static void ngx_http_limit_req_delay(ngx_http_request_t *r)
{
    
    wev = r->connection->write;
 
    if (!wev->timedout) {  //沒有超時不會處理
 
        if (ngx_handle_write_event(wev, 0) != NGX_OK) {
            ngx_http_finalize_request(r, NGX_HTTP_INTERNAL_SERVER_ERROR);
        }
 
        return;
    }
 
    wev->timedout = 0;
 
    r->read_event_handler = ngx_http_block_reading;
    r->write_event_handler = ngx_http_core_run_phases;
 
    ngx_http_core_run_phases(r);  //超時了，繼續處理HTTP請求
}

1）配置nginx限流速率為1qps，針對客戶端IP地址限流（返回狀態碼默認為503），如下：

http{
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=test:10m rate=1r/s;
 
    server {
        listen       80;
        server_name  localhost;
        location / {
            limit_req zone=test;
            root   html;
            index  index.html index.htm;
        }
}

2）連續并發發起若干請求；

3）查看服務端access日志，可以看到22秒連續到達3個請求，只處理1個請求；23秒到達兩個請求，第一個請求處理，第二個請求被拒絕

xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:33:22 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:33:22 +0800] "GET / HTTP/1.0" 503 537 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:33:22 +0800] "GET / HTTP/1.0" 503 537 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:33:23 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:33:23 +0800] "GET / HTTP/1.0" 503 537 "-" "ApacheBench/2.3"

1）限速1qps時，超過請求會被直接拒絕，為了應對突發流量，應該允許請求被排隊處理；因此配置burst=5，即最多允許5個請求排隊等待處理；

http{
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=test:10m rate=1r/s;
 
    server {
        listen       80;
        server_name  localhost;
        location / {
            limit_req zone=test burst=5;
            root   html;
            index  index.html index.htm;
        }
}

2）使用ab并發發起10個請求，ab -n 10 -c 10 http://xxxxx；

3）查看服務端access日志；根據日志顯示第一個請求被處理，2到5四個請求拒絕，6到10五個請求被處理；為什么會是這樣的結果呢？

查看ngx_http_log_module，注冊handler到NGX_HTTP_LOG_PHASE階段（HTTP請求處理最后一個階段）；

因此實際情況應該是這樣的：10個請求同時到達，第一個請求到達直接被處理，第2到6個請求到達，排隊延遲處理（每秒處理一個）；第7到10個請求被直接拒絕，因此先打印access日志；

第2到6個請求米誒秒處理一個，處理完成打印access日志，即49到53秒每秒處理一個；

xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:41:48 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:41:48 +0800] "GET / HTTP/1.0" 503 537 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:41:48 +0800] "GET / HTTP/1.0" 503 537 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:41:48 +0800] "GET / HTTP/1.0" 503 537 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:41:48 +0800] "GET / HTTP/1.0" 503 537 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:41:49 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:41:50 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:41:51 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:41:52 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [22/Sep/2018:23:41:53 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"

4）ab統計的響應時間見下面，最小響應時間87ms，最大響應時間5128ms，平均響應時間為1609ms：

             min  mean[+/-sd] median   max
Connect:       41   44   1.7     44      46
Processing:    46 1566 1916.6   1093    5084
Waiting:       46 1565 1916.7   1092    5084
Total:         87 1609 1916.2   1135    5128

1）4.2顯示，配置burst后，雖然突發請求會被排隊處理，但是響應時間過長，客戶端可能早已超時；因此添加配置nodelay，使得nginx緊急處理等待請求，以減小響應時間：

http{
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=test:10m rate=1r/s;
 
    server {
        listen       80;
        server_name  localhost;
        location / {
            limit_req zone=test burst=5 nodelay;
            root   html;
            index  index.html index.htm;
        }
}

2）使用ab并發發起10個請求，ab -n 10 -c 10 http://xxxx/；

3）查看服務端access日志；第一個請求直接處理，第2到6個五個請求排隊處理（配置nodelay，nginx緊急處理），第7到10四個請求被拒絕

xx.xx.xx.xxx - - [23/Sep/2018:00:04:47 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [23/Sep/2018:00:04:47 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [23/Sep/2018:00:04:47 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [23/Sep/2018:00:04:47 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [23/Sep/2018:00:04:47 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [23/Sep/2018:00:04:47 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 612 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [23/Sep/2018:00:04:47 +0800] "GET / HTTP/1.0" 503 537 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [23/Sep/2018:00:04:47 +0800] "GET / HTTP/1.0" 503 537 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [23/Sep/2018:00:04:47 +0800] "GET / HTTP/1.0" 503 537 "-" "ApacheBench/2.3"
xx.xx.xx.xxx - - [23/Sep/2018:00:04:47 +0800] "GET / HTTP/1.0" 503 537 "-" "ApacheBench/2.3"

4）ab統計的響應時間見下面，最小響應時間85ms，最大響應時間92ms，平均響應時間為88ms：

              min  mean[+/-sd] median   max
Connect:       42   43   0.5     43      43
Processing:    43   46   2.4     47      49
Waiting:       42   45   2.5     46      49
Total:         85   88   2.8     90      92

本文首先分析常用限流算法（漏桶算法與令牌桶算法），并簡單介紹nginx處理HTTP請求的過程，nginx定時事件實現；然后詳細分析ngx_http_limit_req_module模塊的基本數據結構，及其限流過程；并以實例幫助讀者體會nginx限流的配置及結果。至于另一個模塊ngx_http_limit_conn_module是針對鏈接數的限流，比較容易理解，在此就不做詳細介紹。