Nginx 限速模块大揭秘

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2024-08-15 10:30

来源:cnblogs.com/xinzhao/p/11465297.html

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  • 空桶
  • Burst
  • NoDelay

本文以示例的形式,由浅入深讲解Nginx限流相关配置,是对简略的官方文档的积极补充。

Nginx限流使用的是leaky bucket算法,如对算法感兴趣,可移步维基百科先行阅读。不过不了解此算法,不影响阅读本文。

空桶

我们从最简单的限流配置开始:

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

server {
    location /login/ {
        limit_req zone=ip_limit;
        proxy_pass http://login_upstream;
    }
}
  • $binary_remote_addr 针对客户端ip限流;
  • zone=ip_limit:10m 限流规则名称为ip_limit,允许使用10MB的内存空间来记录ip对应的限流状态;
  • rate=10r/s 限流速度为每秒10次请求
  • location /login/ 对登录进行限流

限流速度为每秒10次请求,如果有10次请求同时到达一个空闲的nginx,他们都能得到执行吗?

图片

漏桶漏出请求是匀速的。10r/s是怎样匀速的呢?每100ms漏出一个请求。

在这样的配置下,桶是空的,所有不能实时漏出的请求,都会被拒绝掉。

所以如果10次请求同时到达,那么只有一个请求能够得到执行,其它的,都会被拒绝。

这不太友好,大部分业务场景下我们希望这10个请求都能得到执行。

Burst

我们把配置改一下,解决上一节的问题

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

server {
    location /login/ {
        limit_req zone=ip_limit burst=12;
        proxy_pass http://login_upstream;
    }
}

burst=12 漏桶的大小设置为12

图片

逻辑上叫漏桶,实现起来是FIFO队列,把得不到执行的请求暂时缓存起来。

这样漏出的速度仍然是100ms一个请求,但并发而来,暂时得不到执行的请求,可以先缓存起来。只有当队列满了的时候,才会拒绝接受新请求。

这样漏桶在限流的同时,也起到了削峰填谷的作用。

在这样的配置下,如果有10次请求同时到达,它们会依次执行,每100ms执行1个。

虽然得到执行了,但因为排队执行,延迟大大增加,在很多场景下仍然是不能接受的。

NoDelay

继续修改配置,解决Delay太久导致延迟增加的问题

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

server {
    location /login/ {
        limit_req zone=ip_limit burst=12 nodelay;
        proxy_pass http://login_upstream;
    }
}

nodelay 把开始执行请求的时间提前,以前是delay到从桶里漏出来才执行,现在不delay了,只要入桶就开始执行

图片

要么立刻执行,要么被拒绝,请求不会因为限流而增加延迟了。

因为请求从桶里漏出来还是匀速的,桶的空间又是固定的,最终平均下来,还是每秒执行了5次请求,限流的目的还是达到了。

但这样也有缺点,限流是限了,但是限得不那么匀速。以上面的配置举例,如果有12个请求同时到达,那么这12个请求都能够立刻执行,然后后面的请求只能匀速进桶,100ms执行1个。如果有一段时间没有请求,桶空了,那么又可能出现并发的12个请求一起执行。

大部分情况下,这种限流不匀速,不算是大问题。不过nginx也提供了一个参数才控制并发执行也就是nodelay的请求的数量。

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

server {
    location /login/ {
        limit_req zone=ip_limit burst=12 delay=4;
        proxy_pass http://login_upstream;
    }
}

delay=4 从桶内第5个请求开始delay

图片

这样通过控制delay参数的值,可以调整允许并发执行的请求的数量,使得请求变的均匀起来,在有些耗资源的服务上控制这个数量,还是有必要的。

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