1.场景描述
例如网站首页采取二级缓存操作，减少对数据库和redis的压力，但是遇到恶意请求还是不能有效的缓解压力，限流就能起到保护措施的作用了
2.nginx限流
nginx提供了两种限流方案：
- 控制请求速率
- 控制并发连接数
3.控制速率
nginx常用控制速率的方式之一就是采用漏桶算法
3.1漏桶算法实现控制速率限流
概述：漏桶算法思想就是水(请求)滴入漏桶漏桶里，漏桶以一定速率出水(响应速率)，当水滴入的速率过大时会溢出漏桶(访问速率大于响应速率)，然后就拒绝请求，漏桶算法能强转限制数据的传输速率
配置示例
在nginx的nginx.conf配置文件
http{
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=myRateLimit:10m rate=2r/s;
...
server{
...
location / {
limit_req zone=myRateLimit; burst=5;
}
}
}
}
具体配置示例
修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf:
#user nobody;
user root root;
worker_processes 1;
#error_log logs/error.log;
#error_log logs/error.log notice;
#error_log logs/error.log info;
#pid logs/nginx.pid;
events {
worker_connections 1024;
}
http {
include mime.types;
default_type application/octet‐stream;
#log_format main '$remote_addr ‐ $remote_user [$time_local] "$request" '
# '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
# '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
#access_log logs/access.log main; sendfile on;
#tcp_nopush on; #keepalive_timeout 0;
keepalive_timeout 65;
#gzip on;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=myRateLimit:10m rate=2r/s;
server {
listen 8081;
server_name localhost;
charset utf‐8;
location / {
limit_req zone=myRateLimit;
root html;
index index.html index.htm;
}
}
}
需要关注以下配置
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=myRateLimit:10m rate=2r/s;
server {
listen 8081;
server_name localhost;
charset utf‐8;
location / {
limit_req zone=myRateLimit;
root html;
index index.html index.htm;
}
}
}
说明：
- 1.binary_remote_addr 是一种key，表示基于 remote_addr(客户端IP) 来做限流
- 2.zone=myRateLimit:10m :表示能存储的访问IP的地址,1M能存储16000ip地址的访问信息,10M可以存储16W IP地址访问信息
- 3.rate用于设置最大访问速率,rate=2r/s 表示每秒能处理2个请求,也就是每500毫秒处理一次请求,若1s内再有请求就会被拒绝
- 4.location /:拦截的请求,表示location下所有的请求
3.2突发性限流
场景：当正常流量突然增大，超出的请求将被拒绝，无法处理突发流量，可以结合burst参数
server {
location / {
limit_req zone=myRateLimit burst=5;
root html;
index index.html index.htm;
}
}
burst: 会将超出的5个请求放入队列中，按照处理速率处理，会一个个进行处理.
但是会造成请求的等待时间过长，为了解决这个问题，可以加关键字 nodelay，就会一次性的处理这些请求如
server {
location / {
limit_req zone=myRateLimit burst=5 nodelay;
root html;
index index.html index.htm;
}
}
nginx实现限流的总结
nginx限流采用的算法是漏桶算法，水滴入到漏桶中，再按一定速率流出，当滴入的速率大于流出的速率，就会水溢出，也就是请求速率大于处理速率的时候就会拒绝请求。
具体的做法是 在nginx.conf文件中 配置rate 处理速率，配置漏桶能存储的最大存储量，1m能存储16000个IP地址的访问信息
burst: nodelay 能处理突发性请求
网关gatway实现限流
使用场景：限制客户端访问服务端微服务的流量
gatway是采用令牌桶算法实现限流的，配置加入令牌的速率，和令牌桶能放入的最大令牌数量，只有请求获得了令牌才能访问，没有获得令牌就会拒绝访问，令牌桶算法是基于redis实现的，默认使用redis的RateLimter限流算法实现的
具体步骤：
- 1.添加依赖
- 2.在启动类中定义方法返回对象 KeyResolver
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class GatewayApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(GatewayApplication.class,args);
}
/**
* 通过KeyResolver来指定限流的Key
* @return
*/
@Bean
public KeyResolver ipKeyResolver() {
return new KeyResolver() {
@Override
public Mono<String> resolve(ServerWebExchange exchange) {
return Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());
}
};
}
}
- 3.在配置中声明令牌产生的速率，令牌桶的大小
filters:
- StripPrefix= 1
- name: RequestRateLimiter #请求数限流 名字不能随便写
args:
key-resolver: "#{@ipKeyResolver}"
redis-rate-limiter.replenishRate: 1 #令牌桶每秒填充平均速率
redis-rate-limiter.burstCapacity: 1 #令牌桶总容量
步骤总结
首先引入依赖，在springboot启动类中，指定限流的限流指标，通过@Bean交由IOC管理，例如声明一个ipKeyResolver，以ip作为限流的指标。
在配置文件中，配置令牌桶每秒填充的速率和令牌桶总容量，限流的指标。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
