常见限流策略探秘

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背景:为什么要限流

任何系统的性能都有一个上限,当并发量超过这个上限之后,可能会对系统造成毁灭性地打击。因此在任何时刻我们都必须保护系统的并发请求数量不能超过某个阈值,限流就是为了完成这一目的。

常见的限流策略:令牌桶、漏桶、计数器

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一、基于令牌桶的 Guava-RateLimiter

Guava RateLimiter 是一个谷歌提供的限流工具,RateLimiter 基于令牌桶算法实现,说明文档见:http://ifeve.com/guava-rateli...
使用示例如下:

@Test
    public void rateLimiterTest() {
        //创建一个RateLimiter,指定每秒放0.5个令牌(2秒放1个令牌)
        val rateLimiter = RateLimiter.create(0.5);
        int[] a = {1,6,2};
        for(int i = 0; i < a.length; ++i) {
            //acquire(x)  从RateLimiter获取x个令牌,该方法会被阻塞直到获取到请求
            System.out.println(System.currentTimeMillis() + " acq " + a[i] + ": wait " + rateLimiter.acquire(a[i]) + "s");
        }
    }

输出结果如下:

1552389443244 acq 1: wait 0.0s
1552389443245 acq 6: wait 1.998468s
1552389445249 acq 2: wait 11.99443s

从输出结果可以看出,RateLimiter 具有预消费的能力:

  • acq 1 时并没有任何等待直接预消费了 1 个令牌
  • acq 6 时,由于之前预消费了 1 个令牌,故而等待了 2 秒,之后又预消费了 6
    个令牌
  • acq 2 时同理,由于之前预消费了 6 个令牌,故而等待了 12 秒

即:RateLimiter 通过限制后面请求的等待时间,来支持一定程度的突发请求 (预消费)

1.1、两种模式

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RateLimiter 有两种限流模式,一种为稳定模式 (SmoothBursty: 令牌生成速度恒定),一种为渐进模式 (SmoothWarmingUp: 令牌生成速度缓慢提升直到维持在一个稳定值)。

1.2、核心思想

RateLimiter 核心思想主要有:
响应本次请求之后,动态计算下一次可以服务的时间,如果下一次请求在这个时间之前则需要进行等待。SmoothRateLimiter 类中的 nextFreeTicketMicros 属性表示下一次可以响应的时间。例如,如果我们设置 QPS 为 1,本次请求处理完之后,那么下一次最早的能够响应请求的时间一秒钟之后。
RateLimiter 的子类 SmoothBursty 支持处理突发流量请求,例如,我们设置 QPS 为 1,在十秒钟之内没有请求,那么令牌桶中会有 10 个(假设设置的最大令牌数大于 10)空闲令牌,如果下一次请求是 acquire(20) ,则不需要等待 20 秒钟,因为令牌桶中已经有 10 个空闲的令牌。SmoothRateLimiter 类中的 storedPermits 就是用来表示当前令牌桶中的空闲令牌数。
SmoothWarmingUp 提出一种 “热身模型” 和 “冷却期” 的概念后面会详细介绍

SmoothRateLimiter 主要属性
SmoothRateLimiter 是抽象类,其定义了一些关键的参数,我们先来看一下这些参数:
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1.3、SmoothBursty 具体实现

接下来看一下 SmoothBursty 中几个重要的方法

1.3.1、create

create(double permitsPerSecond) 根据指定的 QPS 数值创建 RateLimiter,底层调用方法如下:
SmoothBursty 的 maxBurstSeconds 构造函数参数主要用于计算 maxPermits :maxPermits = maxBurstSeconds * permitsPerSecond;

@VisibleForTesting
  static RateLimiter create(SleepingStopwatch stopwatch, double permitsPerSecond) {
    //1.创建SmoothBursty限流器
    RateLimiter rateLimiter = new SmoothBursty(stopwatch, 1.0 /* maxBurstSeconds */);
    //2.设置限流速率
    rateLimiter.setRate(permitsPerSecond);
    return rateLimiter;
  }

再看 setRate 的方法,RateLimiter 中 setRate 方法最终后调用 doSetRate 方法,doSetRate 是一个抽象方法,SmoothRateLimiter 抽象类中覆盖了 RateLimiter 的 doSetRate 方法:
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//// SmoothRateLimiter类中的doSetRate方法,覆盖了 RateLimiter 类中的 doSetRate 方法,此方法再委托下面的 doSetRate 方法做处理。
@Override
  final void doSetRate(double permitsPerSecond, long nowMicros) {
    resync(nowMicros);
    double stableIntervalMicros = SECONDS.toMicros(1L) / permitsPerSecond;
    this.stableIntervalMicros = stableIntervalMicros;
    doSetRate(permitsPerSecond, stableIntervalMicros);
  }

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实现如下

@Override
    void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) {
      double oldMaxPermits = this.maxPermits;
      maxPermits = maxBurstSeconds * permitsPerSecond; //设置最大令牌数
      if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) {
        storedPermits = maxPermits;
      } else {
        storedPermits = (oldMaxPermits == 0.0)
            ? 0.0 
            : storedPermits * maxPermits / oldMaxPermits;
      }
    }

1.3.2、acquire

acquire(int permits) 从 RateLimiter 获取 x 个令牌,该方法会被阻塞直到获取到请求;主要做了三件事

public double acquire(int permits) {
    long microsToWait = reserve(permits);//1.获取当前请求需要等待的时间(惰性计算 )
    stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait); //2.sleep microsToWait 时间窗口
    return 1.0 * microsToWait / SECONDS.toMicros(1L);//3.返回microsToWait对应的秒级时间
  }

final long reserve(int permits) {
    checkPermits(permits); //检查参数是否>0
    synchronized (mutex()) {
      return reserveAndGetWaitLength(permits, stopwatch.readMicros()); //计算需要等待的时间
    }
  }

1.3.3、核心接口 reserveEarliestAvailable

该方法返回需要等待的时间,是 RateLimiter 的核心接口

RateLimiter 支持突发流量的本质就是,将当前需要的令牌数量 requiredPermits 拆分成 storedPermitsToSpend(持有令牌中可用的数量)和 freshPermits(需要预支的令牌数量);分别计算需要等待的时间,然后更新 nextFreeTicketMicros 下次获取令牌的时间

什么意思呢?举个例子:

当前 RateLimiter 持有 4 个令牌,当前请求需要 6 个令牌;则 6 个令牌中 4 个是可以从持有的令牌中直接获取,而另外两个需要预支的令牌则需要单独计算时间;

伪代码:getReqWaitTime(6) = getWaitTime(4) + getFreshWait(6 - 4)

而在 SmoothBursty 模式中, getWaitTime(4) 是可以直接获取的,即 time=0;getFreshWait(6 - 4) 则等于 freshPermits stableIntervalMicros (预支令牌数 生成一个令牌需要的时间)

@Override
  final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) {
    resync(nowMicros); //1.根据当前时间和预计下一秒时间判断有无新令牌产生,有则更新持有令牌数storedPermits 和 下次请求时间nextFreeTicketMicros
    long returnValue = nextFreeTicketMicros;
    //2.以下两句,根据请求需要的令牌数requiredPermits和storedPermits当前持有的令牌数storedPermits分别计算 持有令牌中可用的数量storedPermitsToSpend和需要预支的令牌数量freshPermits
    double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits); 
    double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;
    long waitMicros = storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)//3.分别计算storedPermitsToSpend和freshPermits的等待时间
        + (long) (freshPermits * stableIntervalMicros);

    try {
      this.nextFreeTicketMicros = LongMath.checkedAdd(nextFreeTicketMicros, waitMicros); //4.更新nextFreeTicketMicros
    } catch (ArithmeticException e) {
      this.nextFreeTicketMicros = Long.MAX_VALUE;
    }
    this.storedPermits -= storedPermitsToSpend; //4.更新storedPermits 
    return returnValue;
  }

1.4、SmoothWarmingUp 具体实现

WarmingUp 是 RateLimiter 的另一种实例不同于 SmoothBursty ,它存在一个 “热身” 的概念。即:如果当前系统处于 “ 冷却期”( 即一段时间没有获取令牌,即:当前持有的令牌数量大于某个阈值),则下一次获取令牌需要等待的时间比 SmoothBursty 模式下的线性时间要大,并且逐步下降到一个稳定的数值。

大致原理:将 storedPermits 分成两个区间值:[0, thresholdPermits) 和 [thresholdPermits, maxPermits]。当请求进来时,如果当前系统处于 "cold" 的冷却期状态,从 [thresholdPermits, maxPermits] 区间去拿令牌,所需要等待的时间会长于从区间 [0, thresholdPermits) 拿相同令牌所需要等待的时间。当请求增多,storedPermits 减少到 thresholdPermits 以下时,此时拿令牌所需要等待的时间趋于稳定。这也就是所谓 “热身” 的过程。

反应到代码上,和 SmoothBursty 的不同有两点

  • create 方法不同;该方法指定了 “热身” 模型需要的关键参数
  • acquire 底层的 storedPermitsToWaitTime;由于 1 的缘故,获取当前令牌中可用令牌 storedPermitsToSpend 的等待时间,需要依据热身模型来计算

其他部分原理类似。

WarmingUp 模式的限流器使用示例如下:

@Test
    public void rateLimiterTest2() throws InterruptedException {
        val rateLimiter = RateLimiter.create(5, 4000, TimeUnit.MILLISECONDS);//预热模式,设置预热时间和QPS,即在正式acquire前,限流器已经持有5*4=20个令牌
        for(int i = 1; i < 50; i++) {
            System.out.println(System.currentTimeMillis() + " acq " + i + ": wait " + rateLimiter.acquire() + "s");
            if(i == 15) {
                Thread.sleep(2000);
                System.out.println(System.currentTimeMillis() + " acq " + 15 + ": wait " + rateLimiter.acquire() + "s");
            }
        }
    }

输出结果如下:

1552395652026 acq 1: wait 0.0s
1552395652028 acq 2: wait 0.578357s
1552395652612 acq 3: wait 0.533835s
1552395653151 acq 4: wait 0.495191s
1552395653649 acq 5: wait 0.457239s
1552395654110 acq 6: wait 0.41631s
1552395654528 acq 7: wait 0.377524s
1552395654912 acq 8: wait 0.334018s
1552395655248 acq 9: wait 0.298249s
1552395655550 acq 10: wait 0.256165s
1552395655808 acq 11: wait 0.217752s
1552395656028 acq 12: wait 0.197672s
1552395656231 acq 13: wait 0.19451s
1552395656429 acq 14: wait 0.196465s
1552395656630 acq 15: wait 0.195714s
1552395658834 acq 15: wait 0.0s
1552395658834 acq 16: wait 0.34158s
1552395659180 acq 17: wait 0.296628s
1552395659482 acq 18: wait 0.256914s
1552395659744 acq 19: wait 0.216517s
1552395659965 acq 20: wait 0.195077s
1552395660164 acq 21: wait 0.195953s
1552395660365 acq 22: wait 0.195196s
1552395660564 acq 23: wait 0.196015s
1552395660764 acq 24: wait 0.195972s

从输出结果可以看出,RateLimiter 具有预消费的能力:

  • acq 1 时并没有任何等待直接预消费了 1 个令牌
  • acq 2~11 时,由于当前系统处于冷却期,因此开始等待的时间较长,并且逐步下降到一个稳定值
  • acq 12~15 时,等待时间趋于稳定的 0.2 秒,即 1/QPS
  • acq 15 同时,sleep2 秒,即在当前基础上,又新增 5*2 个令牌;将系统过渡到冷却期
  • acq 15~结束,重复 acq 2~15 的过程。

1.4.1、SmoothWarmingUp & 预热模型

SmoothWarmingUp 是 SmoothRateLimiter 的子类,它相对于 SmoothRateLimiter 多了几个属性:

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SmoothRateLimiter 类的注释文档中有对预热模型的详细解释

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横坐标:是当前令牌桶中的令牌 storedPermits,前面说过 SmoothWarmingUp 将 storedPermits 分为两个区间:[0, thresholdPermits) 和 [thresholdPermits, maxPermits]。

纵坐标:请求的间隔时间,stableInterval 就是 1 / QPS,例如设置的 QPS 为 5,则 stableInterval 就是 200ms,coldInterval = stableInterval * coldFactor,这里的 coldFactor 硬编码写死的是 3。

当系统请求增多,图像会像左移动,直到 storedPermits 为 0。等待一段时间后,随着令牌的生成当系统进入 cold 阶段时,图像会向右移,直到 storedPermits 等于 maxPermits。

1.4.2、create

create(double permitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit)
根据指定的 QPS 和预热期来创建 RateLimiter,在这段预热时间内,RateLimiter 每秒分配的许可数会平稳地增长直到预热期结束时达到其最大速率。

@VisibleForTesting
  static RateLimiter create(
      SleepingStopwatch stopwatch, double permitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit,
      double coldFactor) {
    RateLimiter rateLimiter = new SmoothWarmingUp(stopwatch, warmupPeriod, unit, coldFactor);//1.创建SmoothWarmingUp限流器
    rateLimiter.setRate(permitsPerSecond);//2.设置限流速率
    return rateLimiter;
  }


public static RateLimiter create(double permitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit) {
    checkArgument(warmupPeriod >= 0, "warmupPeriod must not be negative: %s", warmupPeriod);
    return create(SleepingStopwatch.createFromSystemTimer(), permitsPerSecond, warmupPeriod, unit,
                  3.0);
  }

SmoothWarmingUp(
        SleepingStopwatch stopwatch, long warmupPeriod, TimeUnit timeUnit, double coldFactor) {
      super(stopwatch);
      this.warmupPeriodMicros = timeUnit.toMicros(warmupPeriod); //1.设置预热时间
      this.coldFactor = coldFactor;//3.设置coldFactor为3
    }

    @Override
    void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) {
      double oldMaxPermits = maxPermits;
      double coldIntervalMicros = stableIntervalMicros * coldFactor; //1.设置冷却期等待时间数值coldIntervalMicros
      thresholdPermits = 0.5 * warmupPeriodMicros / stableIntervalMicros;//2.设置冷却期的阈值,thresholdPermits等于预热期产生令牌数的一半
      maxPermits = thresholdPermits
          + 2.0 * warmupPeriodMicros / (stableIntervalMicros + coldIntervalMicros);//3.设置持有令牌的最大值,为thresholdPermits的2倍
      slope = (coldIntervalMicros - stableIntervalMicros) / (maxPermits - thresholdPermits);//4.设置预热区的斜率;纵坐标之差/横坐标之差
      if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) {
        storedPermits = 0.0;
      } else {
        storedPermits = (oldMaxPermits == 0.0)
            ? maxPermits 
            : storedPermits * maxPermits / oldMaxPermits;
      }
    }

1.4.3、storedPermitsToWaitTime

前面说到,SmoothWarmingUp 和 SmoothBursty 的一个重要区别就在于 “获取当前令牌中可用令牌的等待时间”storedPermitsToWaitTime 方法, 而 “获取预支令牌的等待时间” 和之前一致。

@Override
    long storedPermitsToWaitTime(double storedPermits, double permitsToTake) {
      double availablePermitsAboveThreshold = storedPermits - thresholdPermits;//1.获取当前持有令牌数和阈值的差值availablePermitsAboveThreshold
      long micros = 0;
      if (availablePermitsAboveThreshold > 0.0) {//2.如果availablePermitsAboveThreshold>0,即当前持有令牌数>阈值,即到达冷区期;计算等待时间
        double permitsAboveThresholdToTake = min(availablePermitsAboveThreshold, permitsToTake);//3.计算WARM UP PERIOD部分计算的方法,这部分是一个梯形,梯形的面积计算公式是 “(上底 + 下底) * 高 / 2”
        micros = (long) (permitsAboveThresholdToTake
            * (permitsToTime(availablePermitsAboveThreshold)
            + permitsToTime(availablePermitsAboveThreshold - permitsAboveThresholdToTake)) / 2.0);
        permitsToTake -= permitsAboveThresholdToTake;//4.剩余的令牌从 stable部分拿
      }
      micros += (stableIntervalMicros * permitsToTake);//5.stable 部分令牌获取花费的时间
      return micros;
    }

如何理解这个方法?

举个例子:
创建限流器时 create(5, 4000, TimeUnit.MILLISECONDS);预热了 20 个令牌

场景 1:
当前持有 20 个令牌,请求一个令牌;需要等待的时间为:
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场景 2:
当前持有 18 个令牌,请求 1 个令牌;需要等待的时间为:
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场景 3:
当前持有 20 个令牌,一次性请求 11 个令牌;需要等待的时间为:
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场景 4:
当前持有 10 个令牌,一次性请求 1 个令牌;需要等待的时间为:
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小结:

  1. 当 storedPermits - thresholdPermits = availablePermitsAboveThreshold > 0 (冷却期)且 permitsToTake < availablePermitsAboveThreshold 时,等待时间是 WARM UP PERIOD 中的一个梯形面积;permitsToTake 是持有令牌中可用的数量
  2. 当 storedPermits - thresholdPermits = availablePermitsAboveThreshold > 0 (冷却期)且 permitsToTake > availablePermitsAboveThreshold 时,等待时间是 1+ (permitsToTake - availablePermitsAboveThreshold)* stable;即梯形 + 矩形的面积
  3. 当 storedPermits - thresholdPermits = availablePermitsAboveThreshold < 0 时(稳定期),等待时间是 permitsToTake* stable;即矩形的面积
  4. 当 storedPermits 等于 0 后,系统创建新的令牌后,获取等待时间的顺序为 4->2->1;即前文说的当系统请求增多,图像会像左移动,直到 storedPermits 为 0。等待一段时间后,随着令牌的生成当系统进入 cold 阶段时,图像会向右移,直到 storedPermits 等于 maxPermits。是一个动态调整的过程。

1.5、RateLimiter 流程总结

总结一下 SmoothWarmingUp 和 SmoothBursty 的创建和使用令牌的过程:
SmoothBursty

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SmoothWarmingUp

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最后

SmoothWarmingUp 和 SmoothBursty 的最大区别就在于,“获取已持有令牌中可用令牌的等待时间” 不同,SmoothBursty 是直接返回的,SmoothWarmingUp 则是基于 “热身模型” 和 “冷却期”(即一段时间没有获取令牌,衡量指标:当前持有的令牌数量大于某个阈值)的机制进行动态调整(冷却期按照梯形区域返回,否则按照矩形区域返回)

预支令牌的等待时间算法一致,waitTime = 预支令牌数量 * 生成一个令牌需要的时间(1/QPS)
SmoothWarmingUp 为系统提供一种冷启动的可能,例如:某系统底层使用缓存中间件,假如没有 “热身”,突发流量很可能造成缓存击穿等问题;WarmingUp 让系统应对突发流量有一个 “渐进准备资源” 的过程
Rhino 使用的令牌桶的平滑限流,即 WarmingUp 模式:Rhino C++ SDK 说明文档

二、基于漏桶的 ngx_http_limit_req_module

nginx 有两个限流模块,从 github 上 clone 代码,位置在 nginx/src/http/modules 目录下:

  • ngx_http_limit_req_module.c (nginx 的 limit_req 模块,用来 限制时间窗口内的平均速率)
  • ngx_http_limit_conn_module.c (nginx 的 limit_conn 模块,用来限制并发连接数)

两者都是按照 IP 或者域名限制的

本次调研仅聚焦其限流原理,相关配置参考: limit_req 官方说明 limit_conn 官方说明

2.1、核心思想

ngx_http_limit_req_module 限流核心思想:

  • 当用户第一次请求时,会新增一条记录(主要记录访问计数、访问时间、上次访问时间、剩余待处理请求),以客户端 IP 地址的 hash 值作为 key 存储在红黑树中(快速查找)
  • limit_req 根据配置的限流 QPS 数值,将 1 秒钟分层多个时间窗口;通过限制单个时间窗口的请求量来进行漏桶的恒定限流,该时间窗口等于 1/QPS,即单个令牌的创建时间
  • 限制的手段是通过比较相邻两次请求的时间间隔和单个令牌的创建时间来计算,属于一种 “惰性计算”
  • limit_req 指定了一个 burst 来应对突发流量,即漏桶的容量 1000,默认不配置为 0(由于请求时间的精度是毫秒,这里 1000 是 nginx 单位换算使用的,相关的变量数值均 1000)
  • IP 或者域名维度限流,因此是一 IP 一个桶

通俗来讲:就是创建一个令牌的时间,只能接收并处理一个请求,其他的排队或者直接丢弃

2.2、漏桶算法实现

用户可能同时配置若干限流,因此对于 HTTP 请求,nginx 需要遍历所有限流策略,判断是否需要限流;
ngx_http_limit_req_lookup 方法实现了漏桶算法,方法返回 3 种结果:

  • NGX_BUSY:请求速率超出限流配置,拒绝请求;
  • NGX_AGAIN:请求通过了当前限流策略校验,继续校验下一个限流策略;
  • NGX_OK:请求已经通过了所有限流策略的校验,可以执行下一阶段;
  • NGX_ERROR:出错
//limit,限流策略;hash,记录key的hash值;data,记录key的数据内容;len,记录key的数据长度;ep,待处理请求数目;account,是否是最后一条限流策略
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)
{
    //红黑树查找指定界定,sentinel代表红黑树的NULL节点
    while (node != sentinel) {
 
        if (hash < node->key) {
            node = node->left;
            continue;
        }
 
        if (hash > node->key) {
            node = node->right;
            continue;
        }
 
        //hash值相等,比较数据是否相等
        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); //将记录移动到LRU队列头部
     
            ms = (ngx_msec_int_t) (now - lr->last); //当前时间减去上次访问时间
          
            if (ms < -60000) {
                ms = 1;

            } else if (ms < 0) {
                ms = 0;
            }
            //漏桶算法
            excess = lr->excess - ctx->rate * ms / 1000 + 1000; //待处理请求书-限流速率*时间段+1个请求(速率,请求数等都乘以1000了)
 
            if (excess < 0) {
                excess = 0;
            }
 
            *ep = excess;
 
            //待处理数目超过burst(等待队列大小),返回NGX_BUSY拒绝请求(没有配置burst时,值为0)
            if ((ngx_uint_t) excess > limit->burst) {
                return NGX_BUSY;
            }
 
            if (account) {  //如果是最后一条限流策略,则更新上次访问时间,待处理请求数目,返回NGX_OK
                lr->excess = excess;
                lr->last = now;
                return NGX_OK;
            }
            //访问次数递增
            lr->count++;
 
            ctx->node = lr;
 
            return NGX_AGAIN; //非最后一条限流策略,返回NGX_AGAIN,继续校验下一条限流策略
        }
 
        node = (rc < 0) ? node->left : node->right;
    }
 
    //假如没有查找到节点,需要新建一条记录
    *ep = 0;
  
    size = offsetof(ngx_rbtree_node_t, color)
            + offsetof(ngx_http_limit_req_node_t, data)
            + len;
    //尝试淘汰记录(LRU)
    ngx_http_limit_req_expire(ctx, 1);
 
    node = ngx_slab_alloc_locked(ctx->shpool, size);//分配空间
    if (node == NULL) {  //空间不足,分配失败
        ngx_http_limit_req_expire(ctx, 0); //强制淘汰记录
 
        node = ngx_slab_alloc_locked(ctx->shpool, size); //分配空间
        if (node == NULL) { //分配失败,返回NGX_ERROR
            return NGX_ERROR;
        }
    }
 
    node->key = hash;  //赋值
    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);  //插入记录到红黑树与LRU队列
    ngx_queue_insert_head(&ctx->sh->queue, &lr->queue);
 
    if (account) { //如果是最后一条限流策略,则更新上次访问时间,待处理请求数目,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;  //非最后一条限流策略,返回NGX_AGAIN,继续校验下一条限流策略
     
}

当一个新请求进入 Nginx 的限流流程大致如下:

  • 计算当前请求 IP 地址 hash 值(hash 值相等后进而使用 IP 内容判断),在存放请求 IP 的红黑树中查找对应位置
  • 计算当前请求和上次请求时间 (保存在红黑树节点的 value 中) 的差值 ms
  • 根据公式 “excess = lr->excess - ctx->rate * ms / 1000 + 1000” 计算(漏桶算法的核心)
  • 更新当前节点信息(上一次请求时间等),根据限流结果返回响应

2.2.1、excess = lr->excess - ctx->rate * ms / 1000 + 1000

解释一下相关的变量:
excess:积压等待处理的请求数量(也就是桶中积压的令牌数量) 乘 1000(nginx 计算的时候单位换算乘 1000)
ctx->rate:限流的速率乘 1000(例如:设置当前的 IP 限流速率为 5 / 秒,则 rate 等于 5000;乘 1000 是 Nginx 内部的单位换算)
ms 是当前请求和上次成功请求时间的差值,单位毫秒

怎么理解这个表达式呢?
假设场景:

  • case1: 当漏桶的令牌以恒定消费的周期为 T,若当前请求和上一次请求的时间间隔 ms 大于等于 T(即 ms 时间期间创造的令牌数量等于 1);则桶中积压的令牌永远为 0
  • case2: 当 ms 小于 T 时(即 ms 时间期间创造的令牌数量小于 1),筒中会逐渐积压令牌

ms / 1000 的意思是本次请求在 1s 中的占比,ctx->rate * ms / 1000 意思是这段时间可以流过的请求数
1000 代表当次请求,即为 1(nginx 计算的时候单位换算乘 1000)
lr->excess - ctx->rate * ms / 1000 + 1000:的意思就是 当前积压令牌数 = 上次积压令牌数 - 这段时间可以产生的令牌数 + 本次请求(1 个令牌)

漏斗的本质:当 excess > limit->burst;即积压令牌 excess > 桶的最大容量,拒绝当前请求

举个例子,假设:
lr->excess 初始化为 0*1000
burst(桶最大容量)为 0*1000
令牌产生周期为 T,请求如下图所示
clipboard.png

三、基于计数器的 ngx_http_limit_conn_module

3.1、核心思想

limit_conn 模块用来限制某个 IP 的并发连接数。它的实现与 limit_req 模块类似,整体逻辑和实现更为简单。limit_conn 模块也将某个 IP 的信息存储在红黑树的节点中。

涉及两个核心方法:

  • ngx_http_limit_conn_handler(ngx_http_request_t *r) : 处理当前请求
  • ngx_http_limit_conn_lookup(ngx_rbtree_t rbtree, ngx_str_t key, uint32_t hash) : 根据请求 IP 的 hash 数在红黑树中查询,有则返回查询到的节点,没有则返回空

源代码详见:https://github.com/nginx/ngin...

3.2、计数器实现

conn_handler 方法处理请求的大致流程如下:

  • 首先根据 ngx_http_limit_conn_lookup 方法查找 IP 在红黑树中的节点;没有则说明请求是当前 IP 的第一个,创建节点,初始化连接数为 1,插入红黑树。
  • 找到该节点,则判断连接数是否超过链接最大值,超过则结束请求,返回拒绝信息;否则给连接数加一

请求处理完成后,对当前节点连接数减 1,若当前节点连接数减至 0,析构当前节点,回收内存

clipboard.png

参考

ngx_http_limit_req_module 源码分析
ngx_http_limit_conn_module 源码分析

阅读 493更新于 2019-09-03

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