【Nginx源码研究】nginx限流模块详解

摘要：限流算法最简单粗暴的限流算法就是计数器法了，而比较常用的有漏桶算法和令牌桶算法计数器计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。

运营研发团队 李乐

限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务（定向到错误页）、排队等待（秒杀）、降级（返回兜底数据或默认数据）；

高并发系统常见的限流有：限制总并发数（数据库连接池）、限制瞬时并发数（如nginx的limit_conn模块，用来限制瞬时并发连接数）、限制时间窗口内的平均速率（nginx的limit_req模块，用来限制每秒的平均速率）；

另外还可以根据网络连接数、网络流量、CPU或内存负载等来限流。

最简单粗暴的限流算法就是计数器法了，而比较常用的有漏桶算法和令牌桶算法；

计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定，对于A接口来说，我们1分钟的访问次数不能超过100个。

那么我们我们可以设置一个计数器counter，其有效时间为1分钟（即每分钟计数器会被重置为0），每当一个请求过来的时候，counter就加1，如果counter的值大于100，就说明请求数过多；

这个算法虽然简单，但是有一个十分致命的问题，那就是临界问题。

如下图所示，在1:00前一刻到达100个请求，1:00计数器被重置，1:00后一刻又到达100个请求，显然计数器不会超过100，所有请求都不会被拦截；

然而这一时间段内请求数已经达到200，远超100。

如下图所示，有一个固定容量的漏桶，按照常量固定速率流出水滴；如果桶是空的，则不会流出水滴；流入到漏桶的水流速度是随意的；如果流入的水超出了桶的容量，则流入的水会溢出（被丢弃）；

可以看到漏桶算法天生就限制了请求的速度，可以用于流量整形和限流控制；

令牌桶是一个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个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃；

当一个请求达到时，会尝试从桶中获取令牌；如果有，则继续处理请求；如果没有则排队等待或者直接丢弃；

可以发现，漏桶算法的流出速率恒定或者为0，而令牌桶算法的流出速率却有可能大于r；

Nginx主要有两种限流方式：按连接数限流(ngx_http_limit_conn_module)、按请求速率限流(ngx_http_limit_req_module)；

学习限流模块之前还需要了解nginx对HTTP请求的处理过程，nginx事件处理流程等；

nginx将HTTP请求处理流程分为11个阶段，绝大多数HTTP模块都会将自己的handler添加到某个阶段（其中有4个阶段不能添加自定义handler），nginx处理HTTP请求时会挨个调用所有的handler；

typedef enum {
    NGX_HTTP_POST_READ_PHASE = 0, //目前只有realip模块会注册handler（nginx作为代理服务器时有用，后端以此获取客户端原始ip）
 
    NGX_HTTP_SERVER_REWRITE_PHASE,  //server块中配置了rewrite指令，重写url
 
    NGX_HTTP_FIND_CONFIG_PHASE,   //查找匹配location；不能自定义handler；
    NGX_HTTP_REWRITE_PHASE,       //location块中配置了rewrite指令，重写url
    NGX_HTTP_POST_REWRITE_PHASE,  //检查是否发生了url重写，如果有，重新回到FIND_CONFIG阶段；不能自定义handler；
 
    NGX_HTTP_PREACCESS_PHASE,     //访问控制，限流模块会注册handler到此阶段
 
    NGX_HTTP_ACCESS_PHASE,        //访问权限控制
    NGX_HTTP_POST_ACCESS_PHASE,   //根据访问权限控制阶段做相应处理；不能自定义handler；
 
    NGX_HTTP_TRY_FILES_PHASE,     //只有配置了try_files指令，才会有此阶段；不能自定义handler；
    NGX_HTTP_CONTENT_PHASE,       //内容产生阶段，返回响应给客户端
 
    NGX_HTTP_LOG_PHASE            //日志记录
} ngx_http_phases;

nginx使用结构体ngx_module_s表示一个模块，其中字段ctx，是一个指向模块上下文结构体的指针；nginx的HTTP模块上下文结构体如下所示（上下文结构体的字段都是一些函数指针）：

typedef struct {
    ngx_int_t   (*preconfiguration)(ngx_conf_t *cf);
    ngx_int_t   (*postconfiguration)(ngx_conf_t *cf);  //此方法注册handler到相应阶段
 
    void       *(*create_main_conf)(ngx_conf_t *cf);   //http块中的主配置
    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模块为例，postconfiguration方法简单实现如下：

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模块的限流方法；nginx处理HTTP请求时，都会调用此方法判断应该继续执行还是拒绝请求
 
    return NGX_OK;
}

假设nginx使用的是epoll。

nginx需要将所有关心的fd注册到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);

方法第一个参数是ngx_event_t结构体指针，代表关心的一个读或者写事件；nginx为事件可能会设置一个超时定时器，从而能够处理事件超时情况；定义如下：

struct ngx_event_s {
    
    ngx_event_handler_pt  handler; //函数指针：事件的处理函数
 
    ngx_rbtree_node_t   timer;     //超时定时器，存储在红黑树中（节点的key即为事件的超时时间）
 
    unsigned         timedout:1;   //记录事件是否超时
 
};

一般都会循环调用epoll_wait监听所有fd，处理发生的读写事件；epoll_wait是阻塞调用，最后一个参数timeout是超时时间，即最多阻塞timeout时间如果还是没有事件发生，方法会返回；

nginx在设置超时时间timeout时，会从上面说的记录超时定时器的红黑树中查找最近要到时的节点，以此作为epoll_wait的超时时间，如下面代码所示；

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);
}

同时nginx在每次循环的最后，会从红黑树中查看是否有事件已经过期，如果过期，标记timeout=1，并调用事件的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) {  //当前事件已经超时
            ev = (ngx_event_t *) ((char *) node - offsetof(ngx_event_t, timer));
 
            ev->timedout = 1;
 
            ev->handler(ev);
 
            continue;
        }
 
        break;
    }
}

nginx就是通过上面的方法实现了socket事件的处理，定时事件的处理；

ngx_http_limit_req_module模块解析

=====

ngx_http_limit_req_module模块是对请求进行限流，即限制某一时间段内用户的请求速率；且使用的是令牌桶算法；

ngx_http_limit_req_module模块提供一下配置指令，供用户配置限流策略

//每个配置指令主要包含两个字段：名称，解析配置的处理方法
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表示远程客户端IP；
    //zone配置一个存储空间（需要分配空间记录每个客户端的访问速率，超时空间限制使用lru算法淘汰；注意此空间是在共享内存分配的，所有worker进程都能访问）
    //rate表示限制速率，此例为1qps
    { ngx_string("limit_req_zone"),
      ngx_http_limit_req_zone,
     },
 
    //用法：limit_req zone=one burst=5 nodelay;
    //zone指定使用哪一个共享空间
    //超出此速率的请求是直接丢弃吗？burst配置用于处理突发流量，表示最大排队请求数目，当客户端请求速率超过限流速率时，请求会排队等待；而超出burst的才会被直接拒绝；
    //nodelay必须与burst一起使用；此时排队等待的请求会被优先处理；否则假如这些请求依然按照限流速度处理，可能等到服务器处理完成后，客户端早已超时
    { ngx_string("limit_req"),
      ngx_http_limit_req,
     },
 
    //当请求被限流时，日志记录级别；用法：limit_req_log_level info | notice | warn | error;
    { ngx_string("limit_req_log_level"),
      ngx_conf_set_enum_slot,
     },
 
    //当请求被限流时，给客户端返回的状态码；用法：limit_req_status 503
    { ngx_string("limit_req_status"),
      ngx_conf_set_num_slot,
    },
};

注意：$binary_remote_addr是nginx提供的变量，用户在配置文件中可以直接使用；nginx还提供了许多变量，在ngx_http_variable.c文件中查找ngx_http_core_variables数组即可：

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过程会注册ngx_http_limit_req_handler方法到HTTP处理的NGX_HTTP_PREACCESS_PHASE阶段；

ngx_http_limit_req_handler会执行漏桶算法，判断是否超出配置的限流速率，从而进行丢弃或者排队或者通过；

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），以客户端IP地址（配置$binary_remote_addr）的hash值作为key存储在红黑树中（快速查找），同时存储在LRU队列中（存储空间不够时，淘汰记录，每次都是从尾部删除）；当用户再次请求时，会从红黑树中查找这条记录并更新，同时移动记录到LRU队列首部；

limit_req_zone配置限流算法所需的存储空间（名称及大小），限流速度，限流变量（客户端IP等），结构如下：

typedef struct {
    ngx_http_limit_req_shctx_t  *sh;
    ngx_slab_pool_t             *shpool;//内存池
    ngx_uint_t                   rate; //限流速度（qps乘以1000存储）
    ngx_int_t                    index; //变量索引（nginx提供了一系列变量，用户配置的限流变量索引）
    ngx_str_t                    var;   //限流变量名称
    ngx_http_limit_req_node_t   *node;
} ngx_http_limit_req_ctx_t;
 
//同时会初始化共享存储空间
struct ngx_shm_zone_s {
    void                     *data;  //data指向ngx_http_limit_req_ctx_t结构
    ngx_shm_t                 shm;   //共享空间
    ngx_shm_zone_init_pt      init;  //初始化方法函数指针
    void                     *tag;   //指向ngx_http_limit_req_module结构体
};

limit_req配置限流使用的存储空间，排队队列大小，是否紧急处理，结构如下：

typedef struct {
    ngx_shm_zone_t              *shm_zone;  //共享存储空间
     
    ngx_uint_t                   burst;     //队列大小
    ngx_uint_t                   nodelay;   //有请求排队时是否紧急处理，与burst配合使用（如果配置，则会紧急处理排队请求，否则依然按照限流速度处理）
} ngx_http_limit_req_limit_t;

前面说过用户访问记录会同时存储在红黑树与LRU队列中，结构如下：

//记录结构体
typedef struct {
    u_char                       color;
    u_char                       dummy;
    u_short                      len;    //数据长度
    ngx_queue_t                  queue; 
    ngx_msec_t                   last;   //上次访问时间
     
    ngx_uint_t                   excess; //当前剩余待处理的请求数（nginx用此实现令牌桶限流算法）
    ngx_uint_t                   count;  //此类记录请求的总数
    u_char                       data[1];//数据内容（先按照key（hash值）查找，再比较数据内容是否相等）
} ngx_http_limit_req_node_t;
 
//红黑树节点，key为用户配置限流变量的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; //红黑树
    ngx_rbtree_node_t             sentinel; //NIL节点
    ngx_queue_t                   queue; //LRU队列
} ngx_http_limit_req_shctx_t;
 
//队列只有prev和next指针
struct ngx_queue_s {
    ngx_queue_t  *prev;
    ngx_queue_t  *next;
};

思考1：ngx_http_limit_req_node_t记录通过prev和next指针形成双向链表，实现LRU队列；最新访问的节点总会被插入链表头部，淘汰时从尾部删除节点；

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获取ngx_http_limit_req_node_t结构首地址，实现如下：
 
#define ngx_queue_data(q, type, link)    (type *) ((u_char *) q - offsetof(type, link)) //queue字段地址减去其在结构体中偏移，为结构体首地址

思考2：限流算法首先使用key查找红黑树节点，从而找到对应的记录，红黑树节点如何与记录ngx_http_limit_req_node_t结构关联起来呢？在ngx_http_limit_req_module模块可以找到以代码：

size = offsetof(ngx_rbtree_node_t, color)    //新建记录分配内存，计算所需空间大小
       + 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为u_char类型，为什么能强制转换为ngx_http_limit_req_node_t指针类型呢？
 
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);

通过分析上面代码，ngx_rbtree_node_s结构体的color与data字段其实是无意义的，结构体的生命形式与最终存储形式是不同的，nginx最终使用以下存储形式存储每条记录；

上面提到在postconfiguration过程会注册ngx_http_limit_req_handler方法到HTTP处理的NGX_HTTP_PREACCESS_PHASE阶段；

因此在处理HTTP请求时，会执行ngx_http_limit_req_handler方法判断是否需要限流；

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
    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
 
            excess = lr->excess - ctx->rate * ngx_abs(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;
    //存储空间大小计算方法参照3.2.1节数据结构
    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
     
}

举个例子，假如burst配置为0，待处理请求数初始为excess；令牌产生周期为T；如下图所示

上一节叩痛算法中，会执行ngx_http_limit_req_expire淘汰一条记录，每次都是从LRU队列末尾删除；

第二个参数n，当n==0时，强制删除末尾一条记录，之后再尝试删除一条或两条记录；n==1时，会尝试删除一条或两条记录；代码实现如下：

static void ngx_http_limit_req_expire(ngx_http_limit_req_ctx_t *ctx, ngx_uint_t n)
{
    //最多删除3条记录
    while (n < 3) {
        //尾部节点
        q = ngx_queue_last(&ctx->sh->queue);
        //获取记录
        lr = ngx_queue_data(q, ngx_http_limit_req_node_t, queue);
         
        //注意：当为0时，无法进入if代码块，因此一定会删除尾部节点；当n不为0时，进入if代码块，校验是否可以删除
        if (n++ != 0) {
 
            ms = (ngx_msec_int_t) (now - lr->last);
            ms = ngx_abs(ms);
            //短时间内被访问，不能删除，直接返回
            if (ms < 60000) {
                return;
            }
             
            //有待处理请求，不能删除，直接返回
            excess = lr->excess - ctx->rate * ms / 1000;
            if (excess > 0) {
                return;
            }
        }
 
        //删除
        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是为了应对突发流量的，偶然间的突发流量到达时，应该允许服务端多处理一些请求才行；

当burst为0时，请求只要超出限流速率就会被拒绝；当burst大于0时，超出限流速率的请求会被排队等待 处理，而不是直接拒绝；

排队过程如何实现？而且nginx还需要定时去处理排队中的请求；

2.2小节提到事件都有一个定时器，nginx是通过事件与定时器配合实现请求的排队与定时处理；

ngx_http_limit_req_handler方法有下面的代码：

//计算当前请求还需要排队多久才能处理
delay = ngx_http_limit_req_account(limits, n, &excess, &limit);

//添加可读事件
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; //可写事件处理函数
ngx_add_timer(r->connection->write, delay);    //可写事件添加定时器（超时之前是不能往客户端返回的）

计算delay的方法很简单，就是遍历所有的限流策略，计算处理完所有待处理请求需要的时间，返回最大值；

if (limits[n].nodelay) { //配置了nodelay时，请求不会被延时处理，delay为0
    continue;
}
 
delay = excess * 1000 / ctx->rate;
 
if (delay > max_delay) {
    max_delay = delay;
    *ep = excess;
    *limit = &limits[n];
}

简单看看可写事件处理函数ngx_http_limit_req_delay的实现

static void ngx_http_limit_req_delay(ngx_http_request_t *r)
{
    
    wev = r->connection->write;
 
    if (!wev->timedout) {  //没有超时不会处理
 
        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);  //超时了，继续处理HTTP请求
}

1）配置nginx限流速率为1qps，针对客户端IP地址限流（返回状态码默认为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）连续并发发起若干请求；

3）查看服务端access日志，可以看到22秒连续到达3个请求，只处理1个请求；23秒到达两个请求，第一个请求处理，第二个请求被拒绝

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时，超过请求会被直接拒绝，为了应对突发流量，应该允许请求被排队处理；因此配置burst=5，即最多允许5个请求排队等待处理；

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并发发起10个请求，ab -n 10 -c 10 http://xxxxx；

3）查看服务端access日志；根据日志显示第一个请求被处理，2到5四个请求拒绝，6到10五个请求被处理；为什么会是这样的结果呢？

查看ngx_http_log_module，注册handler到NGX_HTTP_LOG_PHASE阶段（HTTP请求处理最后一个阶段）；

因此实际情况应该是这样的：10个请求同时到达，第一个请求到达直接被处理，第2到6个请求到达，排队延迟处理（每秒处理一个）；第7到10个请求被直接拒绝，因此先打印access日志；

第2到6个请求米诶秒处理一个，处理完成打印access日志，即49到53秒每秒处理一个；

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统计的响应时间见下面，最小响应时间87ms，最大响应时间5128ms，平均响应时间为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显示，配置burst后，虽然突发请求会被排队处理，但是响应时间过长，客户端可能早已超时；因此添加配置nodelay，使得nginx紧急处理等待请求，以减小响应时间：

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并发发起10个请求，ab -n 10 -c 10 http://xxxx/；

3）查看服务端access日志；第一个请求直接处理，第2到6个五个请求排队处理（配置nodelay，nginx紧急处理），第7到10四个请求被拒绝

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统计的响应时间见下面，最小响应时间85ms，最大响应时间92ms，平均响应时间为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（漏桶算法与令牌桶算法），并简单介绍nginx处理HTTP请求的过程，nginx定时事件实现；然后详细分析ngx_http_limit_req_module模块的基本数据结构，及其限流过程；并以实例帮助读者体会nginx限流的配置及结果。至于另一个模块ngx_http_limit_conn_module是针对链接数的限流，比较容易理解，在此就不做详细介绍。