Nginx官方文档(二十三)【ngx_http_limit_conn_module|ngx_http_limit_req_module】

企业场景ngx_http_limit_req_module模块/请求限制、并发限制、限速模块/ngx_http_auth_basic_module 限速分为两类:1)限制某个客户端在单位时间内同时访问的Http请求数,2)限制客户端的下载速度2.限速方式方法请求数限制:limit_req限制某个客户端在单位时间内同时访问的Http请求数,由ngx_http_limit_req_module实现。连接限制:limit_conn限制同一时间的并发数,使用ngx_http_limit_conn_module实现。下载限速:限制客户端下载资源的速度,使用ngx_http_core_module实现3.限速的原理漏桶算法和令牌桶算法。 阅读详情

ngx_http_limit_conn_module

ngx_http_limit_conn_module 模块用于限制每个已定义的 key 的连接数量,特别是来自单个 IP 地址的连接数量。

并非所有的连接都会被计数。只有当服务器处理了请求并且已经读取了整个请求头时,连接才被计数。

示例配置

http {
    limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;

    ...

    server {

        ...

        location /download/ {
            limit_conn addr 1;
        }

指令

limit_conn

-说明
语法limit_conn zone number;
默认——
上下文http、server、location

设置给定键值的共享内存区域和最大允许连接数。当超过此限制时,服务器将返回错误响应请求。例如:

limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;

server {
    location /download/ {
        limit_conn addr 1;
    }

同一时间只允许一个 IP 地址一个连接。

在 HTTP/2和 SPDY 中,每个并发请求都被视为一个单独的连接。

可以有多个 limit_conn 指令。 例如,以下配置将限制每个客户端 IP 连接到服务器的数量,同时限制连接到虚拟服务器的总数:

limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=perip:10m;
limit_conn_zone $server_name zone=perserver:10m;

server {
    ...
    limit_conn perip 10;
    limit_conn perserver 100;
}

当且仅当在当前级别上没有 limit_conn 指令时,这些指令才从前一级继承。

limit_conn_log_level

-说明
语法limit_conn_log_level info | notice | warn | error;
默认limit_conn_log_level error;
上下文http、server、location
提示该指令在 0.8.18 版本中出现

当服务器限制连接数时,设置所需的日志记录级别。

limit_conn_status

-说明
语法limit_conn_status code;
默认limit_conn_status 503;
上下文http、server、location
提示该指令在 1.3.15 版本中出现

设置响应拒绝请求返回的状态码。

limit_conn_zone

-说明
语法limit_conn_zone key zone=name:size;
默认——
上下文http

为共享内存区域设置参数,该区域将保留各种键的状态。特别是,该状态包含当前的连接数。key 可以包含文本、变量及其组合。不包括有空键值的请求。

在 1.7.6 版本之前,一个 key 可能只包含一个变量。

用法示例:

limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;

在这里,客户端 IP 地址作为 key。请注意,不是 $remote_addr,而是使用 $binary_remote_addr 变量。$remote_addr 变量的大小可以为 7 到 15 个字节不等。存储状态在 32 位平台上占用 32 或 64 字节的内存,在 64 位平台上总是占用 64 字节。对于 IPv4 地址,$binary_remote_addr 变量的大小始终为 4 个字节,对于 IPv6 地址则为 16 个字节。存储状态在 32 位平台上始终占用 32 或 64 个字节,在 64 位平台上占用 64 个字节。一兆字节的区域可以保持大约 32000 个 32 字节的状态或大约 16000 个 64 字节的状态。如果区域存储耗尽,服务器会将错误返回给所有其余的请求。

limit_zone

-说明
语法limit_zone name $variable size;
默认——
上下文http

该指令在 1.1.8 版本中已过时,并在 1.7.6 版本中被删除。请使用等效 limit_conn_zone 指令代替:

limit_conn_zone $variable zone=name:size;

原文档

http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_conn_module.html


ngx_http_limit_req_module

ngx_http_limit_req_module 模块(0.7.21)用于限制每个已定义 key 的请求处理速率,特别是来自单个 IP 地址请求的处理速率。限制机制采用了 leaky bucket (漏桶算法)方法完成。

示例配置

http {
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;

    ...

    server {

        ...

        location /search/ {
            limit_req zone=one burst=5;
        }

指令

limit_req

-说明
语法limit_req zone=name [burst=number] [nodelay];
默认——
上下文http、server、location

设置共享内存区域和请求的最大突发大小。如果请求速率超过为某个区域配置的速率,则它们的处理会延迟,从而使请求以定义的速率处理。过多的请求被延迟,直到它们的数量超过最大突发大小,在这种情况下请求被终止并出现错误。 默认情况下,最大突发大小等于零。例如:

limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;

server {
    location /search/ {
        limit_req zone=one burst=5;
    }

平均每秒不超过 1 个请求,并且突发不超过 5 个请求。

如果在限制期间延迟请求过多,则不需要使用参数 nodelay:

limit_req zone=one burst=5 nodelay;

可以存在多个 limit_req 指令。例如,以下配置将限制来自单个 IP 地址请求的处理速率,同时限制虚拟服务器的请求处理速率:

limit_req_zone $binary_remote_addr zone=perip:10m rate=1r/s;
limit_req_zone $server_name zone=perserver:10m rate=10r/s;

server {
    ...
    limit_req zone=perip burst=5 nodelay;
    limit_req zone=perserver burst=10;
}

当且仅当在当前级别上没有 limit_req 指令时,这些指令才从上一级继承。

limit_req_log_level

-说明
语法limit_req_log_level info | notice | warn | error;
默认limit_req_log_level error;
上下文http、server、location
提示该指令在 0.8.18 版本中出现

当服务器由于速率超出而拒绝处理请求或延迟请求处理时,设置所需的日志记录级别。延误情况的记录等级比拒绝情况的记录低一些。例如,如果指定了 limit_req_log_level notice,则延迟情况将会在 info 级别记录。

limit_req_status

-说明
语法limit_req_status code;
默认limit_req_status 503;
上下文http、server、location
提示该指令在 1.3.15 版本中出现

设置响应拒绝请求返回的状态码。

limit_req_zone

-说明
语法limit_req_zone key zone=name:size rate=rate;
默认——
上下文http

为共享内存区域设置参数,该区域将保留各种键的状态。特别是,该状态包含当前的连接数。key 可以包含文本、变量及其组合。不包括有空键值的请求。

在 1.7.6 版本之前,一个 key 可能只包含一个变量。

用法示例:

limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;

在这里,状态保持在 10 兆字节的区域 one,并且该区域的平均请求处理速率不能超过每秒 1 个请求。

客户端 IP 地址作为 key。请注意,不是 $remote_addr,而是使用 $binary_remote_addr 变量。$binary_remote_addr 变量的大小始终为 4 个字节,对于 IPv6 地址则为 16 个字节。存储状态在 32 位平台上始终占用 32 或 64 个字节,在 64 位平台上占用 64 个字节。一兆字节的区域可以保持大约 32000 个 32 字节的状态或大约 16000 个 64 字节的状态或大约 8000 个 128 字节的状态。

如果区域存储耗尽,最近最少使用的状态将被删除。即使在此之后无法创建新状态,该请求也会因错误而终止。

速率以每秒请求数(r/s)指定。如果需要每秒小于一个请求的速率,则按每分钟请求(r/m)指定。例如,每秒半请求是 30r/m。

原文档

http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_req_module.html

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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目录 1.产生背景 2.限流原理(简介) 3.Nginx实现限流的方式 3.1 模块介绍 3.2 模块指令实战 1.设置共享内存区域和允许的最大并发数。当超过此限制时,服务器将返回错误以响应请求。由ngx_http_limit_conn_module模块提供此功能。 2.对单个ip进行限流,只是表现在对请求次数的限制,但是并非所有连接都被计数。只有被服务器处理的用户请求连接,才会被进...

忆的博客 5606

Nginx流量控制实战:基于limit_req与limit_conn构建DDoS防御体系

在Web服务架构中,流量控制是保障系统稳定性的关键技术,其核心原理是通过算法对请求速率和并发连接进行限制,防止突发流量压垮后端服务。Nginx作为高性能的Web服务器和反向代理,内置的`limit_req`和`limit_conn`模块是实现流量控制的利器,它们分别基于漏桶算法和连接数限制机制,为应用入口提供了低成本、高效率的第一道防线。在应对DDoS攻击等安全威胁时,合理的流量控制策略能有效缓解服务器压力,为实施更高级的防御措施争取时间。通过精细化配置,如针对登录接口设置严格限流、对静态资源采用宽松策略,

chengyixian7877的博客 426

nginx限制请求(ngx_http_limit_req_module)模块和nginx设置ip白名单

Example Configuration http { limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s; ... server { ... location /search/ { limit_req zone=one burst=120 nodelay; } 一、limit_req_zone 语法:limi...

yaodunlin的博客 1072

nginx ngx_http_limit_conn_module

环境: ubuntu 16.04  apt-get 模式安装nginx  添加新模块 ngx_http_limit_conn_module 和 ngx_http_limit_req_module 1.下载nginx source  链接nginx/1.10.3 2. sudo nginx -V  nginx version: nginx/1.10.3 built by gcc 5.4.0

yhb598712254的专栏 1964

Nginx访问控制,限速limit_conn, limit_req

Nginx访问控制 —— deny_allow Nginx的deny和allow指令是由ngx_http_access_module模块提供,Nginx安装默认内置了该模块。 除非在安装时有指定 --without-http_access_module。 语法:allow/deny address | CIDR | unix: | all 它表示,允许/拒绝某个ip或者一个ip段...

tanyyinyu的博客 4371

limit_conn php,nginx limit配置参数解读

序本文主要解析一下ngx_http_core_module、ngx_http_limit_conn_module以及ngx_http_limit_req_module中的limit相关配置参数。limit_rate名称默认配置作用域官方说明中文解读模块limit_ratelimit_rate 0;http, server, location, if in locationLimits the ra...

weixin_42498641的博客 370
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