OpenResty(nginx)限流配置实现

OpenResty限频限流 OpenResty限频限流 之前对系统限流这个话题有过一次讨论,之后有在实际工作中遇到一次应用,写一篇文章记录本次实践。 背景 目前在做的系统有提供Open API接入,即客户通过API Key接入使用系统功能。所允许接入的API根据功能种类不同所需系统开销有所差异,从技术角度希望对系统增加一些保护措施,避免用户接入使用过程有意或无意高频调用一些API对系统构成压力,从而影响整个系统稳定性。 限制主要考虑两个维度: 限频,限制单位时间内调用次数,关注调用速度 限流,限制时间窗口内调用次数,关注调用总量 阅读详情

一般情况下,首页的并发量是比较大的,即使有了多级缓存,如果有大量恶意的请求,也会对系统造成影响。而限流就是保护措施之一。

nginx提供两种限流的方式:

  • 一是控制速率

  • 二是控制并发连接数

控制速率

控制速率的方式之一就是采用漏桶算法。

漏桶算法实现控制速率限流

漏桶(Leaky Bucket)算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水(接口有响应速率),当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速率),然后就拒绝请求,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率.示意图如下:

漏桶算法实现 nginx的配置

   # 设置限流配置
    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;
        }
    }

解释:

 binary_remote_addr 是一种key,表示基于 remote_addr(客户端IP) 来做限流,binary_ 的目的是压缩内存占用量。
zone:定义共享内存区来存储访问信息, myRateLimit:10m 表示一个大小为10M,名字为myRateLimit的内存区域。1M能存储16000 IP地址的访问信息,10M可以存储16W IP地址访问信息。
rate 用于设置最大访问速率,rate=10r/s 表示每秒最多处理10个请求。Nginx 实际上以毫秒为粒度来跟踪请求信息,因此 10r/s 实际上是限制:每100毫秒处理一个请求。这意味着,自上一个请求处理完后,若后续100毫秒内又有请求到达,将拒绝处理该请求.我们这里设置成2 方便测试。

 

处理突发流量

 # 设置限流配置
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=myRateLimit:10m rate=2r/s;

server {
    location / {
		limit_req zone=myRateLimit burst=20;
        root   html;
        index  index.html index.htm;
    }
}

 

上面例子限制 10r/s,如果有时正常流量突然增大,超出的请求将被拒绝,无法处理突发流量,可以结合 burst 参数使用来解决该问题。

例如,如下配置表示:

burst 译为突发、爆发,表示在超过设定的处理速率后能额外处理的请求数,当 rate=10r/s 时,将1s拆成10份,即每100ms可处理1个请求。

此处,burst=20 ,若同时有21个请求到达,Nginx 会处理第一个请求,剩余20个请求将放入队列,然后每隔100ms从队列中获取一个请求进行处理。若请求数大于21,将拒绝处理多余的请求,直接返回503.

不过,单独使用 burst 参数并不实用。假设 burst=50 ,rate依然为10r/s,排队中的50个请求虽然每100ms会处理一个,但第50个请求却需要等待 50 * 100ms即 5s,这么长的处理时间自然难以接受。

因此,burst 往往结合 nodelay 一起使用。

例如:如下配置:

 # 设置限流配置
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=myRateLimit:10m rate=2r/s;

server {
    location / {
        limit_req zone=myRateLimit burst=5 nodelay;
        root   html;
        index  index.html index.htm;
    }
}

如上表示:

平均每秒允许不超过2个请求,突发不超过5个请求,并且处理突发5个请求的时候,没有延迟,等到完成之后,按照正常的速率处理。

 

如上两种配置结合就达到了速率稳定,但突然流量也能正常处理的效果。配置代码如下:

  # 设置限流配置
    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 burst = 5 nodelay;
            root   html;
            index  index.html index.htm;
        }
    }

测试:如下图 在1秒钟之内可以刷新5次,正常处理。 但是超过之后,连续刷新5次,抛出异常。

 

还可以做一些其他的限流

根据IP进行限流

或者

 

 

使用OpenResty进行限流的基本配置 使用OpenResty进行限流的基本配置1.安装OpenResty1. 添加仓库执行命令2. 执行安装3. 安装成功后 会在默认的目录如下:2.安装nginx3.测试访问4.广告的载入和读取1.声明nginx缓存2.在/root/lua目录下创建read_content.lua:3.在nginx.conf中进行调用5. 控制并发量1. nginx的限流(1) 控制速率处理突发流量(2) 控制并发量 以商城轮播广告为例 采用多级缓存的方式来减少下游系统的服务压力。 先查询openresty本地缓存 ,如果没有 阅读详情

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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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java_xth
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