接入层通常指请求流量的入口，该层的主要目的有：负载均衡、非法请求过滤、请求聚合、缓存、降级、限流、a/b测试、服务质量监控等等，可以参考笔者写的《使用nginx+lua(openresty)开发高性能web应用》。
对于nginx接入层限流可以使用nginx自带了两个模块：连接数限流模块ngx_http_limit_conn_module和漏桶算法实现的请求限流模块ngx_http_limit_req_module。还可以使用openresty提供的lua限流模块lua-resty-limit-traffic进行更复杂的限流场景。
limit_conn用来对某个key对应的总的网络连接数进行限流，可以按照如ip、域名维度进行限流。limit_req用来对某个key对应的请求的平均速率进行限流，并有两种用法：平滑模式（delay）和允许突发模式(nodelay)。
limit_conn是对某个key对应的总的网络连接数进行限流。可以按照ip来限制ip维度的总连接数，或者按照服务域名来限制某个域名的总连接数。但是记住不是每一个请求连接都会被计数器统计，只有那些被nginx处理的且已经读取了整个请求头的请求连接才会被计数器统计。
<b>配置示例：</b>
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limit_conn：要配置存放key和计数器的共享内存区域和指定key的最大连接数；此处指定的最大连接数是1，表示nginx最多同时并发处理1个连接；
limit_conn_zone：用来配置限流key、及存放key对应信息的共享内存区域大小；此处的key是“$binary_remote_addr”其表示ip地址，也可以使用如$server_name作为key来限制域名级别的最大连接数；
limit_conn_status：配置被限流后返回的状态码，默认返回503；
limit_conn_log_level：配置记录被限流后的日志级别，默认error级别。
<b>limit_conn的主要执行过程如下所示：</b>
1、请求进入后首先判断当前limit_conn_zone中相应key的连接数是否超出了配置的最大连接数；
2.1、如果超过了配置的最大大小，则被限流，返回limit_conn_status定义的错误状态码；
2.2、否则相应key的连接数加1，并注册请求处理完成的回调函数；
3、进行请求处理；
4、在结束请求阶段会调用注册的回调函数对相应key的连接数减1。
limt_conn可以限流某个key的总并发/请求数，key可以根据需要变化。
<b>按照ip限制并发连接数配置示例：</b>
首先定义ip维度的限流区域：
接着在要限流的location中添加限流逻辑：
即允许每个ip最大并发连接数为2。
使用ab测试工具进行测试，并发数为5个，总的请求数为5个：
将得到如下access.log输出：
此处我们把access log格式设置为log_format main '[$time_local] [$msec] $status'；分别是“日期 日期秒/毫秒值 响应状态码”。
如果被限流了，则在error.log中会看到类似如下的内容：
<b></b>
按照域名限制并发连接数配置示例：
首先定义域名维度的限流区域：
即允许每个域名最大并发请求连接数为2；这样配置可以实现服务器最大连接数限制。
limit_req是令牌桶算法实现，用于对指定key对应的请求进行限流，比如按照ip维度限制请求速率。
配置示例：
limit_req：配置限流区域、桶容量（突发容量，默认0）、是否延迟模式（默认延迟）；
limit_req_zone：配置限流key、及存放key对应信息的共享内存区域大小、固定请求速率；此处指定的key是“$binary_remote_addr”表示ip地址；固定请求速率使用rate参数配置，支持10r/s和60r/m，即每秒10个请求和每分钟60个请求，不过最终都会转换为每秒的固定请求速率（10r/s为每100毫秒处理一个请求；60r/m，即每1000毫秒处理一个请求）。
limit_req的主要执行过程如下所示：
1、请求进入后首先判断最后一次请求时间相对于当前时间（第一次是0）是否需要限流，如果需要限流则执行步骤2，否则执行步骤3；
2.1、如果没有配置桶容量（burst），则桶容量为0；按照固定速率处理请求；如果请求被限流，则直接返回相应的错误码（默认503）；
2.2、如果配置了桶容量（burst>0）且延迟模式(没有配置nodelay)；如果桶满了，则新进入的请求被限流；如果没有满则请求会以固定平均速率被处理（按照固定速率并根据需要延迟处理请求，延迟使用休眠实现）；
2.3、如果配置了桶容量（burst>0）且非延迟模式（配置了nodelay）；不会按照固定速率处理请求，而是允许突发处理请求；如果桶满了，则请求被限流，直接返回相应的错误码；
3、如果没有被限流，则正常处理请求；
4、nginx会在相应时机进行选择一些（3个节点）限流key进行过期处理，进行内存回收。
<b>首先定义ip维度的限流区域：</b>
限制为每秒500个请求，固定平均速率为2毫秒一个请求。
即桶容量为0（burst默认为0），且延迟模式。
使用ab测试工具进行测试，并发数为2个，总的请求数为10个：
虽然每秒允许500个请求，但是因为桶容量为0，所以流入的请求要么被处理要么被限流，无法延迟处理；另外平均速率在2毫秒左右，比如1465381556.410和1465381556.411被处理了；有朋友会说这固定平均速率不是1毫秒嘛，其实这是因为实现算法没那么精准造成的。
如果被限流在error.log中会看到如下内容：
如果被延迟了在error.log（日志级别要info级别）中会看到如下内容：
为了方便测试设置速率为每秒2个请求，即固定平均速率是500毫秒一个请求。
固定平均速率为500毫秒一个请求，通容量为3，如果桶满了新的请求被限流，否则可以进入桶中排队并等待（实现延迟模式）。
为了看出限流效果我们写了一个req.sh脚本：
首先进行6个并发请求6次url，然后休眠300毫秒，然后再进行6个并发请求6次url；中间休眠目的是为了能跨越2秒看到效果，如果看不到如下的效果可以调节休眠时间。
桶容量为3，即桶中在时间窗口内最多流入3个请求，且按照2r/s的固定速率处理请求（即每隔500毫秒处理一个请求）；桶计算时间窗口（1.5秒）=速率（2r/s）/桶容量(3)，也就是说在这个时间窗口内桶最多暂存3个请求。因此我们要以当前时间往前推1.5秒和1秒来计算时间窗口内的总请求数；另外因为默认是延迟模式，所以时间窗内的请求要被暂存到桶中，并以固定平均速率处理请求：
第一轮：有4个请求处理成功了，按照漏桶桶容量应该最多3个才对；这是因为计算算法的问题，第一次计算因没有参考值，所以第一次计算后，后续的计算才能有参考值，因此第一次成功可以忽略；这个问题影响很小可以忽略；而且按照固定500毫秒的速率处理请求。
第二轮：因为第一轮请求是突发来的，差不多都在1465433203.959时间点，只是因为漏桶将速率进行了平滑变成了固定平均速率（每500毫秒一个请求）；而第二轮计算时间应基于1465433203.959；而第二轮突发请求差不多都在1465433205.766时间点，因此计算桶容量的时间窗口应基于1465433203.959和1465433205.766来计算，计算结果为1465433205.766这个时间点漏桶为空了，可以流入桶中3个请求，其他请求被拒绝；又因为第一轮最后一次处理时间是1465433205.453，所以第二轮第一个请求被延迟到了1465433205.950。这里也要注意固定平均速率只是在配置的速率左右，存在计算精度问题，会有一些偏差。
如果桶容量改为1（burst=1），执行req.sh脚本可以看到如下输出：
桶容量为1，按照每1000毫秒一个请求的固定平均速率处理请求。
为了方便测试配置为每秒2个请求，固定平均速率是500毫秒一个请求。
<b>接着在要限流的location中添加限流逻辑：</b>
桶容量为3，如果桶满了直接拒绝新请求，且每秒2最多两个请求，桶按照固定500毫秒的速率以nodelay模式处理请求。
为了看到限流效果我们写了一个req.sh脚本：
<b>将得到类似如下access.log输出：</b>
桶容量为3（，即桶中在时间窗口内最多流入3个请求，且按照2r/s的固定速率处理请求（即每隔500毫秒处理一个请求）；桶计算时间窗口（1.5秒）=速率（2r/s）/桶容量(3)，也就是说在这个时间窗口内桶最多暂存3个请求。因此我们要以当前时间往前推1.5秒和1秒来计算时间窗口内的总请求数；另外因为配置了nodelay，是非延迟模式，所以允许时间窗内突发请求的；另外从本示例会看出两个问题：
第一轮和第七轮：有4个请求处理成功了；这是因为计算算法的问题，本示例是如果2秒内没有请求，然后接着突然来了很多请求，第一次计算的结果将是不正确的；这个问题影响很小可以忽略；
第五轮：1.0秒计算出来是3个请求；此处也是因计算精度的问题，也就是说limit_req实现的算法不是非常精准的，假设此处看成相对于2.75的话，1.0秒内只有1次请求，所以还是允许1次请求的。
如果限流出错了，可以配置错误页面：
limit_conn_zone/limit_req_zone定义的内存不足，则后续的请求将一直被限流，所以需要根据需求设置好相应的内存大小。
此处的限流都是单nginx的，假设我们接入层有多个nginx，此处就存在和应用级限流相同的问题；那如何处理呢？一种解决办法：建立一个负载均衡层将按照限流key进行一致性哈希算法将请求哈希到接入层nginx上，从而相同key的将打到同一台接入层nginx上；另一种解决方案就是使用nginx+lua（openresty）调用分布式限流逻辑实现。
之前介绍的两个模块使用上比较简单，指定key、指定限流速率等就可以了，如果我们想根据实际情况变化key、变化速率、变化桶大小等这种动态特性，使用标准模块就很难去实现了，因此我们需要一种可编程来解决我们问题；而openresty提供了lua限流模块lua-resty-limit-traffic，通过它可以按照更复杂的业务逻辑进行动态限流处理了。其提供了limit.conn和limit.req实现，算法与nginx limit_conn和limit_req是一样的。
此处我们来实现ngx_http_limit_req_module中的【场景2.2测试】，不要忘记下载lua-resty-limit-traffic模块并添加到openresty的lualib中。
<b>配置用来存放限流用的共享字典：</b>
<b>以下是实现【场景2.2测试】的限流代码limit_req.lua：</b>
即限流逻辑再nginx access阶段被访问，如果不被限流继续后续流程；如果需要被限流要么sleep一段时间继续后续流程，要么返回相应的状态码拒绝请求。
在分布式限流中我们使用了简单的nginx+lua进行分布式限流，有了这个模块也可以使用这个模块来实现分布式限流。
另外在使用nginx+lua时也可以获取ngx.var.connections_active进行过载保护，即如果当前活跃连接数超过阈值进行限流保护。
nginx也提供了limit_rate用来对流量限速，如limit_rate 50k，表示限制下载速度为50k。
到此笔者在工作中涉及的限流用法就介绍完，这些算法中有些允许突发，有些会整形为平滑，有些计算算法简单粗暴；其中令牌桶算法和漏桶算法实现上是类似的，只是表述的方向不太一样，对于业务来说不必刻意去区分它们；因此需要根据实际场景来决定如何限流，最好的算法不一定是最适用的。
https://en.wikipedia.org/wiki/token_bucket
https://en.wikipedia.org/wiki/leaky_bucket
http://redis.io/commands/incr
http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_req_module.html
http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_conn_module.html
https://github.com/openresty/lua-resty-limit-traffic
http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_core_module.html#limit_rate
本文转载自 开涛的博客 kaitao-1234567 微信公众号