参考：
- https://i4t.com/19399.html
- https://github.com/apache/apisix/issues/9193
- https://github.com/apache/apisix/issues/9830
- https://apisix.apache.org/docs/apisix/plugins/limit-conn/
- https://blog.frankel.ch/different-rate-limits-apisix/
在 Apache APISIX 中，限流共提供了三种方式，下面说一下
- limit-req 插件使用漏桶算法限制单个客户端对服务的请求速率
- limit-conn 插件用于限制客户端对单个服务的并发请求数。当客户端对路由的并发请求数达到限制时，可以返回自定义的状态码和响应信息。
- limit-count 件使用固定时间窗口算法，主要用于限制单个客户端在指定的时间范围内对服务的总请求数，并且会在 HTTP 响应头中返回剩余可以请求的个数。该插件原理与 GitHub API 的速率限制类似
请求的限制参数
key_type
- ["var", "var_combination"]
- var就是一个变更，不需要加$前缀
- var_combination是一组变更的组合，如key为：
$http_sub $http_x_forwarded_for
key
- ["remote_addr", "server_addr", "http_x_real_ip", "http_x_forwarded_for", "consumer_name"]
- 如果限流标识是在请求头里，如请求头是sub，那么key可以配置为
http_sub
var和var_combination类型对应的配置
- var_combination
"plugins": {
"limit-req": {
"burst": 10,
"key": "$consumer_name $remote_addr",
"key_type": "var_combination",
"rate": 2,
"rejected_code": 502
}
}
- var
"plugins": {
"limit-req": {
"burst": 2,
"key": "remote_addr",
"key_type": "var",
"rate": 3,
"rejected_code": 502
},
"limit-count": {
"allow_degradation": false,
"count": 5,
"key": "http_sub",
"key_type": "var",
"policy": "local",
"rejected_code": 429,
"rejected_msg": "请求太多了",
"show_limit_quota_header": true,
"time_window": 60
}
}
配置redis
- redis中key的组成
plugin-limit-countroute540160115966214871:2389086815:347c9e9e-076c-45e3-be74-c482fffcc6e5- plugin-插件名route路由id::limit里的key值
- 单节点
"plugins": {
"limit-count": {
"count": 2,
"time_window": 60,
"rejected_code": 503,
"key": "remote_addr",
"policy": "redis",
"redis_host": "127.0.0.1",
"redis_port": 6379,
"redis_password": "password",
"redis_database": 1,
"redis_timeout": 1001
}
}
- 集群模式
"plugins": {
"limit-count": {
"count": 2,
"time_window": 60,
"rejected_code": 503,
"key": "remote_addr",
"policy": "redis-cluster",
"redis_cluster_nodes": [
"127.0.0.1:5000",
"127.0.0.1:5001"
]
}
}
插件的解释
- limit-req
rate:
含义：每秒允许的请求数量。
示例：rate: 3 表示每个客户端（根据配置的 key）每秒最多可以发送 3 个请求。
burst:
含义：突发请求的最大数量。
示例：burst: 2 表示在短时间内，客户端可以突发额外的 2 个请求，即在正常速率为 3 的情况下，可以在某些时刻达到 5 个请求（3 + 2）。
- limit-count
count:
含义：在指定的时间窗口内允许的最大请求次数。
示例：count: 2 表示每个客户端（根据配置的 key）在 time_window 指定的时间段内最多可以发送 2 个请求。
time_window:
含义：时间窗口的长度，以秒为单位。
示例：time_window: 60 表示时间窗口为 60 秒。在这 60 秒内，客户端最多可以发送 2 个请求。
对redis-key的解释
在 APISIX 中使用 limit-count 插件时，生成的 Redis 键通常包含多个部分，这些部分用来标识具体的限流策略和相关信息。你提到的键示例是：
plugin-limit-countroute540160115966214871:2389086815:347c9e9e-076c-45e3-be74-c482fffcc6e5
我们可以将这个键分解为几个部分以便理解：
键的组成部分
-
plugin-limit-count：- 这是固定的前缀，表示该键是由
limit-count插件生成的。
- 这是固定的前缀，表示该键是由
-
route540160115966214871：- 这一部分通常表示与特定路由（route）相关的信息。
540160115966214871是路由的唯一标识符（ID），它对应于 APISIX 中配置的某个具体路由。这使得限流策略能够应用于特定的路由。
-
2389086815：- 这一部分通常表示限流的维度或时间窗口的标识符，可能是一个时间戳或者是请求计数的某一部分。
- 具体含义取决于你的限流配置，比如它可能是用于区分不同时间段内的请求计数。
-
347c9e9e-076c-45e3-be74-c482fffcc6e5：- 这一部分一般是用户标识符（如客户端 ID 或者其他唯一标识符），用于在限流策略中区分不同的用户或客户端。
- 这种设计允许对不同的用户或客户端分别进行限流控制。
总结
整个键的结构是为了确保每个限流实例都是唯一的，并且能够精确地与特定的路由和用户关联。通过这样的设计，APISIX 可以高效地管理和应用限流策略，以保障系统的稳定性和性能。
redis-count和redis-req的使用场景
漏桶算法（Leaky Bucket）和固定窗口限流（Fixed Window）是两种常见的限流策略，它们适用于不同的使用场景。以下是这两种限流策略的特点及其适用场景：
漏桶算法（Leaky Bucket）
特点：
- 平滑输出：漏桶算法允许请求以固定速率被处理，尽管输入请求可以是不规则的。
- 水位限制：桶内有一个容量限制，当达到上限时，多余的请求将被丢弃或拒绝。
- 时间延迟：由于请求是以固定速率“漏出”的，因此可能会引入一定的延迟。
使用场景：
- 网络流量控制：适合需要平稳流量输出的场景，如视频流、音频流等。
- API调用限制：在需要防止
突发流量对后端服务造成影响的情况下，可以使用漏桶算法来平衡请求量。 - 实时数据处理：适合处理实时数据流的场景，例如消息队列中的消息消费。
- 用户行为限制：例如限制用户在一定时间内的操作次数，以防止刷票、刷单等行为。
固定窗口限流（Fixed Window）
特点：
- 时间窗口：将时间划分为固定长度的窗口，在每个窗口内允许一定数量的请求。
- 突发性：在窗口开始时，所有请求都可以瞬间进入，但在窗口结束前不会再接受新的请求，直到下一个窗口开始。
- 简单易实现：相对其他限流算法，固定窗口的实现较为简单。
使用场景：
- 日常访问控制：适合控制用户在特定时间段内的访问频率，比如限制用户每天的登录次数。
- API接口调用：用于限制外部系统对内部API的调用频率，确保系统稳定性。
- 短时间高并发场景：如电商促销活动期间，可以快速处理大量请求，但需要限制每个用户的请求频率。
- 统计分析：适合进行简单的统计计算，如记录某一时间窗口内的访问量。
总结
- 漏桶算法更适合需要平滑流量控制的场景，能够有效防止突发流量造成的系统压力。
- 固定窗口限流则适合短时间内的请求控制，简单易用，适合一些对时间窗口要求不严格的应用。
根据具体的业务需求和系统架构，可以选择合适的限流策略来保障系统的稳定性和可用性。
标签：count,插件,请求,redis,限流,limit,key,apisix From： https://www.cnblogs.com/lori/p/18546656