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聊聊高并發(fā)系統(tǒng)限流特技-1來(lái)自開(kāi)濤的博客

在開(kāi)發(fā)高并發(fā)系統(tǒng)時(shí)有三把利器用來(lái)保護(hù)系統(tǒng)：緩存、降級(jí)和限流。緩存的目的是提升系統(tǒng)訪(fǎng)問(wèn)速度和增大系統(tǒng)能處理的容量，可謂是抗高并發(fā)流量的銀彈；而降級(jí)是當(dāng)服務(wù)出問(wèn)題或者影響到核心流程的性能則需要暫時(shí)屏蔽掉，待高峰或者問(wèn)題解決后再打開(kāi)；而有些場(chǎng)景并不能用緩存和降級(jí)來(lái)解決，比如稀缺資源（秒殺、搶購(gòu)）、寫(xiě)服務(wù)（如評(píng)論、下單）、頻繁的復(fù)雜查詢(xún)（評(píng)論的最后幾頁(yè)），因此需有一種手段來(lái)限制這些場(chǎng)景的并發(fā)/請(qǐng)求量，即限流。

限流的目的是通過(guò)對(duì)并發(fā)訪(fǎng)問(wèn)/請(qǐng)求進(jìn)行限速或者一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的的請(qǐng)求進(jìn)行限速來(lái)保護(hù)系統(tǒng)，一旦達(dá)到限制速率則可以拒絕服務(wù)（定向到錯(cuò)誤頁(yè)或告知資源沒(méi)有了）、排隊(duì)或等待（比如秒殺、評(píng)論、下單）、降級(jí)（返回托底數(shù)據(jù)或默認(rèn)數(shù)據(jù)，如商品詳情頁(yè)庫(kù)存默認(rèn)有貨）。

一般開(kāi)發(fā)高并發(fā)系統(tǒng)常見(jiàn)的限流有：限制總并發(fā)數(shù)（比如數(shù)據(jù)庫(kù)連接池、線(xiàn)程池）、限制瞬時(shí)并發(fā)數(shù)（如nginx的limit_conn模塊，用來(lái)限制瞬時(shí)并發(fā)連接數(shù)）、限制時(shí)間窗口內(nèi)的平均速率（如Guava的RateLimiter、nginx的limit_req模塊，限制每秒的平均速率）；其他還有如限制遠(yuǎn)程接口調(diào)用速率、限制MQ的消費(fèi)速率。另外還可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)、網(wǎng)絡(luò)流量、CPU或內(nèi)存負(fù)載等來(lái)限流。

先有緩存這個(gè)銀彈，后有限流來(lái)應(yīng)對(duì)618、雙十一高并發(fā)流量，在處理高并發(fā)問(wèn)題上可以說(shuō)是如虎添翼，不用擔(dān)心瞬間流量導(dǎo)致系統(tǒng)掛掉或雪崩，最終做到有損服務(wù)而不是不服務(wù)；限流需要評(píng)估好，不可亂用，否則會(huì)正常流量出現(xiàn)一些奇怪的問(wèn)題而導(dǎo)致用戶(hù)抱怨。

因在實(shí)際工作中遇到過(guò)許多人來(lái)問(wèn)如何進(jìn)行限流，因此本文會(huì)詳細(xì)介紹各種限流手段。那么接下來(lái)我們從限流算法、應(yīng)用級(jí)限流、分布式限流、接入層限流來(lái)詳細(xì)學(xué)習(xí)下限流技術(shù)手段。

限流算法

常見(jiàn)的限流算法有：令牌桶、漏桶。計(jì)數(shù)器也可以進(jìn)行粗暴限流實(shí)現(xiàn)。

令牌桶算法

令牌桶算法是一個(gè)存放固定容量令牌的桶，按照固定速率往桶里添加令牌。令牌桶算法的描述如下：

假設(shè)限制2r/s，則按照500毫秒的固定速率往桶中添加令牌；

桶中最多存放b個(gè)令牌，當(dāng)桶滿(mǎn)時(shí)，新添加的令牌被丟棄或拒絕；

當(dāng)一個(gè)n個(gè)字節(jié)大小的數(shù)據(jù)包到達(dá)，將從桶中刪除n個(gè)令牌，接著數(shù)據(jù)包被發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)上；

如果桶中的令牌不足n個(gè)，則不會(huì)刪除令牌，且該數(shù)據(jù)包將被限流（要么丟棄，要么緩沖區(qū)等待）。

漏桶算法

漏桶作為計(jì)量工具（The Leaky Bucket Algorithm as a Meter）時(shí)，可以用于流量整形（Traffic Shaping）和流量控制（TrafficPolicing），漏桶算法的描述如下：

一個(gè)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，則不需流出水滴；

可以以任意速率流入水滴到漏桶；

如果流入水滴超出了桶的容量，則流入的水滴溢出了（被丟棄），而漏桶容量是不變的。

令牌桶和漏桶對(duì)比：

令牌桶是按照固定速率往桶中添加令牌，請(qǐng)求是否被處理需要看桶中令牌是否足夠，當(dāng)令牌數(shù)減為零時(shí)則拒絕新的請(qǐng)求；

漏桶則是按照常量固定速率流出請(qǐng)求，流入請(qǐng)求速率任意，當(dāng)流入的請(qǐng)求數(shù)累積到漏桶容量時(shí)，則新流入的請(qǐng)求被拒絕；

令牌桶限制的是平均流入速率（允許突發(fā)請(qǐng)求，只要有令牌就可以處理，支持一次拿3個(gè)令牌，4個(gè)令牌），并允許一定程度突發(fā)流量；

漏桶限制的是常量流出速率（即流出速率是一個(gè)固定常量值，比如都是1的速率流出，而不能一次是1，下次又是2），從而平滑突發(fā)流入速率；

令牌桶允許一定程度的突發(fā)，而漏桶主要目的是平滑流入速率；

兩個(gè)算法實(shí)現(xiàn)可以一樣，但是方向是相反的，對(duì)于相同的參數(shù)得到的限流效果是一樣的。

另外有時(shí)候我們還使用計(jì)數(shù)器來(lái)進(jìn)行限流，主要用來(lái)限制總并發(fā)數(shù)，比如數(shù)據(jù)庫(kù)連接池、線(xiàn)程池、秒殺的并發(fā)數(shù)；只要全局總請(qǐng)求數(shù)或者一定時(shí)間段的總請(qǐng)求數(shù)設(shè)定的閥值則進(jìn)行限流，是簡(jiǎn)單粗暴的總數(shù)量限流，而不是平均速率限流。

到此基本的算法就介紹完了，接下來(lái)我們首先看看應(yīng)用級(jí)限流。

應(yīng)用級(jí)限流

限流總并發(fā)/連接/請(qǐng)求數(shù)

對(duì)于一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)來(lái)說(shuō)一定會(huì)有極限并發(fā)/請(qǐng)求數(shù)，即總有一個(gè)TPS/QPS閥值，如果超了閥值則系統(tǒng)就會(huì)不響應(yīng)用戶(hù)請(qǐng)求或響應(yīng)的非常慢，因此我們最好進(jìn)行過(guò)載保護(hù)，防止大量請(qǐng)求涌入擊垮系統(tǒng)。

如果你使用過(guò)Tomcat，其Connector其中一種配置有如下幾個(gè)參數(shù)：

acceptCount：如果Tomcat的線(xiàn)程都忙于響應(yīng)，新來(lái)的連接會(huì)進(jìn)入隊(duì)列排隊(duì)，如果超出排隊(duì)大小，則拒絕連接；

maxConnections：瞬時(shí)最大連接數(shù)，超出的會(huì)排隊(duì)等待；

maxThreads：Tomcat能啟動(dòng)用來(lái)處理請(qǐng)求的最大線(xiàn)程數(shù)，如果請(qǐng)求處理量一直遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于最大線(xiàn)程數(shù)則可能會(huì)僵死。

詳細(xì)的配置請(qǐng)參考官方文檔。另外如Mysql（如max_connections）、Redis（如tcp-backlog）都會(huì)有類(lèi)似的限制連接數(shù)的配置。

限流總資源數(shù)

如果有的資源是稀缺資源（如數(shù)據(jù)庫(kù)連接、線(xiàn)程），而且可能有多個(gè)系統(tǒng)都會(huì)去使用它，那么需要限制應(yīng)用；可以使用池化技術(shù)來(lái)限制總資源數(shù)：連接池、線(xiàn)程池。比如分配給每個(gè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫(kù)連接是100，那么本應(yīng)用最多可以使用100個(gè)資源，超出了可以等待或者拋異常。

限流某個(gè)接口的總并發(fā)/請(qǐng)求數(shù)

如果接口可能會(huì)有突發(fā)訪(fǎng)問(wèn)情況，但又擔(dān)心訪(fǎng)問(wèn)量太大造成崩潰，如搶購(gòu)業(yè)務(wù)；這個(gè)時(shí)候就需要限制這個(gè)接口的總并發(fā)/請(qǐng)求數(shù)總請(qǐng)求數(shù)了；因?yàn)榱６缺容^細(xì)，可以為每個(gè)接口都設(shè)置相應(yīng)的閥值?？梢允褂肑ava中的AtomicLong進(jìn)行限流：

================================

try{

if(atomic.incrementAndGet() > 限流數(shù)) {

//拒絕請(qǐng)求

}

//處理請(qǐng)求

}finally{

atomic.decrementAndGet();

}

=========================================

適合對(duì)業(yè)務(wù)無(wú)損的服務(wù)或者需要過(guò)載保護(hù)的服務(wù)進(jìn)行限流，如搶購(gòu)業(yè)務(wù)，超出了大小要么讓用戶(hù)排隊(duì)，要么告訴用戶(hù)沒(méi)貨了，對(duì)用戶(hù)來(lái)說(shuō)是可以接受的。而一些開(kāi)放平臺(tái)也會(huì)限制用戶(hù)調(diào)用某個(gè)接口的試用請(qǐng)求量，也可以用這種計(jì)數(shù)器方式實(shí)現(xiàn)。這種方式也是簡(jiǎn)單粗暴的限流，沒(méi)有平滑處理，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇使用；

限流某個(gè)接口的時(shí)間窗請(qǐng)求數(shù)

即一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的請(qǐng)求數(shù)，如想限制某個(gè)接口/服務(wù)每秒/每分鐘/每天的請(qǐng)求數(shù)/調(diào)用量。如一些基礎(chǔ)服務(wù)會(huì)被很多其他系統(tǒng)調(diào)用，比如商品詳情頁(yè)服務(wù)會(huì)調(diào)用基礎(chǔ)商品服務(wù)調(diào)用，但是怕因?yàn)楦铝勘容^大將基礎(chǔ)服務(wù)打掛，這時(shí)我們要對(duì)每秒/每分鐘的調(diào)用量進(jìn)行限速；一種實(shí)現(xiàn)方式如下所示：

================================

LoadingCache counter =

CacheBuilder.newBuilder()

.expireAfterWrite(2, TimeUnit.SECONDS)

.build(newCacheLoader() {

@Override

publicAtomicLong load(Long seconds)throwsException {

return newAtomicLong(0);

}

});

longlimit =1000;

while(true) {

//得到當(dāng)前秒longcurrentSeconds = System.currentTimeMillis() /1000;

if(counter.get(currentSeconds).incrementAndGet() > limit) {

System.out.println("限流了:"+ currentSeconds);

continue;

}

//業(yè)務(wù)處理

}

================================

我們使用Guava的Cache來(lái)存儲(chǔ)計(jì)數(shù)器，過(guò)期時(shí)間設(shè)置為2秒（保證1秒內(nèi)的計(jì)數(shù)器是有的），然后我們獲取當(dāng)前時(shí)間戳然后取秒數(shù)來(lái)作為KEY進(jìn)行計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)和限流，這種方式也是簡(jiǎn)單粗暴，剛才說(shuō)的場(chǎng)景夠用了。

平滑限流某個(gè)接口的請(qǐng)求數(shù)

之前的限流方式都不能很好地應(yīng)對(duì)突發(fā)請(qǐng)求，即瞬間請(qǐng)求可能都被允許從而導(dǎo)致一些問(wèn)題；因此在一些場(chǎng)景中需要對(duì)突發(fā)請(qǐng)求進(jìn)行整形，整形為平均速率請(qǐng)求處理（比如5r/s，則每隔200毫秒處理一個(gè)請(qǐng)求，平滑了速率）。這個(gè)時(shí)候有兩種算法滿(mǎn)足我們的場(chǎng)景：令牌桶和漏桶算法。Guava框架提供了令牌桶算法實(shí)現(xiàn)，可直接拿來(lái)使用。

Guava RateLimiter提供了令牌桶算法實(shí)現(xiàn)：平滑突發(fā)限流(SmoothBursty)和平滑預(yù)熱限流(SmoothWarmingUp)實(shí)現(xiàn)。

SmoothBursty

================================

RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);

System.out.println(limiter.acquire());

將得到類(lèi)似如下的輸出：

0.0

0.198239

0.196083

0.200609

0.199599

0.19961

================================

1、RateLimiter.create(5)表示桶容量為5且每秒新增5個(gè)令牌，即每隔200毫秒新增一個(gè)令牌；

2、limiter.acquire()表示消費(fèi)一個(gè)令牌，如果當(dāng)前桶中有足夠令牌則成功（返回值為0），如果桶中沒(méi)有令牌則暫停一段時(shí)間，比如發(fā)令牌間隔是200毫秒，則等待200毫秒后再去消費(fèi)令牌（如上測(cè)試用例返回的為0.198239，差不多等待了200毫秒桶中才有令牌可用），這種實(shí)現(xiàn)將突發(fā)請(qǐng)求速率平均為了固定請(qǐng)求速率。

再看一個(gè)突發(fā)示例：

================================

RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);

System.out.println(limiter.acquire(5));

System.out.println(limiter.acquire(1));

System.out.println(limiter.acquire(1))

將得到類(lèi)似如下的輸出：

0.0

0.98745

0.183553

0.199909

================================

limiter.acquire(5)表示桶的容量為5且每秒新增5個(gè)令牌，令牌桶算法允許一定程度的突發(fā)，所以可以一次性消費(fèi)5個(gè)令牌，但接下來(lái)的limiter.acquire(1)將等待差不多1秒桶中才能有令牌，且接下來(lái)的請(qǐng)求也整形為固定速率了。

================================

RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);

System.out.println(limiter.acquire(10));

System.out.println(limiter.acquire(1));

將得到類(lèi)似如下的輸出：

0.0

1.997428

0.192273

0.200616

================================

同上邊的例子類(lèi)似，第一秒突發(fā)了10個(gè)請(qǐng)求，令牌桶算法也允許了這種突發(fā)（允許消費(fèi)未來(lái)的令牌），但接下來(lái)的limiter.acquire(1)將等待差不多2秒桶中才能有令牌，且接下來(lái)的請(qǐng)求也整形為固定速率了。

接下來(lái)再看一個(gè)突發(fā)的例子：

================================

RateLimiter limiter = RateLimiter.create(2);

System.out.println(limiter.acquire());

Thread.sleep(2000L);

System.out.println(limiter.acquire());

將得到類(lèi)似如下的輸出：

0.0

0.499876

0.495799

================================

1、創(chuàng)建了一個(gè)桶容量為2且每秒新增2個(gè)令牌；

2、首先調(diào)用limiter.acquire()消費(fèi)一個(gè)令牌，此時(shí)令牌桶可以滿(mǎn)足（返回值為0）；

3、然后線(xiàn)程暫停2秒，接下來(lái)的兩個(gè)limiter.acquire()都能消費(fèi)到令牌，第三個(gè)limiter.acquire()也同樣消費(fèi)到了令牌，到第四個(gè)時(shí)就需要等待500毫秒了。

此處可以看到我們?cè)O(shè)置的桶容量為2（即允許的突發(fā)量），這是因?yàn)镾moothBursty中有一個(gè)參數(shù)：最大突發(fā)秒數(shù)（maxBurstSeconds）默認(rèn)值是1s，突發(fā)量/桶容量=速率*maxBurstSeconds，所以本示例桶容量/突發(fā)量為2，例子中前兩個(gè)是消費(fèi)了之前積攢的突發(fā)量，而第三個(gè)開(kāi)始就是正常計(jì)算的了。令牌桶算法允許將一段時(shí)間內(nèi)沒(méi)有消費(fèi)的令牌暫存到令牌桶中，留待未來(lái)使用，并允許未來(lái)請(qǐng)求的這種突發(fā)。

SmoothBursty通過(guò)平均速率和最后一次新增令牌的時(shí)間計(jì)算出下次新增令牌的時(shí)間的，另外需要一個(gè)桶暫存一段時(shí)間內(nèi)沒(méi)有使用的令牌（即可以突發(fā)的令牌數(shù)）。另外RateLimiter還提供了tryAcquire方法來(lái)進(jìn)行無(wú)阻塞或可超時(shí)的令牌消費(fèi)。

因?yàn)镾moothBursty允許一定程度的突發(fā)，會(huì)有人擔(dān)心如果允許這種突發(fā)，假設(shè)突然間來(lái)了很大的流量，那么系統(tǒng)很可能扛不住這種突發(fā)。因此需要一種平滑速率的限流工具，從而系統(tǒng)冷啟動(dòng)后慢慢的趨于平均固定速率（即剛開(kāi)始速率小一些，然后慢慢趨于我們?cè)O(shè)置的固定速率）。Guava也提供了SmoothWarmingUp來(lái)實(shí)現(xiàn)這種需求，其可以認(rèn)為是漏桶算法，但是在某些特殊場(chǎng)景又不太一樣。

SmoothWarmingUp創(chuàng)建方式：RateLimiter.create(doublepermitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit)

permitsPerSecond表示每秒新增的令牌數(shù)，warmupPeriod表示在從冷啟動(dòng)速率過(guò)渡到平均速率的時(shí)間間隔。

示例如下：

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RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5,1000, TimeUnit.MILLISECONDS);

for(inti =1; i <5;i++) {

System.out.println(limiter.acquire());

}

Thread.sleep(1000L);

for(inti =1; i <5;i++) {

System.out.println(limiter.acquire());

}

將得到類(lèi)似如下的輸出：

0.0

0.51767

0.357814

0.219992

0.199984

0.0

0.360826

0.220166

0.199723

0.199555

================================

速率是梯形上升速率的，也就是說(shuō)冷啟動(dòng)時(shí)會(huì)以一個(gè)比較大的速率慢慢到平均速率；然后趨于平均速率（梯形下降到平均速率）?？梢酝ㄟ^(guò)調(diào)節(jié)warmupPeriod參數(shù)實(shí)現(xiàn)一開(kāi)始就是平滑固定速率。

到此應(yīng)用級(jí)限流的一些方法就介紹完了。假設(shè)將應(yīng)用部署到多臺(tái)機(jī)器，應(yīng)用級(jí)限流方式只是單應(yīng)用內(nèi)的請(qǐng)求限流，不能進(jìn)行全局限流。因此我們需要分布式限流和接入層限流來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

分布式限流

分布式限流最關(guān)鍵的是要將限流服務(wù)做成原子化，而解決方案可以使使用redis+lua或者nginx+lua技術(shù)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，通過(guò)這兩種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)的高并發(fā)和高性能。

首先我們來(lái)使用redis+lua實(shí)現(xiàn)時(shí)間窗內(nèi)某個(gè)接口的請(qǐng)求數(shù)限流，實(shí)現(xiàn)了該功能后可以改造為限流總并發(fā)/請(qǐng)求數(shù)和限制總資源數(shù)。Lua本身就是一種編程語(yǔ)言，也可以使用它實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的令牌桶或漏桶算法。

redis+lua實(shí)現(xiàn)中的lua腳本：

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local key = KEYS[1] --限流KEY（一秒一個(gè)）

local limit = tonumber(ARGV[1])??????? --限流大小

local current = tonumber(redis.call("INCRBY", key, "1")) --請(qǐng)求數(shù)+1

if current > limit then --如果超出限流大小

return 0

elseif current == 1 then? --只有第一次訪(fǎng)問(wèn)需要設(shè)置2秒的過(guò)期時(shí)間

redis.call("expire", key,"2")

end

return 1

================================

如上操作因是在一個(gè)lua腳本中，又因Redis是單線(xiàn)程模型，因此是線(xiàn)程安全的。如上方式有一個(gè)缺點(diǎn)就是當(dāng)達(dá)到限流大小后還是會(huì)遞增的，可以改造成如下方式實(shí)現(xiàn)：

================================

local key = KEYS[1] --限流KEY（一秒一個(gè)）

local limit = tonumber(ARGV[1])??????? --限流大小

local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0")

if current + 1 > limit then --如果超出限流大小

return 0

else? --請(qǐng)求數(shù)+1，并設(shè)置2秒過(guò)期

redis.call("INCRBY", key,"1")

redis.call("expire", key,"2")

return 1

end

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如下是Java中判斷是否需要限流的代碼：

================================

public static booleanacquire()throwsException {

String luaScript = Files.toString(newFile("limit.lua"), Charset.defaultCharset());

Jedis jedis =newJedis("192.168.147.52",6379);

String key ="ip:"+ System.currentTimeMillis()/1000;//此處將當(dāng)前時(shí)間戳取秒數(shù)Stringlimit ="3";//限流大小return(Long)jedis.eval(luaScript,Lists.newArrayList(key), Lists.newArrayList(limit)) ==1;

}

================================

因?yàn)镽edis的限制（Lua中有寫(xiě)操作不能使用帶隨機(jī)性質(zhì)的讀操作，如TIME）不能在Redis Lua中使用TIME獲取時(shí)間戳，因此只好從應(yīng)用獲取然后傳入，在某些極端情況下（機(jī)器時(shí)鐘不準(zhǔn)的情況下），限流會(huì)存在一些小問(wèn)題。

使用Nginx+Lua實(shí)現(xiàn)的Lua腳本：

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local locks = require "resty.lock"

local function acquire()

local lock =locks:new("locks")

local elapsed, err =lock:lock("limit_key") --互斥鎖

local limit_counter =ngx.shared.limit_counter --計(jì)數(shù)器

local key = "ip:" ..os.time()

local limit = 5 --限流大小

local current =limit_counter:get(key)

if current ~= nil and current + 1> limit then --如果超出限流大小

lock:unlock()

return 0

end

if current == nil then

limit_counter:set(key, 1, 1) --第一次需要設(shè)置過(guò)期時(shí)間，設(shè)置key的值為1，過(guò)期時(shí)間為1秒

else

limit_counter:incr(key, 1) --第二次開(kāi)始加1即可

end

lock:unlock()

return 1

end

ngx.print(acquire())

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實(shí)現(xiàn)中我們需要使用lua-resty-lock互斥鎖模塊來(lái)解決原子性問(wèn)題(在實(shí)際工程中使用時(shí)請(qǐng)考慮獲取鎖的超時(shí)問(wèn)題)，并使用ngx.shared.DICT共享字典來(lái)實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)器。如果需要限流則返回0，否則返回1。使用時(shí)需要先定義兩個(gè)共享字典（分別用來(lái)存放鎖和計(jì)數(shù)器數(shù)據(jù)）：

================================

http {

……

lua_shared_dictlocks 10m;

lua_shared_dictlimit_counter 10m;

}

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有人會(huì)糾結(jié)如果應(yīng)用并發(fā)量非常大那么redis或者nginx是不是能抗得??；不過(guò)這個(gè)問(wèn)題要從多方面考慮：你的流量是不是真的有這么大，是不是可以通過(guò)一致性哈希將分布式限流進(jìn)行分片，是不是可以當(dāng)并發(fā)量太大降級(jí)為應(yīng)用級(jí)限流；對(duì)策非常多，可以根據(jù)實(shí)際情況調(diào)節(jié)；像在京東使用Redis+Lua來(lái)限流搶購(gòu)流量，一般流量是沒(méi)有問(wèn)題的。

對(duì)于分布式限流目前遇到的場(chǎng)景是業(yè)務(wù)上的限流，而不是流量入口的限流；流量入口限流應(yīng)該在接入層完成，而接入層筆者一般使用Nginx。

參考資料

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

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