流量层限流：

Nginx之 IP 限流（限制同一ip单位时间访问数）

# $binary_remote_addr  关键字 表示通过remote_addr这个标识来做限制，“binary_”的目的是缩写内存占用量，是限制同一客户端ip地址
# zone=iplimit:20m 名叫iplimit的内存区域，大小为20兆 （用来记录访问频率信息）
# rate=1r/s 每秒放行一个请求 rate=100r/m 每分钟放行100个 
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=iplimit:20m rate=1r/s;# 服务级别限制
limit_req_zone $server_name zone=serverlimit:10m rate=10r/s;server {server_name www.test.com;location /app {proxy_pass	http://127.0.0.1:8080;# 基于IP地址限制# zone=iplimit 引用 limit_req_zone # burst=2 设置大小为2的缓冲区 假设当前突然涌入三个请求 丢弃一个# nodelay 缓冲区满了直接返回503异常 如果没有设置，则所有请求会依次等待排队limit_req zone=iplimit burst=2 nodelay;limit_req zone=serverlimit burst=1 nodelay;}
}

这里的burst参数主要采用了令牌桶算法。令牌桶算法是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常用的一种算法。典型情况下，令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据数目，并允许突发数据的发送。

Nginx之 连接数 限流

# 连接数限制
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=conniplimit:10m;
limit_conn_zone $server_name zone=connserverlimit:10m;server {server_name www.test.com;location /app {proxy_pass	http://127.0.0.1:8080;# 每个ip最多10个连接limit_conn conniplimit 10;# 每个server最多保持500个连接limit_conn connserverlimit 500;# 异常指定返回状态 504（默认503）limit_req_status 504;limit_conn_status 504;}
}

两种方式可以组合使用

server {server_name www.test.com;location /app {limit_req zone=iplimit burst=2 nodelay;limit_req zone=serverlimit burst=1 nodelay;limit_conn conniplimit 10;limit_conn connserverlimit 500;limit_req_status 504;limit_conn_status 504;}
}

接口层限流

使用Nginx+Lua实现的Lua脚本：

local locks = require "resty.lock"
local function acquire()local lock =locks:new("locks")local elapsed, err =lock:lock("limit_key") --互斥锁local limit_counter =ngx.shared.limit_counter --计数器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 0endif current == nil thenlimit_counter:set(key, 1, 1) --第一次需要设置过期时间，设置key的值为1，过期时间为1秒elselimit_counter:incr(key, 1) --第二次开始加1即可endlock:unlock()return 1
end
ngx.print(acquire())

实现中我们需要使用lua-resty-lock互斥锁模块来解决原子性问题(在实际工程中使用时请考虑获取锁的超时问题)，并使用ngx.shared.DICT共享字典来实现计数器。如果需要限流则返回0，否则返回1。使用时需要先定义两个共享字典（分别用来存放锁和计数器数据）：

Java代码 收藏代码

http {  ……  lua_shared_dict locks 10m;  lua_shared_dict limit_counter 10m;  
}  

有人会纠结如果应用并发量非常大那么redis或者nginx是不是能抗得住；不过这个问题要从多方面考虑：你的流量是不是真的有这么大，是不是可以通过一致性哈希将分布式限流进行分片，是不是可以当并发量太大降级为应用级限流；对策非常多，可以根据实际情况调节；像在京东使用Redis+Lua来限流抢购流量，一般流量是没有问题的。

对于分布式限流目前遇到的场景是业务上的限流，而不是流量入口的限流；流量入口限流应该在接入层完成，而接入层笔者一般使用Nginx。