Nginx(性能优化)

到这里文章的篇幅较长了,最后再来聊一下关于Nginx的性能优化,主要就简单说说收益最高的几个优化项,在这块就不再展开叙述了,毕竟影响性能都有多方面原因导致的,比如网络、服务器硬件、操作系统、后端服务、程序自身、数据库服务等。

优化一:打开长连接配置

通常Nginx作为代理服务,负责分发客户端的请求,那么建议开启HTTP长连接,用户减少握手的次数,降低服务器损耗,具体如下:

upstream xxx {  # 长连接数  keepalive 32;  # 每个长连接提供的最大请求数  keepalived_requests 100;  # 每个长连接没有新的请求时,保持的最长时间  keepalive_timeout 60s;  
}  

优化二、开启零拷贝技术

零拷贝这个概念,在大多数性能较为不错的中间件中都有出现,例如Kafka、Netty等,而Nginx中也可以配置数据零拷贝技术,如下:

sendfile on; # 开启零拷贝机制  

零拷贝读取机制与传统资源读取机制的区别:

  • 「传统方式:」 硬件-->内核-->用户空间-->程序空间-->程序内核空间-->网络套接字
  • 「零拷贝方式:」 硬件-->内核-->程序内核空间-->网络套接字

从上述这个过程对比,很轻易就能看出两者之间的性能区别。

优化三、开启无延迟或多包共发机制

Nginx中有两个较为关键的性能参数,即tcp_nodelay、tcp_nopush,开启方式如下:

tcp_nodelay on;  
tcp_nopush on;  

TCP/IP协议中默认是采用了Nagle算法的,即在网络数据传输过程中,每个数据报文并不会立马发送出去,而是会等待一段时间,将后面的几个数据包一起组合成一个数据报文发送,但这个算法虽然提高了网络吞吐量,但是实时性却降低了。❝因此你的项目属于交互性很强的应用,那么可以手动开启tcp_nodelay配置,让应用程序向内核递交的每个数据包都会立即发送出去。但这样会产生大量的TCP报文头,增加很大的网络开销。❞相反,有些项目的业务对数据的实时性要求并不高,追求的则是更高的吞吐,那么则可以开启tcp_nopush配置项,这个配置就类似于“塞子”的意思,首先将连接塞住,使得数据先不发出去,等到拔去塞子后再发出去。设置该选项后,内核会尽量把小数据包拼接成一个大的数据包(一个MTU)再发送出去.❝当然若一定时间后(一般为200ms),内核仍然没有积累到一个MTU的量时,也必须发送现有的数据,否则会一直阻塞。❞tcp_nodelay、tcp_nopush两个参数是“互斥”的,如果追求响应速度的应用推荐开启tcp_nodelay参数,如IM、金融等类型的项目。如果追求吞吐量的应用则建议开启tcp_nopush参数,如调度系统、报表系统等。❝注意:①tcp_nodelay一般要建立在开启了长连接模式的情况下使用。②tcp_nopush参数是必须要开启sendfile参数才可使用的。❞

优化四、调整Worker工作进程

Nginx启动后默认只会开启一个Worker工作进程处理客户端请求,而我们可以根据机器的CPU核数开启对应数量的工作进程,以此来提升整体的并发量支持,如下:

# 自动根据CPU核心数调整Worker进程数量  
worker_processes auto;  

❝工作进程的数量最高开到8个就OK了,8个之后就不会有再大的性能提升。❞同时也可以稍微调整一下每个工作进程能够打开的文件句柄数:

# 每个Worker能打开的文件描述符,最少调整至1W以上,负荷较高建议2-3W  
worker_rlimit_nofile 20000;  

❝操作系统内核(kernel)都是利用文件描述符来访问文件,无论是打开、新建、读取、写入文件时,都需要使用文件描述符来指定待操作的文件,因此该值越大,代表一个进程能够操作的文件越多(但不能超出内核限制,最多建议3.8W左右为上限)。❞

优化五、开启CPU亲和机制

对于并发编程较为熟悉的伙伴都知道,因为进程/线程数往往都会远超出系统CPU的核心数,因为操作系统执行的原理本质上是采用时间片切换机制,也就是一个CPU核心会在多个进程之间不断频繁切换,造成很大的性能损耗。而CPU亲和机制则是指将每个Nginx的工作进程,绑定在固定的CPU核心上,从而减小CPU切换带来的时间开销和资源损耗,开启方式如下:

worker_cpu_affinity auto;  

优化六、开启epoll模型及调整并发连接数

在最开始就提到过:Nginx、Redis都是基于多路复用模型去实现的程序,但最初版的多路复用模型select/poll最大只能监听1024个连接,而epoll则属于select/poll接口的增强版,因此采用该模型能够大程度上提升单个Worker的性能,如下:

events {  # 使用epoll网络模型  use epoll;  # 调整每个Worker能够处理的连接数上限  worker_connections  10240;  
}  

❝这里对于select/poll/epoll模型就不展开细说了,后面的IO模型文章中会详细剖析。❞

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