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比如 MySQL 卡，就算 OpenResty 极其快，对打开浏览器的用户来说，迟迟看不到从数据库获取的信息，页面一片空白，他们认为也是卡，跟没有用 OpenResty 不是一样吗？
OpenResty解决的是高并发的痛点。现在服务的后台大部分是java写的，但是用java写出稳定的高并发服务是很复杂的一件事，首先是服务器的选择，web服务器有几个选型，tomcat，apache,weblogic,还有商用webphere. 1、tomcat官方宣称的并发量是1000，厉害点的做点参数调优，也不过3000并发,如果要开发一个并发百万的服务，1000000/3000,需要1000台服务器，想想都不可能。 2、apache的并发比tomcat更不堪，200-300 3、weblogic的并发稍好，平均能达到3000左右，但是也没有达到好一个数量级
但是nginx就不一样了，处理几万的请求很轻松，内存占用也不高，之前我们只是把它用作负载均衡，没想过当做一个web服务器，OpenResty的出现解决了享受nginx高并发优势的拦路虎，因为nginx是使用异步 事件模型，跟传统的编程思想不一样，而lua是用c解释执行的脚本语言（执行效率很高），可以用传统的同步编程思想上，在nginx请求接进来后处理稍复杂的逻辑。
对于高并发的系统来说，都是基于内存的，或者说是基于缓存的，题主说的用mysql支撑高并发是不现实的，mysql的并发量在4000-8000，超过这个量mysql性能就会急剧下降。一次内存读取的时间是几十纳秒，一次缓存读取是几毫秒，大家可能对纳秒比较陌生，一纳秒等于1秒的1000000000分之一，一毫秒等于1秒的1000分之一，请求过来之后直接走内存读取，在需要和数据库交互的时候把数据写入内存，然后再批量入库，快速响应。
web流量也符合二八原则，百分之八十的流量集中在百分之二十的页面，比如电商的首页，产品详情页，使用openResty支撑产品详情页的高并发访问，在处理订购单，购物车等环节用其他的高并发框架处理，比如java的NIO网络框架netty。
java的netty也是处理高并发的利器，不过我做过测试，整体性能可以达到nginx的80%，所以，脏活累活都让nginx做吧，关键业务用netty。
当然，每个人对高并发的理解可能不太一样，有人说1000并发就是高并发了，有人说1万的并发才是高并发，有人说并发百万才是高并发，OpenResty是可以做到百万并发的（当然需要各种调优）,现在大部分业务OpenResty都可以胜任，但是像腾讯10亿用户，1亿的并发，OpenResty就搞不定了。
不同的并发量要应对的东西不一样，比如1000并发，用tomcat，springmvc框架加缓存就可以应对，1万的并发在关键节点使用内存处理也很容易，百万并发就需要linux内核调优，socket缓冲区，文件句柄数，内存池，RPS/RFS SMP等优化也可以达到。千万并发就需要考虑用户态协议dpdk了
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OpenResty 是快，但是MySQL卡了，你换什么都是卡的，这和你用哪个技术栈没有关系，我个人认为好的几点的是：
- 做网关，比如说 ngx-waf，从较高的位置处理了安全问题
- 高并发，异步非阻塞的项目需求（甚至说你的MySQL卡，如果你用 ngx.timer.at 来实现异步写库，用户的请求完全可以不受 MySQL 卡的影响，当然 mysql 响应慢，积累太多连接不释放导致系统出问题就是另一回事了 ）
- 对其他语言的兼容，可以直接在 lua 中嵌入 C 来写，又或者 lua 结合 redis 使用
----------------- 3月6日 面试被问了类似的问题，想起这个问题重写一下答案-------------
从深入角度来说，这里的 openresty 是基于 nginx 增加了模块，我们说的其实也就是 nginx 的性能，而 nginx 是异步非阻塞的，基于事件驱动的 server，相比其他的 server 在卡主的时候他为什么不卡？
就拿你的问题来说，mysql 卡了，这条请求的上下文会被卡在这里，不管是 nginx 还是 apache，都会卡住这条请求，但是问题关键还在于后续的请求进来后会怎么办？
apache 的做法是开启一个新的进程来处理后续的请求，但系统进程资源是有限的，所以面对大量请求时，进程耗尽，apache 就会把所有后续的请求都卡住了。
nginx 只有一个master进程和已配置个数的 worker进程，master 进程把请求交给 worker 去处理，一个worker 在可能出现阻塞的地方会注册一个事件就放过去了（epoll模型），而不是干巴巴的等待阻塞被处理完，他会继续处理后续的请求（非阻塞），当这个事件处理完之后会通过callback来通知worker继续处理那条请求后续的事情（事件驱动）因此单个worker可以处理大量请求而不会轻易让整个系统卡住。
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异步提高了服务器整体负载能力，而不是提高某个请求的速度。
而openresty可以用写同步的方式写异步，简化开发。
更新下这个答案：
多任务程序分成两种：
一种是并行，指的是把一个大型任务拆分成N个小任务，把这些小任务分派个N个WORKER（线程，服务器）来执行，最后再组合起来，输出结果，这种是为了提升单次任务的执行时间。
另一种是并发，主要目标是在同一个CPU上执行几个松耦合合的任务,充分利用CPU的核,让其足够忙碌,从而最大化程序的吞吐量,那么真正要做的是避免因为等待远程服务的返回,或者对数据库的查询,而阻塞线程的执行, 浪费宝贵的计算资源,因为这种等待的时间很可能相当长（摘自JAVA8实战）。
异步是第二种并发的一种实现方案，OpenResty通过把nginx的事件驱动机制与lua的协程相结合，实现了cosocket这种东西，把异步实现做了一个封装。使用cosocket，开发者就不需要考虑异步如何实现，同样用同步的编程方式，就可以完成异步请求MySQL，Redis以及各种网络服务，从而达到增大服务器吞吐量的目的。
当然，lua语言本身比较小巧，相对来讲处理单次请求的效率也会更高，但这个我认为不算是OpenResty一个非常重要的优势，毕竟对于网络服务来讲单次请求的延时，瓶颈往往还是在数据库
作者：babayetu liu
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openresty本身是集成了lua组件的nginx，等于是把一部分后端服务的功能用lua集成到反向代理里面了。和mysql慢有个毛关系啊。数据库慢，你需要加缓存，拆分，看你哪个业务逻辑拖慢了整体的返回速度。业务逻辑复杂，拆域，中间层聚合，很多手段可以用。超时还可以用nginx上的静态持久化页面返回。
lvs -> nginx -> server -> database，后端哪一个环节慢，都不是反向代理应该解决的事情，你没搞懂痛点在哪里。
实名反对圆胖肿的答案。一点常识，永远不要觉得你比数据库厂家更懂文件系统。直接写文件系统，灾备，数据丢失，回滚都自己做吗？Linux上次爆出的ext4数据丢失的bug忘了？
作者：「已注销」
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首先就单个请求而言，
单次请求响应时间是网络 + http服务器 + http到后端通信 + 后端 + 后端到数据库通信 + 数据库
那么现在openresty直接消除了第三项，第四项明显减少，整个响应时间是改善的，正因为有这个改善你才能问得出来这个问题。
不然，
“比如mysql卡，就算fastcgi极其快，跟cgi不是一样的吗？”
就多个请求而言，openresty降低了整个服务器和单次请求的footprint，使得服务器能承载更多的请求(直到把数据库撑死)。
你总不能说“反正数据库是瓶颈，我前面的东西放着快的不用用慢的也没有关系”吧。
另外某个人说“换成postgre以提高性能”，不好意思，postgre的优势在于功能和灵活性，论性能，mysql是稍好的。
“用文件系统代替数据库”，不好意思，你读写文件是自己实现缓存吗？下mysql自己测性能去谢谢。