• nginx的优化


    Nginx 优化

    Nginx是俄罗斯人编写的十分轻量级的HTTP服务器,Nginx,它的发音为“engine X”,是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP 代理服务器.Nginx是由俄罗斯人 Igor Sysoev为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru站点开发.

    Nginx以事件驱动(epoll)的方式编写,所以有非常好的性能,同时也是一个非常高效的反向代理、负载平衡。其拥有匹配 Lighttpd的性能,同时还没有Lighttpd的内存泄漏问题,而且Lighttpd的mod_proxy也有一些问题并且很久没有更新。但是Nginx并不支持cgi方式运行,原因是可以减少因此带来的一些程序上的漏洞。所以必须使用FastCGI方式来执行PHP程序。

    nginx做为HTTP服务器,有以下几项基本特性:

    处理静态文件,索引文件以及自动索引;打开文件描述符缓冲.

    无缓存的反向代理加速,简单的负载均衡和容错.

    FastCGI,简单的负载均衡和容错.

    模块化的结构。包括gzipping, byte ranges, chunked responses,以及 SSI-filter等filter。如果由FastCGI或其它代理服务器处理单页中存在的多个SSI,则这项处理可以并行运行,而不需要相互等待。

    Nginx专为性能优化而开发,性能是其最重要的考量,实现上非常注重效率。它支持内核ePoll模型,能经受高负载的考验,有报告表明能支持高达 50,000个并发连接数。

    Nginx具有很高的稳定性。其它HTTP服务器,当遇到访问的峰值,或者有人恶意发起慢速连接时,也很可能会导致服务器物理内存耗尽频繁交换,失去响应,只能重启服务器。例如当前apache一旦上到200个以上进程,web响应速度就明显非常缓慢了。而Nginx采取了分阶段资源分配技术,使得它的CPU与内存占用率非常低。nginx官方表示保持10,000个没有活动的连接,它只占2.5M内存,所以类似DOS这样的攻击对nginx来说基本上是毫无用处的。就稳定性而言,nginx比lighthttpd更胜一筹。

    Nginx支持热部署。它的启动特别容易, 并且几乎可以做到7*24不间断运行,即使运行数个月也不需要重新启动。你还能够在不间断服务的情况下,对软件版本进行进行升级。

    ab的使用

    [root@localhost bin]# ab -n 10 -c 10 http://opslinux.com/

    意思是这样的:

    -n表示发送多少个请求,

    -c表示一次发送多少个(实际上就是把-n分批发送),

    后面跟地址,注意后的斜杠。

    返回信息如下(红色部分为我的注释):

    This is ApacheBench, Version 2.0.40-dev <$Revision: 1.146 $> apache-2.0
    Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
    Copyright 2006 The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/

    Benchmarking http://www.yi1.com.cm/ (be patient)…..done
    Server Software:        Apache/2.2.4
    Server Hostname:        http://opslinux.com/
    Server Port:            80

    Document Path:          /
    Document Length:        31848 bytes

    Concurrency Level:      10
    Time taken for tests:   1.722254 seconds/*测试持续时间*/
    Complete requests:      10/*完成请求数量*/
    Failed requests:        0/*失败请求数量*/
    Write errors:           0
    Total transferred:      323490 bytes/*总流量*/
    HTML transferred:       318480 bytes/*HTML传输量*/
    Requests per second:    5.81 [#/sec] (mean)/*每秒事务数*/
    Time per request:       1722.254 [ms] (mean)/*平均响应时间*/
    Time per request:       172.225 [ms] (mean, across all concurrent requests)/*每个请求响应时间(平均)*/
    Transfer rate:          182.90 [Kbytes/sec] received/*传输效率*/

    Connection Times (ms)
    min  mean[+/-sd] median   max
    Connect:      165  166   1.2    167     168
    Processing:  1300 1418  91.5   1427    1554
    Waiting:      803  925  92.9    929    1064
    Total:       1465 1585  92.2   1595    1721

    Percentage of the requests served within a certain time (ms)
    50%   1595/*50%的请求响应时间小于1595*/
    66%   1620/*66%的请求响应时间小于1620*/
    75%   1668
    80%   1706
    90%   1721
    95%   1721
    98%   1721
    99%   1721
    100%   1721 (longest request)/*最长响应时间1721*/

     

    编译安装过程优化

    在编译Nginx时,默认以debug模式进行,而在debug模式下会插入很多跟踪和ASSERT之类的信息,编译完成后,一个Nginx要有好几兆字节。在编译前取消Nginx的debug模式,编译完成后Nginx只有几百千字节,因此可以在编译之前,修改相关源码,取消debug模式,具体方法如下: 在Nginx源码文件被解压后,找到源码目录下的auto/cc/gcc文件,在其中找到如下几行:

    # debug

    CFLAGS=”$CFLAGS -g”

    注释掉或删除

    为特定的CPU指定CPU类型编译优化

    在编译Nginx时,默认的GCC编译参数是“-O”,要优化GCC编译,可以使用以下两个参数:

    --with-cc-opt='-O3'

    --with-cpu-opt=CPU  #为特定的 CPU 编译,有效的值包括:pentium, pentiumpro, pentium3, pentium4, athlon, opteron, amd64, sparc32, sparc64, ppc64

    要确定CPU类型,可以通过如下命令:

    [root@localhost home]#cat /proc/cpuinfo | grep "model name"

    利用TCMalloc优化Nginx的性能

    TCMalloc的全称为Thread-Caching Malloc,是谷歌开发的开源工具“google-perftools”中的一个成员。与标准的glibc库的malloc相比,TCMalloc库在内存分配效率和速度上要高很多,这在很大程度上提高了服务器在高并发情况下的性能,从而降低系统负载。下面简单介绍如何为Nginx添加TCMalloc库支持。 要安装TCMalloc库,需要安装libunwind(32位操作系统不需要安装)和google-perftools两个软件包,libunwind库为基于64位CPU和操作系统的程序提供了基本函数调用链和函数调用寄存器功能。下面介绍利用TCMalloc优化Nginx的具体操作过程:

    1.安装libunwind库

    可以从http://download.savannah.gnu.org/releases/libunwind下载相应的libunwind版本,这里下载的是libunwind-0.99-alpha.tar.gz,安装过程如下

    [root@localhost home]#tar zxvf libunwind-0.99-alpha.tar.gz

    [root@localhost home]# cd libunwind-0.99-alpha/

    [root@localhost libunwind-0.99-alpha]#CFLAGS=-fPIC ./configure

    [root@localhost libunwind-0.99-alpha]#make CFLAGS=-fPIC

    [root@localhost libunwind-0.99-alpha]#make CFLAGS=-fPIC install

    2.安装google-perftools

    可以从http://google-perftools.googlecode.com下载相应的google-perftools版本,这里下载的是google-perftools-1.8.tar.gz,安装过程如下:

    [root@localhost home]# tar zxvf google-perftools-1.8.tar.gz

    [root@localhost home]# cd google-perftools-1.8/

    [root@localhost google-perftools-1.8]# ./configure

    [root@localhost google-perftools-1.8]# make && make install

    [root@localhost google-perftools-1.8]# echo "/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/usr_local_lib.conf

    [root@localhost google-perftools-1.8]# ldconfig

    至此,google-perftools安装完成。

    3.重新编译Nginx

    为了使Nginx支持google-perftools,需要在安装过程中添加“–with-google_perftools_module”选项重新编译Nginx,安装代码如下:

    [root@localhostnginx-0.7.65]#

    ./configure --user=www --group=www --prefix=/usr/local/nginx --with-http_stub_status_module --with-http_ssl_module --with-http_gzip_static_module --with-ipv6 --with-google_perftools_module

    [root@localhost nginx-0.7.65]#make

    [root@localhost nginx-0.7.65]#make install

    到这里Nginx安装完成。

    4.为google-perftools添加线程目录

    创建一个线程目录,这里将文件放在/tmp/tcmalloc下,操作如下:

    [root@localhost home]#mkdir /tmp/tcmalloc

    [root@localhost home]#chmod 0777 /tmp/tcmalloc

    5.修改Nginx主配置文件

    修改nginx.conf文件,在pid这行的下面添加如下代码:

    #pid        logs/nginx.pid;

    google_perftools_profiles /tmp/tcmalloc;

    接着,重启Nginx,完成google-perftools的加载。

    6.验证运行状态

    为了验证google-perftools已经正常加载,通过如下命令查看:

    [root@ localhost home]# lsof -n | grep tcmalloc

    nginx      2395 nobody   9w  REG    8,8       0    1599440 /tmp/tcmalloc.2395

    nginx      2396 nobody   11w REG   8,8       0    1599443 /tmp/tcmalloc.2396

    nginx      2397 nobody   13w REG  8,8        0    1599441  /tmp/tcmalloc.2397

    nginx     2398 nobody    15w REG  8,8     0    1599442 /tmp/tcmalloc.2398

    由于在Nginx配置文件中,设置worker_processes的值为4,因此开启了4个Nginx线程,每个线程会有一行记录。每个线程文件后面的数字值就是启动的Nginx的PID值。 至此,利用TCMalloc优化Nginx的操作完成。  http://edu.51cto.com/px/train/94

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