Nginx百万并发性能如何实现?
off999 2025-01-05 19:31 13 浏览 0 评论
在大型互联网架构处理高并发至关重要,下面我就重点详解Nginx如何实现百万并发性能的关键技术@mikechen
本文作者:陈睿|mikechen
文章来源:mikechen.cc
Nginx
Nginx作为一款高性能的HTTP服务器、和反向代理服务器,在处理高并发请求方面有着卓越的表现。
在高并发下优化 Nginx 性能,需要从 架构设计、配置优化、系统层调优、硬件支持 ...等 方面入手。
Nginx架构设计
Nginx采用异步、非阻塞的事件驱动架构,这使得它能够高效处理成千上万的并发连接。
传统的程序往往是顺序执行的,即一个任务执行完成后,才会执行下一个任务。
而事件驱动的程序则不同,它基于事件发生来驱动程序的执行。
当某个事件发生时,程序就会执行相应的回调函数来处理这个事件。
所以,Nginx采用事件驱动模型,来处理并发请求,这种模型允许服务器在等待I/O操作时,能够继续处理其他请求,从而提高了资源利用率、和并发处理能力。
Nginx架构设计,如下图所示:
Nginx使用一个主进程,来管理多个工作进程。
主进程:负责监听新的连接请求,而工作进程则:负责实际的请求处理。
以下是事件循环的基本流程:
- 等待事件:主进程通过epoll_wait等方法,进入阻塞状态,等待新的连接、或数据到达。
- 处理事件:当有新的连接到达、或已有连接的数据可读时,主进程会唤醒相应的工作进程来处理这些事件。
- 生成新事件:在处理过程中,可能会生成新的事件(例如,发送响应),这些新事件会被放入待处理队列中。
- 重复循环:工作进程完成当前任务后,会返回到等待状态,继续监听新的事件。
Nginx 多路复用
Nginx 主要使用 Linux 的 epoll 系统调用,来实现高效的事件通知机制。
worker_processes auto; # 自动设置为 CPU 核数
worker_connections 65535; # 每个 Worker 支持的最大连接数
events {
use epoll; # 使用高性能 IO 模型
multi_accept on; # 单次接受尽可能多的连接
}
传统的 I/O 模型(select/poll),需要每次遍历所有的文件描述符进行检查,当文件描述符数量增多时,性能会大幅下降。
在 Linux 系统中,epoll 是一种高效的 I/O 多路复用技术,专为处理大规模并发连接而设计。
Nginx 会将所有活动连接放入 epoll 事件池中,epoll 会通过事件通知机制告知 Nginx 何时准备好处理数据。
epoll 使用红黑树、和就绪链表来管理事件,查找和修改事件的效率很高。
通过使用 epoll 等高效的事件通知机制,Nginx 可以同时处理大量的连接,并实现高并发、低延迟的网络服务。
Nginx配置优化
worker 进程和连接配置:
worker_processes:根据CPU核心数合理设置worker进程数。
worker_connections:设置每个worker进程最大并发连接数。
worker_processes auto; # 根据 CPU 核心数自动调整进程数
worker_connections 65535; # 每个 worker 最大连接数
events {
use epoll; # 使用 epoll 事件驱动模型
multi_accept on; # 一次性接受多个连接
}
keepalive_timeout:设置长连接超时时间,平衡连接数和资源占用。
worker_rlimit_nofile:设置每个worker进程最大打开文件数。
sendfile:开启sendfile,减少数据拷贝次数。
tcp_nopush:优化TCP协议栈性能。
http {
sendfile on; # 使用零拷贝技术发送文件
tcp_nopush on; # 避免发送小数据包
tcp_nodelay on; # 禁用 Nagle 算法,提高小数据包的发送效率
keepalive_timeout 15; # 设置连接超时时间
keepalive_requests 10000; # 设置每个连接的最大请求数
}
gzip:压缩静态资源,减少传输数据量。
proxy_cache:缓存动态内容,减少后端服务器压力。
proxy_cache_path /var/cache/nginx levels=1:2 keys_zone=my_cache:10m max_size=1g inactive=60m;
server {
location / {
proxy_cache my_cache;
proxy_cache_valid 200 10m; # 缓存响应为 200 的请求
proxy_pass http://backend;
}
}
gzip on;
gzip_min_length 1024; # 仅压缩超过1KB的响应
gzip_types text/plain application/json; # 指定压缩类型
Nginx硬件优化
高并发的性能优化,不仅仅依赖于软件配置,硬件的支持也是至关重要的:
比如:网络硬件优化,高性能网卡,比如:使用 10Gbps 或更高速率的网卡,降低网络瓶颈。
以及,存储优化,比如:SSD 硬盘,使用 SSD 硬盘存储日志和缓存,提升 I/O 性能。
以及,增加内存,提高缓存命中率,减少磁盘 I/O,增强响应速度。
通过合理的硬件资源配置、系统调优、Nginx 配置以及高效的负载均衡策略,可以极大地提升并发性能。
本文作者:陈睿|mikechen
文章来源:mikechen.cc
相关推荐
- Python如何操作Excel,xlrd和xlwt类库的使用
-
xlrd和xlwt类库简介xlrd和xlwt是Python中两个用于处理Excel文件的类库。xlrd用于读取Excel文件,xlwt用于写入Excel文件。这两个类库可以在Python中方便地处理E...
- 操作Excel,Python根本打不过VBA
-
很开心今天把一个与财务有关的Excel取数计算方面的项目收尾了。这次项目使用的是ExcelVBA语言开发。作为一名Python语言使用者,经历过这次项目开发后,更加坚定了Python根本不可能动摇V...
- 个人用户将Excel接入DeepSeek的详细步骤指南
-
个人用户将Excel接入DeepSeek的详细步骤指南,无需复杂编程基础,提供多种实现方式:一、准备工作:获取DeepSeekAPI密钥1.注册DeepSeek账号-访问[DeepSeek官网...
- Python通过win32库操控Excel实战指南
-
Python通过win32库操控Excel实战指南。同学们,我是张老师。今天给大家讲的是Python通过win32库操控Excel实战指南。今天课的主要内容有:易开发、环境配置、二Excel基础操作实...
- 如何在Excel中直接使用DeepSeek的功能
-
在Excel中直接使用DeepSeek的功能(如AI模型能力),目前需通过间接集成方式实现,因为DeepSeek并未提供官方的Excel插件。以下是两种常用方法:方法1:通过API调用集成(推荐)若D...
- Python自动化:xlrd读取excel
-
#pipinstallxlrd工作簿、工作表相关操作:importxlrd#打开工作簿people=xlrd.open_workbook('people1.xls')...
- Python自动化:openpyxl读取excel,补充了些内容
-
打开工作簿,选择工作表importopenpyxl#打开已有工作簿wb=openpyxl.load_workbook('example1.xlsx')#sheetna...
- Python自动化:openpyxl读取excel
-
#pipinstallopenpyxl工作簿、工作表相关操作:importopenpyxl#打开已有工作簿wb=openpyxl.load_workbook('example...
- Java的优势:跨平台只是一部分
-
以下讨论只针对PC端和移动端。Java最大的优势真的在于跨平台吗?以前是,但现在已经不是了。有跨平台需求的仅仅是客户端应用,而不是服务端。例如桌面应用,你的客户可能是Windows用户,也可能是Lin...
- 都2023年了,为什么大家还都在吹捧 Python?
-
2023年,Python还可学吗?答案当然是可。近些年间,Python的火热有目共睹,作为一种功能强大的高级编程语言,在2018年的时候它的流行程度就得到了大幅提高。入门人工智能有很多种选择...
- Python编程语言的优势有哪些?
-
1.简单易学:Python采用极简主义设计思想,语法简单优雅,不需要很复杂的代码和逻辑,即可实现强大的功能。这使得Python很适合初学者学习,可以帮助初学者快速入门。2.开源免费:Python所有内...
- Python操作Excel库xlrd与xlwt常用操作详解
-
来源:早起Python作者:刘早起大家好,我是早起。在之前的Python办公自动化系列文章中,我们已经相信介绍了openyxl、xlsxwriter等Python操作Excel库。openpyxl操作...
- python处理Excel,从此爱上python
-
python能干的事情太多,对于小白来说,只能望洋生叹,不过不要灰心,看看我是如何使用python处理Excel的,你就能理解python的简单和高效。一、Excel文件1、文件路径F:/...
- 软件测试|Python操作Excel制作报表,不要太方便
-
前言今天我们介绍的是Python操作Excel制作报表,我们需要用到的库是openpyxl,我们主要使用的功能有下列几个功能插入与查询数据分类数据统计数据可视化字体颜色修改基本操作表格初始数据如下图所...
- python笔记52:python操作excel
-
主要内容:小目标:掌握excel模块主要内容:excel相关模块,openpyxl安装使用如果看完这篇文章,你还是弄不明excel相关操作;你来找我,我保证不打你,我给你发100的大红包。1.ex...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- python计时 (54)
- python安装路径 (54)
- python类型转换 (75)
- python进度条 (54)
- python的for循环 (56)
- python串口编程 (60)
- python写入txt (51)
- python读取文件夹下所有文件 (59)
- java调用python脚本 (56)
- python操作mysql数据库 (66)
- python字典增加键值对 (53)
- python获取列表的长度 (64)
- python接口 (63)
- python调用函数 (57)
- python qt (52)
- python人脸识别 (54)
- python斐波那契数列 (51)
- python多态 (60)
- python命令行参数 (53)
- python匿名函数 (59)
- python打印九九乘法表 (65)
- centos7安装python (53)
- python赋值 (62)
- python异常 (69)
- python元祖 (57)