当我需要进行性能优化时,说明我们服务器无法满足日益增长的业务。性能优化是一个比较大的课题,需要从以下几个方面进行探讨
首先需要了解的是当前系统瓶颈,用的是什么,跑的是什么业务。里面的服务是什么样子,每个服务最大支持多少并发。比如针对nginx而言,我们处理静态资源效率最高的瓶颈是多大?能支持多少qps访问请求?怎么得出系统当前的结构瓶颈?
可以通过查看当前cpu负荷,内存使用率,进程使用率来做简单判断。还可以通过操作系统的一些工具来判断当前系统性能瓶颈,如分析对应的日志,查看请求数量。也可以通过nginx http_stub_status_module模块来查看对应的连接数,总握手次数,总请求数。也可以对线上进行压力测试,来了解当前的系统能性能,并发数,做好性能评估。
虽然我们是在做性能优化,但还是要熟悉业务,最终目的都是为业务服务的。我们要了解每一个接口业务类型是什么样的业务,比如电子商务抢购模式,这种情况平时流量会很小,但是到了抢购时间,流量一下子就会猛涨。也要了解系统层级结构,每一层在中间层做的是代理还是动静分离,还是后台进行直接服务。需要我们对业务接入层和系统层次要有一个梳理
性能与安全也是一个需要考虑的因素,往往大家注重性能忽略安全或注重安全又忽略性能。比如说我们在设计防火墙时,如果规则过于全面肯定会对性能方面有影响。如果对性能过于注重在安全方面肯定会留下很大隐患。所以大家要评估好两者的关系,把握好两者的孰重孰轻,以及整体的相关性。权衡好对应的点。
大家对相关的系统瓶颈及现状有了一定的了解之后,就可以根据影响性能方面做一个全体的评估和优化。
上面列举出来每一级都会有关联,也会影响整体性能,这里主要关注的是nginx服务这一层。
在linux/unix操作系统中一切皆文件,我们的设备是文件,文件是文件,文件夹也是文件。当我们用户每发起一次请求,就会产生一个文件句柄。文件句柄可以简单的理解为文件句柄就是一个索引。文件句柄就会随着请求量的增多,进程调用频繁增加,那么产生的文件句柄也就会越多。
系统默认对文件句柄是有限制的,不可能会让一个进程无限制的调用句柄。因为系统资源是有限的,所以我们需要限制每一个服务能够使用多大的文件句柄。操作系统默认使用的文件句柄是1024个句柄。
[root@server ~]#vim /etc/security/limits.conf
在文件最下面找到
#* soft core 0
#* hard rss 10000
#@student hard nproc 20
#@faculty soft nproc 20
#@faculty hard nproc 50
#ftp hard nproc 0
#@student - maxlogins 4
#root只是针对root这个用户来限制,soft只是发提醒,操作系统不会强制限制,一般的站点设置为一万左右就ok了
root soft nofile 65535
root hard nofile 65535
# *代表通配符 所有的用户
* soft nofile 25535
* hard nofile 25535
可以看到root和,root代表是root用户,代表的是所有用户,后面的数字就是文件句柄大小。大家可以根据个人业务来进行设置。
[root@server ~]#vim /etc/nginx/nginx.conf
user nginx;
worker_processes 1;
error_log /var/log/nginx/error.log warn;
pid /var/run/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 65535; #进程限制
events {
worker_connections 1024;
}
http {
include /etc/nginx/mime.types;
default_type application/octet-stream;
log_format main '$http_user_agent' '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for" '
'"$args" "$request_uri"';
access_log /var/log/nginx/access.log main;
sendfile on;
#tcp_nopush on;
keepalive_timeout 65;
#gzip on;
include /etc/nginx/conf.d/*.conf;
}
worker_rlimit_nofile 是在进程上面进行限制。
cpu的亲和能够使nginx对于不同的work工作进程绑定到不同的cpu上面去。就能够减少在work间不断切换cpu,把进程通常不会在处理器之间频繁迁移,进程迁移的频率小,来减少性能损耗。nginx 亲和配置
查看物理cpu
[root@server ~]#cat /proc/cpuinfo|grep "physical id"|sort |uniq|wc -l
查看cpu核心数
[root@server ~]#cat /proc/cpuinfo|grep "cpu cores"|uniq
查看cpu使用率
[root@server ~]#top 回车后按 1
[root@server ~]#vim /etc/nginx/nginx.conf
将刚才查看到自己cpu * cpu核心就是worker_processes
worker_processes 2; #根据自己cpu核心数配置
假如小菜的配置是2cpu,每个cpu是8核。配置如下
worker_processes 16;
worker_cpu_affinity 1010101010101010 0101010101010101;
配置完成后可以通过下面命令查看nginx进程配置在哪个核上
[root@server ~]#ps -eo pid,args,psr |grep [n]ginx
在nginx 1.9版本之后,就帮我们自动绑定了cpu;
worker_cpu_affinity auto;
[root@server ~]#vim /etc/nginx/nginx.conf
#将nginx进程设置为普通用户,为了安全考虑
user nginx;
#当前启动的worker进程,官方建议是与系统核心数一直
worker_processes 2;
#方式一, 第一个work进程绑定第一个cpu核心,第二个work进程绑定到第二个cpu核心,依次内推 直到弟16个
#wokrer_cpu_affinity 0000000000000000 0000000000000001 0000000000000010 0000000000000100 ... 1000000000000000
#方式二,当 worker_processes 2 时,表明 第一work进程可以绑定第 2 4 6 8 10 12 14 16 核心,那么第二work进程就绑定 奇数核心
#worker_cpu_affinity 1010101010101010 0101010101010101;
#方式三,就是自动分配绑定
worker_cpu_affinity auto;
#日志配置成warn
error_log /var/log/nginx/error.log warn;
pid /var/run/nginx.pid;
#针对 nginx 句柄的文件限制
worker_rlimit_nofile 35535;
#事件模型
events {
#使用epoll内核模型
user epoll;
#每一个进程可以处理多少个连接,如果是多核可以将连接数调高 worker_processes * 1024
worker_connections 10240;
}
http {
include /etc/nginx/mime.types;
default_type application/octet-stream;
charset utf-8; #设置字符集
#设置日志输出格式,根据自己的情况设置
log_format main '$http_user_agent' '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for" '
'"$args" "$request_uri"';
access_log /var/log/nginx/access.log main;
sendfile on; #对静态资源的处理比较有效
#tcp_nopush on; #如果做静态资源服务器可以打开
#tcp_nodeny on; #当nginx做动态的服务时可以选择打开
keepalive_timeout 65;
########
#Gzip module
gzip on; #文件压缩默认可以打开
gzip_disable "MSIE [1-6]\."; #对于有些浏览器不能识别压缩,需要过滤如ie6
gzip_http_version 1.1;
include /etc/nginx/conf.d/*.conf;
}
#查看 核心绑定的nginx work进程
[root@server ~]#ps -eo pid,args,psr | grep [n]ginx
ab是Apache超文本传输协议(HTTP)的性能测试工具。其设计意图是描绘当前所安装的Apache的执行性能,主要是显示你安装的Apache每秒可以处理多少个请求。
# 安装工具
[root@server ~]#yum install httpd-tools
# 使用
[root@server ~]#ab -n 2000 -c 2 http://127.0.0.1/index.html
-n 总的请求数
-c 并发数
-k 是否开启长连接
-n:即requests,用于指定压力测试总共的执行次数
-c:即concurrency,用于指定的并发数
-t:即timelimit,等待响应的最大时间(单位:秒)
-b:即windowsize,TCP发送/接收的缓冲大小(单位:字节)
-p:即postfile,发送POST请求时需要上传的文件,此外还必须设置-T参数
-u:即putfile,发送PUT请求时需要上传的文件,此外还必须设置-T参数
-T:即content-type,用于设置Content-Type请求头信息,例如:application/x-www-form-urlencoded,默认值为text/plain
-v:即verbosity,指定打印帮助信息的冗余级别
-w:以HTML表格形式打印结果
-i:使用HEAD请求代替GET请求
-x:插入字符串作为table标签的属性
-y:插入字符串作为tr标签的属性
-z:插入字符串作为td标签的属性
-C:添加cookie信息,例如:"Apache=1234"(可以重复该参数选项以添加多个)
-H:添加任意的请求头,例如:"Accept-Encoding: gzip",请求头将会添加在现有的多个请求头之后(可以重复该参数选项以添加多个)
-A:添加一个基本的网络认证信息,用户名和密码之间用英文冒号隔开
-P:添加一个基本的代理认证信息,用户名和密码之间用英文冒号隔开
-X:指定使用的和端口号,例如:"126.10.10.3:88"
-V:打印版本号并退出
-k:使用HTTP的KeepAlive特性
-d:不显示百分比
-S:不显示预估和警告信息
-g:输出结果信息到gnuplot格式的文件中
-e:输出结果信息到CSV格式的文件中
-r:指定接收到错误信息时不退出程序
-H:显示用法信息,其实就是ab -help
Server Software: nginx/1.10.2 (服务器软件名称及版本信息)
Server Hostname: 192.168.1.106(服务器主机名)
Server Port: 80 (服务器端口)
Document Path: /index1.html. (供测试的URL路径)
Document Length: 3721 bytes (供测试的URL返回的文档大小)
Concurrency Level: 1000 (并发数)
Time taken for tests: 2.327 seconds (压力测试消耗的总时间)
Complete requests: 5000 (的总次数)
Failed requests: 688 (失败的请求数)
Write errors: 0 (网络连接写入错误数)
Total transferred: 17402975 bytes (传输的总数据量)
HTML transferred: 16275725 bytes (HTML文档的总数据量)
Requests per second: 2148.98 [#/sec] (mean) (平均每秒的请求数) 这个是非常重要的参数数值,服务器的吞吐量
Time per request: 465.338 [ms] (mean) (所有并发用户(这里是1000)都请求一次的平均时间)
Time request: 0.247 [ms] (mean, across all concurrent requests) (单个用户请求一次的平均时间)
Transfer rate: 7304.41 [Kbytes/sec] received 每秒获取的数据长度 (传输速率,单位:KB/s)
...
Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 347 ## 50%的请求在347ms内返回
66% 401 ## 60%的请求在401ms内返回
75% 431
80% 516
90% 600
95% 846
98% 1571
99% 1593
100% 1619 (longest request)
[root@server ~]#ab -n 50 -c 20 http://walidream.com/sub_module
输出内容
Server Software: nginx/1.14.1
Server Hostname: walidream.com
Server Port: 80
Document Path: /sub_module
Document Length: 169 bytes
Concurrency Level: 20
Time taken for tests: 0.005 seconds
Complete requests: 50
Failed requests: 0
Write errors: 0
Non-2xx responses: 50
Total transferred: 14900 bytes
HTML transferred: 8450 bytes
Requests per second: 9746.59 [#/sec] (mean)
Time per request: 2.052 [ms] (mean)
Time per request: 0.103 [ms] (mean, across all concurrent requests)
Transfer rate: 2836.41 [Kbytes/sec] received
Connection Times (ms)
min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 0 0.1 0 1
Processing: 1 1 0.3 1 2
Waiting: 0 1 0.2 1 1
Total: 1 2 0.3 2 2
Percentage of the requests served within a certain time (ms)
50% 2
66% 2
75% 2
80% 2
90% 2
95% 2
98% 2
99% 2
100% 2 (longest request)
● 测试机与被测试机要分开
● 不要对线上的服务器做压力测试
● 观察测试工具ab所在机器,以及被测试的前端机的CPU、内存、网络等都不超过最高限度的75%
服务器并发处理能力的量化描述,单位是reqs/s,指的是在某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大请求数,称之为最大吞吐率。记住:吞吐率是基于并发用户数的。这句话代表了两个含义:
● 吞吐率和并发用户数相关
● 不同的并发用户数下,吞吐率一般是不同的
计算公式:总请求数/处理完成这些请求数所花费的时间,即
Request per second=Complete requests/Time taken for tests
必须要说明的是,这个数值表示当前机器的整体性能,值越大越好
并发连接数指的是某个时刻服务器所接受的请求数目,简单的讲,就是一个会话。
要注意区分这个概念和并发连接数之间的区别,一个用户可能同时会产生多个会话,也即连接数。在HTTP/1.1下,IE7支持两个并发连接,IE8支持6个并发连接,FireFox3支持4个并发连接,所以相应的,我们的并发用户数就得除以这个基数。
计算公式:处理完成所有请求数所花费的时间/(总请求数/并发用户数),即:
Time per request=Time taken for tests/(Complete requests/Concurrency Level)
计算公式:处理完成所有请求数所花费的时间/总请求数,即:
Time taken for/testsComplete requests
可以看到,它是吞吐率的倒数。同时,它也等于用户平均请求等待时间/并发用户数,即
Time per request/Concurrency Level