目录
nginx性能优化
当前系统结构瓶颈
了解业务模式
性能与安全
系统与nginx性能优化
文件句柄
设置方式
系统全局性修改和用户局部性修改
进程局部性修改
扩展—ulimit
cpu的亲和设置
事件处理模型优化
设置work_connections 连接数
keepalive timeout会话保持时间
GZIP压
转载
2024-04-07 00:05:11
172阅读
目录1. 什么是nginx2. nginx具有哪些优势和性能3. 简述为是那么要使用nginx4. 为什么nginx性能这么高5. nginx常用的算法6. nginx是如何处理一个请求的呢7. nginx处理一个请求的过程8. 简述动态资源与静态资源分离9. 动静资源分离的原因10. 简述负载均衡11. 正向代理与反向代理 1. 什么是nginxnginx是一个高性能的 HTTP 和 反向代理
转载
2024-08-17 13:51:54
64阅读
目录一、性能优化考虑点1、当前系统结构瓶颈2、了解业务模式3、性能与安全二、系统与Nginx性能优化1、文件句柄2、cpu的亲和配置3、事件处理模型优化4、设置work_connections 连接数5、keepalive timeout会话保持时间6、GZIP压缩性能优化7、proxy超时设置8、高效传输模式9、Linux系统内核层面一、性能优化考虑点当我需要进行性能优化时，说明我们服务器无法满
转载
2024-04-07 12:49:44
32阅读
一、性能优化概述1.我们需要了解1、首先需要了解我们当前系统的结构和瓶颈，了解当前使用的是什么，运行的是什么业务，都有哪些服务，了解每个服务最大能支撑多少并发。比如nginx作为静态资源服务并发是多少，最高瓶颈在哪里，能支持多少qps（每秒查询率）的访问请求，那我们怎么得出这组系统结构瓶颈呢，比如top查看系统的CPU负载、内存使用率、总得运行进程等，也可以通过日志去分析请求的情况，当然也可以通过
转载
2024-03-07 13:31:05
125阅读
Nginx优化一、什么是优化1.了解知识# nginx进程的两种工作方式
master 调度
worker 工作 #最多也就几百并发
1、首先需要了解我们当前系统的结构和瓶颈，了解当前使用的是什么，运行的是什么业务，都有哪些服务，了解每个服务最大能支撑多少并发。比如nginx作为静态资源服务并发是多少，最高瓶颈在哪里，能支持多少qps（每秒查询率）的访问请求，那我们怎么得出这组系统结构瓶颈
转载
2024-04-28 15:52:40
228阅读
准备工作：192.168.16.128192.168.16.129两条虚拟机。安装好Nginx安装Nginx更新yum 安装Nginx: 操作命令： 什么是高可用？高可用HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。如果一个系统能够一直提供服务，那么这个可用性则是百分之百，但是天有不测风云。所以
转载
2024-04-28 15:47:14
33阅读
一、Nginx的作者是谁？Nginx（engine-x）是由1994年毕业于俄罗斯国立莫斯科鲍曼技术大学的IgorSysoev设计开发的。开发工作从2002年开始，第一次正式公开发布是在2004年10月4日，版本号为0.1.0。二、web服务器会遇到哪些问题？2.1、Apache服务器缺点： 不支持高并发、扩容不方便、重量级。 2.2、Microsoft IIS缺点：&n
转载
2024-06-09 09:27:28
28阅读
文章目录前言一、性能优势/运行原理/应用场景2.1 优势2.2 原理2.3 应用三、LNMP部署教程四、LNMP优化4.1 配置优化4.1.1 版本号隐藏4.1.2 增加并发量/绑核4.1.3 添加缓存4.1.4 设置防盗链（rewrite）4.1.5 日志分割（脚本）六、结语 前言本博客内容仅为记录博主思路，仅供参考，一切以自己实践结果为准。一、性能优势/运行原理/应用场景2.1 优势量级轻、
转载
2024-03-21 10:24:42
89阅读
性能瓶颈分析—Nginxnginx基本运行原理用户连接master中开的端口，控制connectcontrol连接worker有多少worker就有多少线程worker连接其他服务器nginx配置参数介绍全局配置worker_processes:worker进程数。最优值取决于CPU核的数量、存储数据的硬盘数量及负载模式。worker_rlimit_nofile:worker进程的最大打开文件数限
转载
2024-06-19 17:25:59
129阅读
压测场景 800线程做稳定性压测时，接口大批量返回500异常，如下所示 可以发现，很明显是Nginx返回的错误。但是从接口返回看不出太多的细节问题，需要打印nginix日志查看 日志分析 打印nginx日志，可以看到大量的异常信息：Too many open files 看起来是句柄数超出文件限制了
原创
2021-08-14 07:31:00
1398阅读
单机容量问题： 随着并发量提高，单机cpu使用率增高，memory占用增加，网络带宽使用增加。解决： 需要水平扩展，做nginx反向代理+负载均衡策略，把同一个域名代理到多个不同的application服务器上。就要把后端的tomcat服务器集群以一个统一的域名暴露出去。如上图架构，就需要四台虚拟机来做水平扩展，一台用于ngi
转载
2024-04-09 11:41:20
180阅读
Nginx高并发的优化配置内核参数的优化net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 6000timewait的数量，默认是180000。net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000 允许系统打开的端口范围。net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 启用timewait快速回收。net.ipv
转载
2024-08-27 10:41:14
415阅读
最近在测试中发现一个问题,某些时候用进程跑场景的时候tps死活上不去,而用同样数量的线程跑的时候，TPS开始很高，然后很快的跌倒谷底。当遇到这个问题的时候往往就是loadrunner成为瓶颈了！
解决方法：
使用多台loadrunner使用进程方式，使用之前单台lr的并发数，看看TPS是不是上涨了不少？
原因：
发生此种情况一般都有一个特点，就是响应时间特别短！如果
转载
2014-10-25 17:33:00
63阅读
2评论
一直纠结性能分析与调优如何下手，先从硬件开始，还是先从代码或数据库。从操作系统（CPU调度，内存管理，进程调度，磁盘I/O）、网络、协议（HTTP， TCP/IP ），还是从应用程序代码，数据库调优，中间件配置等方面入手。 单一个中间件又分web中间件（apache 、IIS），应用中间件（tomcat 、weblogic 、webSphere&
转载
精选
2016-09-04 21:02:15
1870阅读
LoadRunner压测结果分析，定位性能瓶颈
结果分析的方法和角度有很多，关注的指标可能也不一样。今天给新同事讲解了一下怎么根据LR压测的结果定位性能瓶颈，顺便总结了一下自己以往的套路。1、首先判断是否是应用程序本身的问题，根据网络吞吐量、cpu使用率和上下文切换水平三个指标进行分析。2、然后判断是否内存问题，内存最主要的两种情况是内存泄露和内存不足；
转载
2024-06-03 06:25:33
98阅读
一、Redis为何这么快1.官方提供的数据表示Redis可以达到10w+的QPS（每秒查询次数）2.Redis是单线程单进程的模型，Redis完全基于内存操作，CPU不是Redis的瓶颈，Redis的瓶颈最有可能是机器内存的大小或者网络带宽。既然单线程容易实现，而且CPU不会成为瓶颈，那就顺理成章的采用单线程方案了。3.使用多路复用IO模型，非阻塞IO。 二、Redis和Memached
转载
2023-09-10 22:41:42
155阅读
本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度，总结几种常用的性能优化方法。有关HBase系统配置级别的优化，可参考：淘宝Ken Wu同学的博客。下面是本文总结的第二部分内容：写表操作相关的优化方法。2. 写表操作2.1 多HTable并发写创建多个HTable客户端用于写操作，提高写数据的吞吐量，一个例子：static final Configuration conf = HBaseConfig
一、简介Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的APImysql与redis的区别：类型上mysql是关系型数据库，而redis是缓存数据库；作用上mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但速度较慢；而redis用于存储使用较为频
转载
2023-09-19 01:03:04
128阅读
MySQL query optimizerMySQL 常见的瓶颈1.CPU：CPU在饱和的时候一般发生在，数据装入内存或者从磁盘上读取数据的时候。2.IO：磁盘I/O瓶颈发生在装入的数据远大于内存容量的时候。3.服务器硬件的性能瓶颈：top，free，iostat和vmstat来检查系统性能Explain是什么？ 使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句，从而知道MySQL是如何处理你
转载
2023-09-08 23:41:23
377阅读
一、MapReduce 跑的慢的原因
程序效率的瓶颈在于两点：）计算机性能、内存、磁盘健康、网络）I/O 操作优化 （1）数据倾斜 （2）map和reduce数设置不合理 （3）map运行时间太长，导致reduce等待过久 （4）小文件过多 （5）大量的不可分块的超大文件 （6）spill次数过多 （7）merge次数过多等。
转载
2023-08-10 09:32:31
507阅读
