怎麼為高負載網路優化Nginx和Node.js

網路調優
如果不先對nginx和node.js的底層傳輸機制有所了解，並進行針對性優化，可能對兩者再細緻的調優也會徒勞無功。一般情況下，nginx透過tcp socket來連接客戶端與上游應用程式。
我們的系統對tcp有許多閘限值與限制，透過核心參數來設定。這些參數的預設值往往是為一般的用途而定的，並不能滿足web伺服器所需的高流量、短生命的要求。
這裡列出了調優tcp可供候選的一些參數。要使它們生效，可以將它們放在/etc/sysctl.conf檔案裡，或者放入一個新設定文件，例如/etc/sysctl.d/99-tuning.conf，然後運行sysctl -p，讓核心裝載它們。我們是用sysctl-cookbook來幹這個體力活。
要注意的是，這裡列出來的值是可以安全使用的，但還是建議大家研究一下每個參數的意義，以便根據自己的負荷、硬體和使用情況選擇一個更合適的值。

複製程式碼 程式碼如下:

net.ipv4. ip_local_port_range='1024 65000'
net.ipv4.tcp_tw_reuse='1'
net.ipv4.tcp_fin_timeout='15'
net.core.netdev_max_backlog='4096'
net. ='16777216'
net.core.somaxconn='4096'
net.core.wmem_max='16777216'
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog='20480'
net。 400000'
net.ipv4.tcp_no_metrics_save='1'
net.ipv4.tcp_rmem='4096 87380 16777216'
net.ipv4.tcp_syn_retries=v#yn'. 2'
net.ipv4.tcp_wmem='4096 65536 16777216'
vm.min_free_kbytes='65536'

1其中幾個重要的。

net.ipv4.ip_local_port_range
為了替上游的應用程式服務下游的客戶端，nginx必須開啟兩條tcp連接，一條連接客戶端，一條連接應用程式。當伺服器收到很多連線時，系統的可用連接埠將很快被耗盡。透過修改net.ipv4.ip_local_port_range參數，可以將可用連接埠的範圍改大。如果在/var/log/syslog 中發現有這樣的錯誤: “possible syn flooding on port 80. sending cookies”，即表示系統找不到可用連接埠。增大net.ipv4.ip_local_port_range參數可以減少這個錯誤。
net.ipv4.tcp_tw_reuse
當伺服器需要在大量tcp連線之間切換時，會產生大量處於time_wait狀態的連線。 time_wait表示連線本身是關閉的，但資源尚未釋放。將net_ipv4_tcp_tw_reuse設定為1是讓核心在安全時盡量回收連接，這比重新建立新連接便宜得多。
net.ipv4.tcp_fin_timeout這是處於time_wait狀態的連線在回收前必須等待的最小時間。改小它可以加快回收。
如何檢查連線狀態

使用netstat:
netstat -tan | awk '{print $6}' | sort | uniq -c
或使用ss:
ss - s
nginx
ss -s
total: 388 (kernel 541)
tcp: 47461 (estab 311, closed 47135, orphaned 4, synrecv 0, timewait 47135, orphaned 4, synrecv 0, timewait 47135/0phaned 4, synrecv 0, timewait 47135/03, 38#3), 38 #transport total ip ipv6
* 541 - -
raw 0 0 0
udp 13 10 3
tcp 326 325 1
inet 339 335 4
frag 0 0 0
隨著web伺服器的負載逐漸升高，我們就會開始遭遇nginx的某些奇怪限制。連接被丟棄，內核不停報syn flood。而這時，平均負載和cpu使用率都很小，伺服器明明是可以處理更多連線的狀態，真是令人沮喪。
經過調查，發現有非常多處於time_wait狀態的連線。這是其中一個伺服器的輸出:
有47135個time_wait連線！而且，從ss可以看出，它們都是已經關閉的連線。這說明，伺服器已經消耗了絕大部分可用端口，同時也暗示我們，伺服器是為每個連接都分配了新端口。調優網路對這個問題有一點幫助，但是連接埠仍然不夠用。
經過繼續研究，我找到了一個關於上行連接keepalive指令的文檔，它寫道:
設置通往上游伺服器的最大空閒保活連接數，這些連接會被保留在工作進程的快取中。
有趣。理論上，這個設定是透過在快取的連線上傳遞請求來盡可能減少連線的浪費。文件中也提到，我們應該把proxy_http_version設為"1.1"，並清除"connection"頭部。經過進一步的研究，我發現這是一個很好的想法，因為http/1.1相比http1.0，大大優化了 tcp連接的使用率，而nginx預設用的是http/1.0。
按文件的建議修改後，我們的上行設定檔變成這樣:

複製程式碼 程式碼如下:###

upstream backend_nodejs {
server nodejs-3:5016 max_fails=0 fail_timeout=10s;
server nodejs-4:5016 max_fails=0 fail_timeout=10s;
server nodejs-5:5016 max_fails=0 max_fails=0 max_fails fail_timeout=10s;
server nodejs-6:5016 max_fails=0 fail_timeout=10s;
keepalive 512;
}

我還按它的建議修改了server一節的proxy設定。同時，增加了一個 p roxy_next_upstream來跳過故障的伺服器，調整了客​​戶端的 keepalive_timeout，並關閉存取日誌。設定變成這樣:

複製程式碼 程式碼如下:

server {
listen 80;
server_name fast.gosquared.com;
client_max_body_size 16m;
keepalive_timeout 10;
location / {
proxy_next_upstream error timeout http_500 http_502 http_503 http_504;
proxy_set_header connection "";
proxy_http_version 1.1;
access_log off;
error_log /dev/null crit;
}

採用新的設定後，我發現伺服器們佔用的socket 降低了90%。現在可以用少得多的連線來傳輸請求了。新的輸出如下:

ss -s

total: 558 (kernel 604)
tcp: 4675 (estab 485, closed 4183, orphaned 0, synrecv 0, timewait 4183/0), ports 0, timewait 4183/0), ports 2768# #transport total ip ipv6
* 604 - -
raw 0 0 0
udp 13 10 3
tcp 492 491 1
inet 505 501 4
node.js









得歸功於事件驅動式設計可以非同步處理i/o，node.js開箱即可處理大量的連線和請求。雖然有其它一些調優手段，但這篇文章將主要關注node.js的進程方面。
node是單執行緒的，不會自動使用多核心。也就是說，應用程式不能自動獲得伺服器的全部能力。
實作node程序的叢集化

我們可以修改應用，讓它fork多個線程，在同一個連接埠上接收數據，從而實現負載的跨越多核心。 node有一個cluster模組，提供了實現這個目標所必需的所有工具，但要將它們加入應用中還需要很多體力活。如果你用的是express，ebay有一個叫cluster2的模組可以用。

###防止上下文切換######當執行多個進程時，應該確保每個cpu核同一時間只忙於一個進程。一般來說，如果cpu有n個核，我們應該產生n-1個應用程式。這樣可以確保每個行程都能得到合理的時間片，而剩下的一個核留給核心調度程序來執行其它任務。我們還要確保伺服器上基本上不執行除node.js外的其它任務，防止出現cpu 的爭用。 ###我們曾經犯過一個錯誤，在伺服器上部署了兩個node.js應用，然後每個應用程式都開了n-1個進程。結果，它們互相之間搶奪cpu，導致系統的負荷急升。雖然我們的伺服器都是8核心的機器，但仍然可以明顯地感覺到由上下文切換引起的效能開銷。上下文切換是指cpu為了執行其它任務而掛起當前任務的現象。在切換時，核心必須掛起目前進程的所有狀態，然後裝載和執行另一個進程。為了解決這個問題，我們減少了每個應用程式開啟的進程數，讓它們公平地分享cpu，結果系統負載就降了下來:###############請注意上圖，看系統負荷(藍線)是如何降到cpu核數(紅線)以下的。在其它伺服器上，我們也看到了同樣的情況。既然總的工作量保持不變，那麼上圖中的效能改善只能歸功於上下文切換的減少。 ###

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