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OpenResty 究竟解决了什么痛点?

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openresty本身是集成了lua组件的nginx,等于是把一部分后端服务的功能用lua集成到反向代理里面了。和mysql蛮有个毛关系啊。数据库慢,你需要加缓存,拆分,看你哪个业务逻辑拖慢了整体的返回速度。业务逻辑复杂,拆分域,中间层聚合,很多手段可以用。超时还可以用nginx上的静态持久化页面返回。

OpenResty解决的是高并发的痛点。现在服务的后台大部分是java写的,但是用java写出稳定的高并发服务是很复杂的一件事,首先是服务器的选择,web服务器有几个选型,tomcat,apache,weblogic,还有商用webphere. 1、tomcat官方宣称的并发量是1000,厉害点地做点参数调优,也不过3000并发,如果要开发一个并发百万的服务,1000000/3000,需要1000台服务器,想想都不可能。 2、apache的并发比tomcat更不堪,200-300 3、weblogic的并发稍好,平均能达到3000左右,但是也没有达到好一个数量级

lvs -> nginx -> server -> database,后端哪一个环节慢,都不是反向代理应该解决的事情,你没搞懂痛点在哪里。

但是nginx就不一样了,处理几万的请求很轻松,内存占用也不高,之前我们只是把它用作负载均衡,没想过当作一个web服务器,OpenResty的出现解决了享受nginx高并发优势的拦路虎,因为nginx是使用异步 事件模型,跟传统的编程思想不一样,而lua是用c解释执行的脚本语言(执行效率很高),可以用传统的同步编程思想上,在nginx请求接进来后处理稍复杂的逻辑。

对于高并发的系统来说,都是基于内存的,或者说是基于缓存的,题主说的用mysql支撑高并发是不现实的,mysql的并发量在4000-8000,超过这个量mysql性能就会急剧下降。一次内存读取的时间是几十纳秒,一次缓存读取是几毫秒,大家可能对纳秒比较陌生,一纳秒等于1秒的1000000000分之一,一毫秒等于1秒的1000分之一,请求过来之后直接走内存读取,在需要和数据库交互的时候把数据写入内存,然后再批量入库,快速响应。

web流量也符合二八原则,百分之八十的流量集中在百分之二十的页面,比如电商的首页,产品详情页,使用openResty支撑产品详情页的高并发访问,在处理订购单,购物车等环节用其他的高并发框架处理,比如java的NIO网络框架netty。

java的netty也是处理高并发的利器,不过我做过测试,整体性能可以达到nginx的80%,所以,脏活累活都让nginx做吧,关键业务用netty。

当然,每个人对高并发的理解可能不太一样,有人说1000并发就是高并发了,有人说1万的并发才是高并发,有人说并发百万才是高并发,OpenResty是可以做到百万并发的(当然需要各种调优),现在大部分业务OpenResty都可以胜任,但是像腾讯10亿用户,1亿的并发,OpenResty就搞不定了。

不同的并发量要应对的东西不一样,比如1000并发,用tomcat,springmvc框架加缓存就可以应对,1万的并发在关键节点使用内存处理也很容易,百万并发就需要linux内核调优,socket缓冲区,文件句柄数,内存池,RPS/RFS SMP等优化也可以达到。千万并发就需要考虑用户态协议dpdk了TG:li9047

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