如何nginx服务器最大请求次数

要调整大还是限制？
限制单IP请求次数。可以用
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=perip:10m;
limit_conn_zone $server_name zone=perserver:10m;
limit_conn perip 2;
limit_conn perserver 20;
limit_rate 100k;
$binary_remote_addr是限制同一客户端ip地址；
$server_name是限制同一server最大并发数；
limit_conn为限制并发连接数；
limit_rate为限制下载速度；

可以通过2个参数来调整nginx的header上限。

client_header_buffer_size 16k。

arge_client_header_buffers 4 16k。

LimitRequestLine 指令设置的是每一个header长度的上线。

引用LimitRequestLine 指令。

限制接受客户端发送的>

语法 LimitRequestLine bytes。

默认值 LimitRequestLine 8190。

作用域 server config。

状态 核心(C)。

模块 core。

bytes将设置>

LimitRequestLine指令允许服务器管理员增加或减少客户端>

LimitRequestFieldSize指令设置的是所有header总长度的上限值

引用LimitRequestFieldSize 指令

语法 LimitRequestFieldsize bytes

默认值 LimitRequestFieldsize 8190

作用域 server config

状态 核心(C)

模块 core

bytes指定了>

LimitRequestFieldSize指令允许服务器管理员增加或减少>普通用户请求下载服务器上的大文件不会有大问题，下载带宽通常在几十M左右，因此一个请求对服务器的带宽压力不大。
但当服务器作为CDN回源时就千万要注意了，CDN的机房带宽通常可以达到数百M甚至上G，而IDC机房的带宽费用往往是根据峰值带宽来计算。
因此如果CDN回源大文件时不对服务器带宽做限制，将会出现瞬间极大峰值，造成不必要的经济损失。
解决问题的核心在于限制服务器上行带宽。
我们通过对nginx增加带宽限制尝试解决这个问题。
nginx里有2个配置项
limit_rate <size> 限制单个请求带宽峰值，512, 1k, 10m
limit_rate_after <size> 当下载超过一定大小后开始限制，100m, 100k
进行如此配置后，我们用curl进行测试，发现当文件下载超过一定大小后，下载速率就会降到limit_rate设定的带宽值。
总结：如果网站有大文件资源时，一定要注意下载速率的配置，特别是在做CDN回源时尤其必须对速率进行配置。即便不做CDN回源，在某些特殊场景下也有可能出现高带宽下载，因此要特别注意

很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。
我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。
SELECT
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 0, 15
这个查询耗时000sec。So，这个查询有什么问题呢？实际上，这个查询语句和参数都没有问题，因为它用到了下面表的主键，而且只读取15条记录。
CREATE TABLE city (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
city varchar(128) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;
真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候，像下面这样：
SELECT
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15;
上面的查询在有2M行记录时需要022sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。Facebook意识到了这一点，但Facebook并没有为了每秒可以处理更多的请求而去优化数据库，而是将重心放在将请求响应时间的方差变小。
对于分页请求，还有一个信息也很重要，就是总共的记录数。我们可以通过下面的查询很容易的获取总的记录数。
SELECT COUNT()
FROM city;
然而，上面的SQL在采用InnoDB为存储引擎时需要耗费928sec。一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS(); 就能获得总记录数。但是在大多数情况下，查询语句简短并不意味着性能的提高。不幸的是，这种分页查询方式在许多主流框架中都有用到，下面看看这个语句的查询性能。
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15;
这个语句耗时2002sec，是上一个的两倍。事实证明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分页是很糟糕的想法。
下面来看看到底如何优化。文章分为两部分，第一部分是如何获取记录的总数目，第二部分是获取真正的记录。
高效的计算行数
如果采用的引擎是MyISAM，可以直接执行COUNT()去获取行数即可。相似的，在堆表中也会将行数存储到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情况就会复杂一些，因为InnoDB不保存表的具体行数。
我们可以将行数缓存起来，然后可以通过一个守护进程定期更新或者用户的某些 *** 作导致缓存失效时，执行下面的语句：
SELECT COUNT()
FROM city
USE INDEX(PRIMARY);
获取记录
下面进入这篇文章最重要的部分，获取分页要展示的记录。上面已经说过了，大的偏移量会影响性能，所以我们要重写查询语句。为了演示，我们创建一个新的表“news”，按照时事性排序(最新发布的在最前面)，实现一个高性能的分页。为了简单，我们就假设最新发布的新闻的Id也是最大的。
CREATE TABLE news(
id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(128) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB;
一个比较高效的方式是基于用户展示的最后一个新闻Id。查询下一页的语句如下，需要传入当前页面展示的最后一个Id。
SELECT
FROM news WHERE id < $last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage
查询上一页的语句类似，只不过需要传入当前页的第一个Id，并且要逆序。
SELECT
FROM news WHERE id > $last_id
ORDER BY id ASC
LIMIT $perpage
上面的查询方式适合实现简易的分页，即不显示具体的页数导航，只显示“上一页”和“下一页”，例如博客中页脚显示“上一页”，“下一页”的按钮。但如果要实现真正的页面导航还是很难的,下面看看另一种方式。
SELECT id
FROM (
SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage - 1) % $perpage cnt
FROM news
JOIN (SELECT @cnt:= 0)T
WHERE id < $last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage $buttons
)C
WHERE cnt = 0;
通过上面的语句可以为每一个分页的按钮计算出一个offset对应的id。这种方法还有一个好处。假设，网站上正在发布一片新的文章，那么所有文章的位置都会往后移一位，所以如果用户在发布文章时换页，那么他会看见一篇文章两次。如果固定了每个按钮的offset Id，这个问题就迎刃而解了。Mark Callaghan发表过一篇类似的博客，利用了组合索引和两个位置变量，但是基本思想是一致的。
如果表中的记录很少被删除、修改，还可以将记录对应的页码存储到表中，并在该列上创建合适的索引。采用这种方式，当新增一个记录的时候，需要执行下面的查询重新生成对应的页号。
SET p:= 0;
UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC;
当然，也可以新增一个专用于分页的表，可以用个后台程序来维护。
UPDATE pagination T
JOIN (
SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page
FROM news
ORDER BY id
)C
ON Cid = Tid
SET Tpage = Cpage;
现在想获取任意一页的元素就很简单了：
SELECT
FROM news A
JOIN pagination B ON Aid=BID
WHERE page=$offset;
还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页，这种方式比较试用于数据集相对小，并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询，当有2M条记录时，要耗费2sec左右。这种方式比较简单，创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。
CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))
SELECT id, FLOOR(RAND() 0x8000000) random
FROM city;

ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random;
接下来就可以向下面一样执行分页查询了。
SELECT
FROM _tmp
WHERE OFFSET >= $offset
ORDER BY OFFSET
LIMIT $perpage;
简单来说，对于分页的优化就是。。。避免数据量大时扫描过多的记录。

ThreadLimit 指令
说明 每个子进程可配置的线程数上限
语法 ThreadLimit number
默认值 参见下面的说明
作用域 server config
状态 MPM
模块 mpm_winnt, worker
兼容性 仅用于2041及以后版本的mpm_winnt
这个指令设置了每个子进程可配置的线程数ThreadsPerChild上限。任何在重启期间对这个指令的改变都将被忽略，但对ThreadsPerChild的修改却会生效。
使用这个指令时要特别当心。如果将ThreadLimit设置成一个高出ThreadsPerChild实际需要很多的值，将会有过多的共享内存被分配。如果将ThreadLimit和ThreadsPerChild设置成超过系统的处理能力，Apache可能无法启动，或者系统将变得不稳定。该指令的值应当和ThreadsPerChild可能达到的最大值保持一致。
对于mpm_winnt，ThreadLimit的默认值是1920；对于其他MPM这个值是64。
注意
Apache在编译时内部有一个硬性的限制"ThreadLimit 20000"(对于mpm_winnt是"ThreadLimit 15000")，你不能超越这个限制。
ServerLimit 指令
说明 服务器允许配置的进程数上限
语法 ServerLimit number
默认值 参见下面的说明
作用域 server config
状态 MPM
模块 prefork, worker
对于preforkMPM，这个指令设置了MaxClients最大允许配置的数值。对于workerMPM，这个指令和ThreadLimit结合使用设置了MaxClients最大允许配置的数值。任何在重启期间对这个指令的改变都将被忽略，但对MaxClients的修改却会生效。
使用这个指令时要特别当心。如果将ServerLimit设置成一个高出实际需要许多的值，将会有过多的共享内存被分配。如果将ServerLimit和MaxClients设置成超过系统的处理能力，Apache可能无法启动，或者系统将变得不稳定。
对于preforkMPM，只有在你需要将MaxClients设置成高于默认值256的时候才需要使用这个指令。要将此指令的值保持和MaxClients一样。
对于workerMPM，只有在你需要将MaxClients和ThreadsPerChild设置成需要超过默认值16个子进程的时候才需要使用这个指令。不要将该指令的值设置的比MaxClients 和ThreadsPerChild需要的子进程数量高。
注意
Apache在编译时内部有一个硬限制"ServerLimit 20000"(对于preforkMPM为"ServerLimit 200000")。你不能超越这个限制。
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按照配置MaxClient 为 2000
不要将该指令的值设置的比MaxClients 和ThreadsPerChild需要的子进程数量高。
ServerLimit=MaxClient / ThreadPerChild = 2000 / 100 = 20
所以ServerLimit设置不能比20更高
如果将ThreadLimit设置成一个高出ThreadsPerChild实际需要很多的值，将会有过多的共享内存被分配。
ThreadLimit设置最好不要超过ThreadsPerChil的值，ThreadPerChild = 100
所以 ThreadLimit设置为100

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