[code.nginx] Nginx服务器高级配置

这里提及的参数是和IPv4网络有关的Linux内核参数。我们可以将这些内核参数的值追加到Linux系统的/etc/sysctlconf文件中，然后使用如下命令使修改生效：

这些常用的参数包括以下这些。
1 netcorenetdev_max_backlog参数
netcorenetdev_max_backlog，表示当每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时，允许发送到队列的数据包的最大数目。一般默认值为128（可能不同的Linux系统该数值也不同）。Nginx服务器中定义的NGX_LISTEN_BACKLOG默认为511我们可以将它调整一下：

2netcoresomaxconn参数
该参数用于调节系统同时发起的TCP连接数，一般默认值为128。在客户端存在高并发请求的情况下，在默认值较小，可能导致链接超时或者重传问题，我们可以根据实际需要结合并发请求数来调节此值。

3netipv4tcp_max_orphans参数
该参数用于设定系统中最多允许存在多少TCP套接字不被关联到任何一个用户文件句柄上。如果超过这个数字，没有与用户文件句柄关联的TCP套接字将立即被复位，同时给出警告信息。这个限制只是为了防止简单的DoS(Denial of Service，拒绝服务)攻击。一般在系统内存比较充足的情况下，可以增大这个参数的赋值：

4netipv4tcp_max_syn_backlog参数
该参数用于记录尚未收到客户端确认信息的连接请求的最大值。对于拥有128MB内存的系统而言，此参数的默认值是1024，对小内存的系统则是128。一般在系统内存比较充足的情况下，可以增加这个参数的赋值：

5netipv4tcp_timestamps参数
该参数用于设置时间戳，这可以避免序列号的卷绕。在一个1Gb/s的链路上，遇到以前用过的序列号的概率很大。当此值赋值为0时，禁用对于TCP时间戳的支持。在默认情况下，TCP协议会让内核接受这种“异常”的数据包。针对Nginx服务器来说，建议将其关闭：

6netipv4tcp_synack_retries参数
该参数用于设置内核放弃TCP连接之前向客户端发送SYN+ACK包的数量。为了建立对端的连接服务，服务器和客户端需要进行三次握手，第二次握手期间，内核需要发送SYN并附带一个回应前一个SYN的ACK，这个参数主要影响这个进程，一般赋值为1，即内核放弃连接之前发送一次SYN+ACK包，可以设置其为：

7netipv4tcp_syn_retries参数
该参数的作用和上一个参数类似，设置内核放弃建立连接之前发送SYN包的数量，它的赋值和上个参数一样即可：

在Nginx配置文件中，有这样两个指令：worker_processes和worker_cpu_affinity，它们可以针对多核CPU进行配置优化。
1worker_processes指令
worker_processes指令用来设置Nginx服务的进程数。官方文档建议此指令一般设置为1即可，赋值太多会影响系统的IO效率，降低Nginx服务器的性能。为了让多核CPU能够很好的并行处理任务，我们可以将worker_processes指令的赋值适当的增大一些，最好是赋值为机器CPU的倍数。当然，这个值并不是越大越好，Nginx进程太多可能增加主进程调度负担，也可能影响系统的IO效率。针对双核CPU，建议设置为2或
4。如果是四核CPU，设置为：

设置好worker_processes指令之后，就很有必要设置worker_cpu_affinity指令。

2 worker_cpu_affinity指令
worker_cpu_affinity指令用来为每个进程分配CPU的工作内核。这个指令用来为每个进程分配CPU的工作内核。这个指令的设置方法有些麻烦。
如下图所示：

worker_cpu_affinity指令的值是由几组二进制值表示的。其中，每一组代表一个进程，每组中的每一位表示该进程使用CPU的情况，1表示使用，0表示不使用。注意，二进制位排列顺序和CPU的顺序是相反的。建议将不同的进程平均分配到不同的CPU运行内核上。
如果设置的Nginx服务的进程数为4，CPU为4核，因此会有四组值，并且每组有四位，所以，此指令的设置为：

四组二进制数值分别对应4个进程，第一个进程对应0001，表示使用第一个CPU内核。第二个进程对应0010，表示使用第二个CPU内核，以此类推。
如果将worker_processes指令的值赋值为8，即赋值为CPU内核个数的两倍，则worker_cpu_affinity指令的设置可以是：

如果一台机器的CPU是八核CPU，并且worker_processes指令的值赋值为8，那么worker_cpu_affinity指令的设置可以是：

1keepalive_timeout指令
该指令用于设置Nginx服务器与客户端保持连接的超时时间。
这个指令支持两个选项，中间用空格隔开。第一个选项指定客户端连接保持活动的超时时间，在这个时间之后，服务器会关闭此连接。第二个选项可选，其指定了使用Keep-Alive消息头保持活动的有效时间，如果不设置它，Nginx服务器不会向客户端发送Keep-Alive消息头以保持与客户端某些浏览器（如Mozilla、Konqueror等）的连接，超过设置的时间后，客户端就可以关闭连接，而不需要服务器关闭了。你可以根据自己的实际情况设置此值，建议从服务器的访问数量、处理速度以及网络状态方面考虑。下面是此指令的设置示例：

该设置表示Nginx服务器与客户端连接保持活动的时间是60s，60s后服务器与客户端断开连接。使用Keep-Alive消息头保持与客户端某些浏览器（如Mozilla、Konqueror等）的连接时间为50s，50s后浏览器主动与服务器断开连接。

2send_timeout指令
该指令用于设置Nginx服务器响应客户端的超时时间，这个超时时间仅针对两个客户端和服务器之间建立连接后，某次活动之间的时间。如果这个时间后客户端没有任何活动，Nginx服务器将会关闭连接。此指令的设置需要考虑服务器访问数量和网络状况等方面。下面是此指令的设置示例：

该设置表示Nginx服务器与客户端建立连接后，某次会话中服务器等待客户端响应超时10s，就会自动关闭连接。

3client_header_buffer_size指令
该指令用于设置Nginx服务器允许的客户端请求头部的缓冲区大小，默认为1KB。此指令的赋值可以根据系统分页大小来设置。分页大小可以用以下命令取得：

有过Nginx服务器工作经验的可能遇到Nginx服务器返回400错误的情况。查找Nginx服务器的400错误原因比较困难，因为此错误并不是每次都会出现，出现错误的时候，通常在浏览器和日志里也看不到任何有关提示信息。根据实际的经验来看，有很大一部分情况是客户端的请求头部过大造成的。请求头部过大，通常是客户单cookie中写入了较大的值引起的。于是适当增大此指令的赋值，允许Nginx服务器接收较大的请求头部，可以改善服务器对客户端的支持能力。一般将此指令赋值为4KB大小，即：

4multi_accept指令
该指令用于配置Nginx服务器是否尽可能多的接收客户端的网络连接请求，默认值为off。

本节涉及的指令与Nginx服务器的事件驱动模型密切相关。

其中，number为设置的最大数量。结合worker_processes指令，我们可以计算出Nginx服务器允许同时连接的客户端最大数量Client = worker_processes worker_connections / 2;
在使用Nginx服务器的过程中，笔者曾经遇到过无法访问Nginx服务器的情况，查看日志发现一直在报如下错误:

根据报错信息，推测可能是Nginx服务器的最大访问连接数设置小了。此指令设置的就是Nginx服务器能接受的最大访问量，其中包括前端用户连接也包括其他连接，这个值在理论上等于此指令的值与它允许开启的工作进程最大数的乘积。此指令一般设置为65535：

此指令的赋值与linux *** 作系统中进程可以打开的文件句柄数量有关系。按照以上设置修改此项赋值以后，Nginx服务器报以下错误：

究其原因，Linux系统中有一个系统指令open file resource limit，它设置了进程可以打开的文件句柄数量。worker_connections指令的赋值当然不能超过open file resource limit的赋值。可以使用以下命令查看在你的Linux系统中open file resource limit的赋值。

可以通过一下命令将open file resource limit指令的值设为2390251：

这样，Nginx的worker_connections指令赋值为65535就没问题了。

其中，limit为Linux平台事件信号队列的长度上限值。
该指令主要影响事件驱动模型中rfsig模型可以保存的最大信号数。Nginx服务器的每一个工作进程有自己的事件信号队列用于暂存客户端请求发生信号，如果超过长度上线，Nginx服务器自动转用poll模型处理未处理器的客户端请求。为了保证Nginx服务器对客户端请求的高效处理，请大家根据实际的客户端并发请求数量和服务器运行环境的处理能力设定该值。设置示例为：

其中，number为要设置的数量，默认值均为32。

其中，number为要设置的数量，默认值均为512
使用kequeue_changes方式，可以设置与内核之间传递事件的数量。

其中，number为要设置的数量，默认值均为512。

7rtsig_signo指令
该指令用于设置rtsig模式使用的两个信号中的第一个，第二个信号是在第一个信号的编号上加1，语法为：

默认的第一个信号设置为SIGRTMIN+10。

提示
在Linux中可以使用一下命令查看系统支持的SIGRTMIN有哪些。

8rtsig_overflow_ 指令
该指令代表三个具体的指令，分别为rtsig_overflow_events指令、rtsig_overflow_test指令和rtsig_overflow_threshold指令。这些指令用来控制当rtsig模式中信号队列溢出时Nginx服务器的处理方式，语法结构为：

其中，number是要设定的值。
rtsig_overflow_events指令指定队列溢出时使用poll库处理的事件数，默认值为16。
rtsig_overflow_test指令设定poll库处理完第几件事件后将清空rtsig模型使用的信号队列，默认值为32。

rtsig_overflow_threshold指令指定rtsig模式使用的信号队列中的事件超过多少时就需要清空队列了。

R2只是一个版本标识。

随着信息技术的广泛应用，数据流作为一种新颖的数据结构在日常生活中有着越来越广泛的应用，微软在SQLServer2008R2中推出了分析处理数据流的新组件——。它提供了基于DotNet框架的开发环境，用户能够轻松地使用它来开发出健壮，高效地数据流处理程序。的本质是复杂事件处理(ComplexEventProcessing，CEP)的应用程序框架，与传统的数据库查询处理不同，事件处理系统需要同时处理来自多个数据源的海量事件(Event)，并且根据用户提供的查询语句以及匹配模式，实时地输出事件分析结果。我们在下表中列出了事件驱动应用和数据库应用的主要区别：

数据库应用事件驱动的应用（EventDriven）

查询模式特定的查询请求连续的查询

响应时间从几秒至数天几毫秒或更少

数据流量数百条记录/秒

通过使用，用户可以开发出基于CEP的程序来实时处理大量的原始数据，利用数据之间的层次和关联关系，有效的采用相应的规则进行处理，以降低进行事件分析，事件关联及事件解析等 *** 作的代价。同时能够支持对数据流模式匹配、异常检测、趋势分析等 *** 作，使用户能够更好地监控和管理数据，最终使用户得到之前无法了解的信息，并能够更快速和更有效的进行 *** 作决策，提高关键绩效指标(KPI)。

在的应用中，其核心为服务器，它主要由输入，输出适配器(Adaptor)以及CEP引擎(CEPEngine)组成。

CEP引擎(CEPEngine)：所有的输入数据都将再CEP引擎中进行分析和处理，它根据用户定义的查询逻辑，有效地分析和转换输入的数据，并及时输出结果。

适配器(Adaptor)：提供了适配器的框架，开发者能够通过实现不同的接口来开发不同种类的适配器。适配器分为两类，输入适配器(InputAdaptor)是连接外部存储设备如网络服务器，传感器同引擎的接口。而输出适配器则用于处理CEP引擎输出的结果并可以同时触发一系列的 *** 作。

平台提供了一个功能强大的对象模型，它包含了许多有用的特性使得我们能够开发出灵活和功能强大的程序。对于初次使用的开发者来说，参考网上的一些实例能够取得事半功倍的效果。

您好楼主希望对您有帮助高并发对后台开发同学来说，既熟悉又陌生。熟悉是因为面试和工作经常会提及它。陌生的原由是服务器因高并发导致出现各位问题的情况少之又少。同时，想收获这方面的经验也是摸着石头过河，需要大量学习理论知识，再去探索。

如果是客户端开发的同学，字典中是没有“高并发”这个名词。这验证一句老话，隔行如隔山。客户端开发，特别是手机应用开发，更多地是考虑如何优化应用的性能，降低App的卡顿率

在这个“云”的时代，提高分布式系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（ScaleUp）与水平扩展（ScaleOut）。

1)垂直扩展

提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种：

增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G；

提升单机架构性能，例如：使用Cache来减少I/O次数，使用异步来增加单服务吞吐量，使用无锁数据结构来减少响应时间；

2)水平扩展

只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。虚拟化技术的出现，让水平扩展变得轻松且简单。现在的云主机几乎是虚拟主机，而不是物理主机。这样的话，线性扩充也就是分分钟的事，前提是要有足够的物理主机支撑。

Web框架层

Web框架层就是我们开发出来的DjangoWeb应用程序。它负责处理>

WSGI层

WSGI不是用于与程序交互的API，也不是真实的代码，WSGI只是一种接口。它只适用于Python语言，其全称为WebServerGatewayInterface。其定义了web服务器和web应用之间的接口规范。

Web服务器层

Web服务层作用是主要是接收>

特别是Nginx,它的出现是为了解决C10K问题。Nginx依靠异步事件驱动架构来帮助其处理大量的并发会话，由于其对资源的轻量利用和伸缩自如的特性，它成为了广受欢迎的web服务器。

Django框架注重的数据交互。所以考虑的问题是Django适不适合于高并发的场景。

它是一个经过大型网站规模验证的框架。Instagram支撑上亿日活，所以Django能适用于高并发场景。所以不是想着Django框架能支撑到多大的并发量，而是我们想要抗住很大的并发量，怎么优化现有框架。总之这个问题不是这么简单的活到老学到老多看看技术类书籍结合自己的能力在进行改进

spring的作用

Spring是一个开源的轻量级的应用程序开发框架，其目的是简化企业的应用程序开发，降低侵入性，Spring提供的IOC和AOP功能，可以将组件之间的耦合度降到最低，便于后期的维护和升级，实现了软件的高内聚低耦合思想。

我们使用Spring框架开发的时候不仅可以使用Spring本身提供的功能外，还可以使用第三方框架和技术来整合应用，可以自由的选择采用哪种技术去开发。

spring使用方法

1下载源码

spring-framework-325RELEASE

Spring必须要引入的jar文件有5个,分别是:

commons-logging-113jar 日志管理

spring-beans-325RELEASEjar bean节点

spring-context-325RELEASEjar spring上下文节点

spring-core-325RELEASEjar spring核心功能

pring-expression-325RELEASEjar spring表达式相关表

2配置

核心配置文件是:applicationContextxml或者beanxml,一般都是前者,JavaBean对象在这里面被创建,然后在java中调用就可以了。

假设已经存在一个User的JavaBean代码,需要创建对象,然后在java中使用。

3使用API

软件架构模式有以下几点：(1)管道/过滤器模式:其典型应用包括批处理系统。(2)面向对象模式:其典型应用是基于组件的软件开发CBD。(3)事件驱动模式:其典型应用包括各种图形界面应用。(4)分层模式:其典型应用是分层通信协议，如ISO/OSI的七层网络模型。(5)客户/服务器模式(Client/Server，C/S):为了解决C/S模式中客户端的问题，发展形成了浏览器/服务器(B/S)模式:为了解决C/S模式中服务器端的问题，发展形成了三层(多层)C/S模式，即多层应用架构。软件架构模式有以下几点：(1)管道/过滤器模式:其典型应用包括批处理系统。(2)面向对象模式:其典型应用是基于组件的软件开发CBD。(3)事件驱动模式:其典型应用包括各种图形界面应用。(4)分层模式:其典型应用是分层通信协议，如ISO/OSI的七层网络模型。(5)客户/服务器模式(Client/Server，C/S):为了解决C/S模式中客户端的问题，发展形成了浏览器/服务器(B/S)模式:为了解决C/S模式中服务器端的问题，发展形成了三层(多层)C/S模式，即多层应用架构。

随着服务器开发技术的不断发展，微服务架构技术在各个方面都有了很大的技术突破。今天，电脑培训就一起来了解一下，在互联网大环境下的微服务系统架构的发展趋势。

1服务网格白热化

服务网格是一个专注于服务间通信的基础设施层，也是目前受关注的与云原生有关的话题。随着容器的普及，服务拓扑变得越来越动态化，这对网络功能提出了更多的要求。服务网格通过服务发现、路由、负载均衡、健康检测和可观察性来管理流量，简化容器与生俱来的复杂性。

随着HAProxy、traefik和NGINX逐步把自己定位成数据平面，服务网格也变得越来越流行。尽管服务网格还没有得到大规模部署，但确实有些企业已经在生产环境中运行服务网格。另外，服务网格不仅可以用在微服务或Kubernetes环境中，也可以被用在VM和无服务器架构的环境中。例如，美国国家生物技术信息中心虽然没有使用容器，但他们使用了Linkerd。

2事件驱动架构的崛起

随着业务场景的不断变化，我们已经看到了基于推送或事件的架构正在成为一种趋势。服务向订阅事件的观察者容器发送事件，容器异步做出响应，事件发送者可能对此一无所知。与请求响应式架构不同的是，在基于事件的系统架构中，发起事件的容器并不依赖下游的容器，它们的处理过程和加载的事务与下游容器的可用性或完成情况无关。这种架构的另一个好处是，开发者可以更加独立地设计各自的服务。

3安全模型的变化

因为对内核访问方面的限制，部署在容器中的应用程序相对安全。在VM环境中，虚拟设备驱动器是暴露可见性的地方。而在容器环境里， *** 作系统提供了系统调用，信号源也变得更加丰富。之前，管理员需要在VM中安装代理，但那样太复杂了，需要管理太多的东西。容器提供了更清晰的可见性，相比VM，与容器的集成会更加容易。

4从REST到GraphQL

GraphQL是Facebook于2012年创建并于2023年开源的一套查询语言API规范。GraphQL的类型系统允许开发者自己定义数据schema，可以增加新字段，也可以删除旧字段，这些都不会影响已有的查询，也不需要修改客户端。GraphQL非常强大，因为它没有与特定的数据库或存储引擎绑定在一起。

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