经验-openresty 相关优化手法

1. LUA 层面

1.1 尽量使用局部变量, 减少垃圾回收开销

• local var = value 替代 var = value
• 外部函数在包初始化的时候直接 local a = c.a

1.2 使用 table.concat 而不是 .. 字符串拼接

table.concat({"a", "b", "c"}, "")

1.3 预编译正则表达式

local re = ngx.re.compile("pattern")。

1.4 确定重复数据的域

将全局可以用到的保存为全局变量, 在初始化的时候加载好, 并确定好最方便查找的结构, 如 ip 地址库

1.5 在耗时函数上加一层缓存

如计算 hash 函数, 或者 json decode 后的对象, 空间换时间

1.6 使用 LuaJIT FFI

openresty lua-resty-core 计划使用 ffi 完全替换掉之前的 nginx-lua-module, 性能会有所提升

1.7 采样执行一些不重要的函数

如打印错误日志, 当逾期错误日志会频繁打印, 增加一层限制, 固定 100/秒等策略

1.8 非必要不 io

不要轻易读写文件和网络, 除非必要, 数据可以缓存本地一份就缓存本地, 不要任何请求都缓存 redis

1.9 异步化操作

如有功能耗时严重, 可以异步请求, 如异步写入日志, 异步请求 redis

1.10 压缩数据, 批次执行, 适当增大 buffer

批次是效果最好的优化手段, 发送数据或者执行逻辑, 如果能够批次尽量批次执行

1.11 lua 有 JIT, 可以即使编译,使用 pcre_jit

函数中尽量不要有 pcall 等无法 JIT 的操作

1.12 cosocket 非阻塞 io

1.13 使用 ECC 证书而不是 RSA

压测发现, RCC 证书比 RSA 具有更好的性能

1.14 发现攻击, 尽早关闭

ngx.exit(444) 连接数多 直接 RST, 缺点没有日志记录

2. Nginx 层面

2.1 参数优化

worker_processes auto;             # 匹配 CPU 核心数
worker_rlimit_nofile 102400;       # 提高文件描述符限制
events {
    worker_connections 20480;      # 根据系统最大 fd 调整
    use epoll;                     # 高并发场景使用 epoll
}
lua_shared_dict my_cache 100m;     # 缓存配置、限流计数器等
keepalive_timeout 60;              # 保持长连接
client_header_timeout 15s;         # 避免慢客户端攻击
proxy_buffers 8 16k;               # 减少磁盘 IO 使用
sendfile on;                       # 零拷贝传输静态文件
tcp_nopush on;                     # 合并数据包发送
gzip on;                           # 对文本内容启用压缩

3. Linux 层面

3.1 系统参数

# 调整 TCP 参数
sysctl -w net.core.somaxconn=65535
sysctl -w net.ipv4.tcp_tw_reuse=1
sysctl -w net.ipv4.tcp_fin_timeout=30
ulimit -n 102400                   # 修改 Nginx 进程的 fd 限制
# 使用大页内存（需 Nginx 支持）
sysctl -w vm.nr_hugepages=1024
# 调整磁盘调度策略（SSD 推荐 noop）
echo noop > /sys/block/sda/queue/scheduler

4. 监控与分析

• 火焰图 SystemTap 分析 Lua/C 代码瓶颈。
• Lua 内存分析：collectgarbage("count") 监控内存泄漏。
• 压测工具 wrk
• 指标监控 prometheus