谈谈Web加速
Web应用,本质是各种Web内容从Web网站达到浏览器,呈现给用户。用户希望在获取Web内容的时间越短越好。从Web网站的角度,需要解决大量用户并发访问时的时延问题,体现为两大度量指标:吞吐量和并发度。吞吐量指单位时间内能完成请求数(req/s)。并发度指同时发起请求的客户端数量(浏览器发送请求有一定的并发度,例如能同时发送4个请求,在这里算4个客户端)。在一定的并发度下,吞吐量越大,客户感觉的时延就越低,网站的性能就越高。
不同的并发度下,网站的吞吐量并不是一个常量。一般来说,当并发度小于某个阈值时,网站能保持相对稳定的吞吐量;而超过这个阈值,网站的吞吐量则迅速下降。这个阈值决定于网站的消息处理速度。假设网络带宽不是瓶颈,请求消息达到网站后,被缓存在内核的缓冲区队列,然后被并行处理。当网站处理消息的速度赶不上消息缓冲的速度时,队列中消息就会大量堆积,导致处理时延迅速增加,吞吐量迅速下降。在通常的压力测试模型中,一般模拟多个用户并行发送消息,某个用户接受收到上一消息的回应后,才会发下一个消息。所以如果网站消息处理时延延长,消息发送间隔自然延长,单位时间内涌向网站的消息减少,这会导致网站吞吐量下降,从而在一个新的吞吐量下达成消息处理与消息到达的平衡。但在真实的场景中,在访问高峰期,性急的用户会不断刷新浏览器,涌向网站的请求消息量持续超过网站的实际处理能力,请求被大量堆积在网站的缓冲区,直至网站的内存耗尽,导致网站瘫痪。所以,真实场景中为避免网站瘫痪,要采取流量控制措施。
为了加速WEB网站,提升WEB性能,一般有下列措施:
改进服务器IO并发模型。有三种经典IO并发模型:进程并发、线程并发、事件并发。在这三种模型中,事件并发是最轻量级的,因为多个事件在单个线程中处理,大大减少了线程切换时间,并节省内存。所以采用事件并发模型的NginX/Lighttpd能承受的并发程度最高。
缓存网站内容。有两种情况:1)缓存动态内容的静态结果,加速动态内容;2)在靠客户较近的地方缓存网站内容,节省带宽。
加速动态内容计算。对CPU密集型的动态脚本,缓存opcode,不要每次都解析原始脚本。服务器脚本解析器运行缓存的OpCode,比直接解析原始脚本,效率要高很多。这也是为什么PHP/Python解析引擎需要把原始脚本编译成OpCode,然后再通过虚拟机来解析执行的原因,这样就可以达到和Java、C#差不多的性能。多一道转换,根本原因是为了提升性能。
加速数据库访问。有几种手段:1)增加分布式缓存,缓存查询结果;2)建索引;3)增加DBMS内部查询缓存;4)DBMS内部缓存索引和数据。后两项可通过数据库配置进行。
增加网络带宽。如果网络带宽成为瓶颈,适当增加网络带宽。
逻辑架构如下图所示。
不同的Web内容,因为特性不同,性能瓶颈往往也不同,所需的Web加速策略也不一样。
静态内容(小文件)。例如各种图片内容,所需的带宽相对较小。网站处理的瓶颈在IO并发。因此可选用支持事件并发模型的轻量级Web服务器,如NginX/Lighttpd。同时为避免频繁的TCP建立和连接,可打开HTTP协议的KeepAlive长连接功能。这样就存在大量空闲连接,需开启epoll并发模型。同时对更新不频繁的内容,可利用HTTP协议的Last-Modified / If-Modified-Since,ETag / If-None-Match,Expires / Cache-Control等头域协商,在浏览器缓存器内容。
静态内容(大文件)。例如各种下载资源,所需带宽大。此时瓶颈往往在带宽,可在靠近客户的地域部署缓存服务器,缓存服务器的缓存策略同样遵守HTTP的头域协商。
静态内容(视频)。视频内容往往很大,但用户不追求最高的下载速度,只要能赶上播放速度就行。但是视频延续时间长,从统计学角度看所需带宽很大;而且现在的高清视频,单路视频对带宽要求也很大。所以就近部署的缓存服务器是常有的选择。
动态内容。瓶颈在动态计算和数据库,一般实施下列策略:1)缓存opcode;2)加速数据库访问;3)对更新不频繁的动态内容,利用缓存服务器或Web浏览器缓存静态化后的内容。动态内容静态化后往往表现出惊人的并发性能提升效果。
充分考虑网站的内容特征,灵活应用上述加速策略,就能降低服务器/带宽成本,获得最高性价比。
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