如何为高负载网络优化Nginx 和 Node.js?

译者:AlfredCheung

在搭建高吞吐量web应用这个议题上,NginX和Node.js可谓是天生一对。他们都是基于事件驱动模型而设计,可以轻易突破Apache等传统web服务器的C10K瓶颈。预设的配置已经可以获得很高的并发,不过,要是大家想在廉价硬件上做到每秒数千以上的请求,还是有一些工作要做的。

这篇文章假定读者们使用NginX的HttpProxyModule来为上游的node.js服务器充当反向代理。我们将介绍Ubuntu 10.04以上系统sysctl的调优,以及node.js应用与NginX的调优。当然,如果大家用的是Debian系统,也能达到同样的目标,只不过调优的方法有所不同而已。

网络调优

如果不先对Nginx和Node.js的底层传输机制有所了解,并进行针对性优化,可能对两者再细致的调优也会徒劳无功。一般情况下,Nginx通过TCP socket来连接客户端与上游应用。

我们的系统对TCP有许多门限值与限制,通过内核参数来设定。这些参数的默认值往往是为一般的用途而定的,并不能满足web服务器所需的高流量、短生命的要求。

这里列出了调优TCP可供候选的一些参数。为使它们生效,可以将它们放在/etc/sysctl.conf文件里,或者放入一个新配置文件,比如/etc/sysctl.d/99-tuning.conf,然后运行sysctl -p,让内核装载它们。我们是用sysctl-cookbook来干这个体力活。

需要注意的是,这里列出来的值是可以安全使用的,但还是建议大家研究一下每个参数的含义,以便根据自己的负荷、硬件和使用情况选择一个更加合适的值。

net.ipv4.ip_local_port_range='1024 65000' net.ipv4.tcp_tw_reuse='1' net.ipv4.tcp_fin_timeout='15' net.core.netdev_max_backlog='4096' net.core.rmem_max='16777216' net.core.somaxconn='4096' net.core.wmem_max='16777216' net.ipv4.tcp_max_syn_backlog='20480' net.ipv4.tcp_max_tw_buckets='400000' net.ipv4.tcp_no_metrics_save='1' net.ipv4.tcp_rmem='4096 87380 16777216' net.ipv4.tcp_syn_retries='2' net.ipv4.tcp_synack_retries='2' net.ipv4.tcp_wmem='4096 65536 16777216' vm.min_free_kbytes='65536' 重点说明其中几个重要的。

net.ipv4.ip_local_port_range

为了替上游的应用服务下游的客户端,NginX必须打开两条TCP连接,一条连接客户端,一条连接应用。在服务器收到很多连接时,系统的可用端口将很快被耗尽。通过修改net.ipv4.ip_local_port_range参数,可以将可用端口的范围改大。如果在/var/log/syslog中发现有这样的错误: “possible SYN flooding on port 80. Sending cookies”,即表明系统找不到可用端口。增大net.ipv4.ip_local_port_range参数可以减少这个错误。

net.ipv4.tcp_tw_reuse

当服务器需要在大量TCP连接之间切换时,会产生大量处于TIME_WAIT状态的连接。TIME_WAIT意味着连接本身是关闭的,但资源还没有释放。将net_ipv4_tcp_tw_reuse设置为1是让内核在安全时尽量回收连接,这比重新建立新连接要便宜得多。

net.ipv4.tcp_fin_timeout

这是处于TIME_WAIT状态的连接在回收前必须等待的最小时间。改小它可以加快回收。

如何检查连接状态

使用netstat:

netstat -tan | awk '{print $6}' | sort | uniq -c 或使用ss:

ss -s NginX 随着web服务器的负载逐渐升高,我们就会开始遭遇NginX的某些奇怪限制。连接被丢弃,内核不停报SYN flood。而这时,平均负荷和CPU使用率都很小,服务器明明是可以处理更多连接的状态,真令人沮丧。

经过调查,发现有非常多处于TIME_WAIT状态的连接。这是其中一个服务器的输出:

ss -s Total: 388 (kernel 541) TCP: 47461 (estab 311, closed 47135, orphaned 4, synrecv 0, timewait 47135/0), ports 33938 Transport Total IP IPv6

  • 541 - -
    RAW 0 0 0
    UDP 13 10 3
    TCP 326 325 1
    INET 339 335 4
    FRAG 0 0 0 有47135个TIME_WAIT连接!而且,从ss可以看出,它们都是已经关闭的连接。这说明,服务器已经消耗了绝大部分可用端口,同时也暗示我们,服务器是为每个连接都分配了新端口。调优网络对这个问题有一点帮助,但是端口仍然不够用。

经过继续研究,我找到了一个关于上行连接keepalive指令的文档,它写道:

设置通往上游服务器的最大空闲保活连接数,这些连接会被保留在工作进程的缓存中。

有趣。理论上,这个设置是通过在缓存的连接上传递请求来尽可能减少连接的浪费。文档中还提到,我们应该把proxy_http_version设为"1.1",并清除"Connection"头部。经过进一步的研究,我发现这是一种很好的想法,因为HTTP/1.1相比HTTP1.0,大大优化了TCP连接的使用率,而Nginx默认用的是HTTP/1.0。

按文档的建议修改后,我们的上行配置文件变成这样:

upstream backend_nodejs { server nodejs-3:5016 max_fails=0 fail_timeout=10s; server nodejs-4:5016 max_fails=0 fail_timeout=10s; server nodejs-5:5016 max_fails=0 fail_timeout=10s; server nodejs-6:5016 max_fails=0 fail_timeout=10s; keepalive 512; } 我还按它的建议修改了server一节的proxy设置。同时,加了一个 p roxy_next_upstream来跳过故障的服务器,调整了客户端的 keepalive_timeout,并关闭访问日志。配置变成这样:

server { listen 80; server_name fast.gosquared.com; client_max_body_size 16M; keepalive_timeout 10; location / { proxy_next_upstream error timeout http_500 http_502 http_503 http_504; proxy_set_header Connection ""; proxy_http_version 1.1; proxy_pass http://backend_nodejs; } access_log off; error_log /dev/null crit; } 采用新的配置后,我发现服务器们占用的socket 降低了90%。现在可以用少得多的连接来传输请求了。新的输出如下:

ss -s Total: 558 (kernel 604) TCP: 4675 (estab 485, closed 4183, orphaned 0, synrecv 0, timewait 4183/0), ports 2768 Transport Total IP IPv6

  • 604 - -
    RAW 0 0 0
    UDP 13 10 3
    TCP 492 491 1
    INET 505 501 4 得益于事件驱动式设计可以异步处理I/O,Node.js开箱即可处理大量的连接和请求。虽然有其它一些调优手段,但这篇文章将主要关注node.js的进程方面。

Node是单线程的,不会自动使用多核。也就是说,应用不能自动获得服务器的全部能力。

实现Node进程的集群化

我们可以修改应用,让它fork多个线程,在同一个端口上接收数据,从而实现负载的跨越多核。Node有一个cluster模块,提供了实现这个目标所必需的所有工具,但要将它们加入应用中还需要很多体力活。如果你用的是express,eBay有一个叫cluster2的模块可以用。

防止上下文切换

当运行多个进程时,应该确保每个CPU核同一时间只忙于一个进程。一般来说,如果CPU有N个核,我们应该生成N-1个应用进程。这样可以确保每个进程都能得到合理的时间片,而剩下的一个核留给内核调度程序运行其它任务。我们还要确保服务器上基本不执行除Node.js外的其它任务,防止出现CPU的争用。

我们曾经犯过一个错误,在服务器上部署了两个node.js应用,然后每个应用都开了N-1个进程。结果,它们互相之间抢夺CPU,导致系统的负荷急升。虽然我们的服务器都是8核的机器,但仍然可以明显地感觉到由上下文切换引起的性能开销。上下文切换是指CPU为了执行其它任务而挂起当前任务的现象。在切换时,内核必须挂起当前进程的所有状态,然后装载和执行另一个进程。为了解决这个问题,我们减少了每个应用开启的进程数,让它们公平地分享CPU,结果系统负荷就降了下来:

请注意上图,看系统负荷(蓝线)是如何降到CPU核数(红线)以下的。在其它服务器上,我们也看到了同样的情况。既然总的工作量保持不变,那么上图中的性能改善只能归功于上下文切换的减少。


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