为高负载网络优化Nginx和Node.js
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
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
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:
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
Node.js
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:
