Nginx高并发性能优化详解(9大优化策略)

Nginx是大型架构的必备中间件，也是高并发的核心组件，下面我就重点详解9大Nginx高并发性能优化@mikechen

Nginx高并发

随着互联网应用的迅猛发展，尤其是电子商务、社交媒体等平台的兴起，越来越多的用户同时访问网站，这就带来了高并发的挑战。

Nginx 在性能、稳定性、资源消耗方面的优势，使其成为许多高并发网站的首选 Web 服务器。

但是，高并发不仅要求 Web 服务器能够高效处理大量请求，还需要降低系统延迟、减少资源消耗，并确保网站高可用。

所以，在高并发环境下，也需要考虑：服务器响应时间延长、服务器资源耗尽…等情况。

这就需要涉及到优化，比如：Nginx 高并发性能优化。

Nginx高并发优化

Nginx 采用事件驱动架构，能够高效处理大量并发连接。

它的异步非阻塞 I/O 模型，使得每个进程可以同时处理成千上万个连接，而不需要为每个连接分配独立的线程，极大地提升了并发处理能力。

Nginx 高并发性能优化是一个多层次的过程，涉及到配置优化、操作系统调整、以及硬件资源的配置。

Nginx 配置优化

配置文件中的关键参数调整：

worker_processes

决定了工作进程的数量，根据服务器的 CPU 核心数进行调整，通常设置为 CPU 核心数的 2 倍。

例如：如果服务器有8个CPU核心，可以设置为8、或16。

worker_processes 16;

worker_connections

定义每个工作进程可以同时处理的最大连接数，增大该值有助于提升处理能力，通常设置为 1024 或更高，具体取决于负载。

考虑系统文件描述符限制， 确保“ worker_connections”， 不超过系统允许的最大文件描述符数。

keepalive_timeout

keepalive_timeout：设置 HTTP 长连接保持的时间。

这里的优化重点，需要调整长连接的超时时间，避免空闲连接占用过多资源。

对于高并发场景，推荐设置较短的超时时间，比如： 30 秒，提高并发请求的处理效率。

client_max_body_size

限制客户端请求体的大小，避免大文件上传导致服务器资源耗尽。

资源限制优化

worker_rlimit_nofile

配置 Nginx 每个进程最大可打开的文件数，通常需要与操作系统的 ulimit 配置一致，以避免文件描述符限制导致的性能瓶颈。

cpu_affinity

配置 CPU 核心亲和力，确保特定的工作进程绑定到指定的 CPU 核心，以减少进程切换开销。

ulimit -n 65535

echo 1024 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog

echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_reuse

echo 30 > /proc/sys/net/ipv4/tcp_keepalive_time

缓存优化

使用缓存减少后端压力

配置 proxy_cache 或 fastcgi_cache 缓存后端响应，减少对数据库或应用服务器的请求，极大降低服务器负担，提升并发处理能力。

http {
    proxy_cache my_cache;
    proxy_cache_path /var/cache/nginx levels=1:2 keys_zone=my_cache:10m inactive=60m;

    server {
        location /api/ {
            proxy_pass http://backend;
            proxy_cache my_cache;
            proxy_cache_valid 200 302 10m;
            proxy_cache_use_stale error timeout invalid_header http_500;
        }
    }
}

缓存策略可以通过设置过期时间、条件缓存、缓存清除策略等来灵活控制缓存内容。

静态文件与反向代理缓存

对静态资源（如：图片、CSS、JS… 等）使用浏览器缓存，减少用户端重复请求的压力。

server {
    location /static/ {
        root /var/www;
        expires 30d;  # 浏览器缓存静态资源 30 天
        add_header Cache-Control "public";
    }
}

对动态内容（如 API 请求）使用反向代理缓存，缓存请求结果，减少对后端的重复查询，尤其适用于数据变化较少的场景。

mikechen

陈睿|mikechen，10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。

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