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本文主要是侧重于 HTTP 的优化,对于 HTTPS 后续文章会讲。
既然要做性能优化,那么,我们就需要知道:什么是性能?它都有哪些指标,又应该如何度量,进而采取哪些手段去优化?
“性能”其实是一个复杂的概念。不同的人、不同的应用场景都会对它有不同的定义。对于 HTTP 来说,它又是一个非常复杂的系统,里面有非常多的角色,所以很难用一两个简单的词就能把性能描述清楚。
还是从 HTTP 最基本的“请求 - 应答”模型来着手吧。在这个模型里有两个角色:客户端和服务器,还有中间的传输链路,考查性能就可以看这三个部分。
我们先来看看服务器,它一般运行在 Linux 操作系统上,用 Apache、Nginx 等 Web 服务器软件对外提供服务,所以,性能的含义就是它的服务能力,也就是尽可能多、尽可能快地处理用户的请求。
衡量服务器性能的主要指标有三个:吞吐量(requests per second)、并发数(concurrency)和响应时间(time per request)。
吞吐量就是我们常说的 RPS,每秒的请求次数,也有叫 TPS、QPS,它是服务器最基本的性能指标,RPS 越高就说明服务器的性能越好。
并发数反映的是服务器的负载能力,也就是服务器能够同时支持的客户端数量,当然也是越多越好,能够服务更多的用户。
响应时间反映的是服务器的处理能力,也就是快慢程度,响应时间越短,单位时间内服务器就能够给越多的用户提供服务,提高吞吐量和并发数。
除了上面的三个基本性能指标,服务器还要考虑 CPU、内存、硬盘和网卡等系统资源的占用程度,利用率过高或者过低都可能有问题。
在 HTTP 多年的发展过程中,已经出现了很多成熟的工具来测量这些服务器的性能指标,开源的、商业的、命令行的、图形化的都有。
在 Linux 上,最常用的性能测试工具可能就是 ab(Apache Bench)了,比如,下面的命令指定了并发数 100,总共发送 10000 个请求:
ab -c 100 -n 10000 'http://www.xxx.com'
系统资源监控方面,Linux 自带的工具也非常多,常用的有 uptime、top、vmstat、netstat、sar 等等,可能你比我还要熟悉,我就列几个简单的例子吧:复制代码
top // 查看 CPU 和内存占用情况vmstat 2 // 每 2 秒检查一次系统状态sar -n DEV 2 // 看所有网卡的流量,定时 2 秒检查
理解了这些性能指标,我们就知道了服务器的性能优化方向:合理利用系统资源,提高服务器的吞吐量和并发数,降低响应时间。
看完了服务器的性能指标,我们再来看看如何度量客户端的性能。
客户端是信息的消费者,一切数据都要通过网络从服务器获取,所以它最基本的性能指标就是“延迟”(latency)。
之前在讲 HTTP/2 的时候就简单介绍过延迟。所谓的“延迟”其实就是“等待”,等待数据到达客户端时所花费的时间。但因为 HTTP 的传输链路很复杂,所以延迟的原因也就多种多样。
建立 TCP 连接之后,就是正常的数据收发了,后面还有解析 HTML、执行 JavaScript、排版渲染等等,这些也会耗费一些时间。不过它们已经不属于 HTTP 了,所以不在今天的讨论范围之内。
之前讲 HTTPS 时介绍过一个专门的网站“SSLLabs”,而对于 HTTP 性能优化,也有一个专门的测试网站“WebPageTest”。它的特点是在世界各地建立了很多的测试点,可以任意选择地理位置、机型、操作系统和浏览器发起测试,非常方便,用法也很简单。
网站测试的最终结果是一个直观的“瀑布图”(Waterfall Chart),清晰地列出了页面中所有资源加载的先后顺序和时间消耗,比如下图就是对 GitHub 首页的一次测试。
Chrome 等浏览器自带的开发者工具也可以很好地观察客户端延迟指标,面板左边有每个 URI 具体消耗的时间,面板的右边也是类似的瀑布图。
点击某个 URI,在 Timing 页里会显示出一个小型的“瀑布图”,是这个资源消耗时间的详细分解,延迟的原因都列的清清楚楚,比如下面的这张图:
图里面的这些指标都是什么含义呢?我给你解释一下:
从这张图你可以看到,一次 HTTP“请求 - 响应”的过程中延迟的时间是非常惊人的,总时间 415.04 毫秒里占了差不多 99%。
所以,客户端 HTTP 性能优化的关键就是:降低延迟。
以 HTTP 基本的“请求 - 应答”模型为出发点,刚才我们得到了 HTTP 性能优化的一些指标,现在,我们来把视角放大到“真实的世界”,看看客户端和服务器之间的传输链路,它也是影响 HTTP 性能的关键。
这就是所谓的“第一公里”“中间一公里”和“最后一公里”(在英语原文中是 mile,英里)。
“第一公里”是指网站的出口,也就是服务器接入互联网的传输线路,它的带宽直接决定了网站对外的服务能力,也就是吞吐量等指标。显然,优化性能应该在这“第一公里”加大投入,尽量购买大带宽,接入更多的运营商网络。
“中间一公里”就是由许多小网络组成的实际的互联网,其实它远不止“一公里”,而是非常非常庞大和复杂的网络,地理距离、网络互通都严重影响了传输速度。好在这里面有一个 HTTP 的“好帮手”——CDN,它可以帮助网站跨越“千山万水”,让这段距离看起来真的就好像只有“一公里”。
“最后一公里”是用户访问互联网的入口,对于固网用户就是光纤、网线,对于移动用户就是 WiFi、基站。以前它是客户端性能的主要瓶颈,延迟大带宽小,但随着近几年 4G 和高速宽带的普及,“最后一公里”的情况已经好了很多,不再是制约性能的主要因素了。
除了这“三公里”,我个人认为还有一个“第零公里”, 就是网站内部的 Web 服务系统。它其实也是一个小型的网络(当然也可能会非常大),中间的数据处理、传输会导致延迟,增加服务器的响应时间,也是一个不可忽视的优化点。
在上面整个互联网传输链路中,末端的“最后一公里”我们是无法控制的,所以我们只能在“第零公里”“第一公里”和“中间一公里”这几个部分下功夫,增加带宽降低延迟,优化传输速度。
但因为我们是无法完全控制客户端的,所以实际上的优化工作通常是在服务器端。这里又可以细分为后端和前端,后端是指网站的后台服务,而前端就是 HTML、CSS、图片等展现在客户端的代码和数据。
知道了大致的方向,HTTP 性能优化具体应该怎么做呢?
总的来说,任何计算机系统的优化都可以分成这么几类:硬件软件、内部外部、花钱不花钱。
投资购买现成的硬件最简单的优化方式,比如换上更强的 CPU、更快的网卡、更大的带宽、更多的服务器,效果也会“立竿见影”,直接提升网站的服务能力,也就实现了 HTTP 优化。
另外,花钱购买外部的软件或者服务也是一种行之有效的优化方式,最“物有所值”的应该算是 CDN 了。CDN 专注于网络内容交付,帮助网站解决“中间一公里”的问题,还有很多其他非常专业的优化功能。把网站交给 CDN 运营,就好像是“让网站坐上了喷气飞机”,能够直达用户,几乎不需要费什么力气就能够达成很好的优化效果。
不过这些“花钱”的手段实在是太没有“技术含量”了,属于“懒人”(无贬义)的做法,所以我就不再细说,接下来重点就讲讲在网站内部、“不花钱”的软件优化。
我把这方面的 HTTP 性能优化概括为三个关键词:开源、节流、缓存。
这个“开源”可不是 Open Source,而是指抓“源头”,开发网站服务器自身的潜力,在现有条件不变的情况下尽量挖掘出更多的服务能力。
首先,我们应该选用高性能的 Web 服务器,最佳选择当然就是 Nginx/OpenResty 了,尽量不要选择基于 Java、Python、Ruby 的其他服务器,它们用来做后面的业务逻辑服务器更好。利用 Nginx 强大的反向代理能力实现“动静分离”,动态页面交给 Tomcat、Django、Rails,图片、样式表等静态资源交给 Nginx。
Nginx 或者 OpenResty 自身也有很多配置参数可以用来进一步调优,举几个例子,比如说禁用负载均衡锁、增大连接池,绑定 CPU 等等,相关的资料有很多。
特别要说的是,对于 HTTP 协议一定要启用长连接。TCP 和 SSL 建立新连接的成本是非常高的,有可能会占到客户端总延迟的一半以上。长连接虽然不能优化连接握手,但可以把成本“均摊”到多次请求里,这样只有第一次请求会有延迟,之后的请求就不会有连接延迟,总体的延迟也就降低了。
另外,在现代操作系统上都已经支持 TCP 的新特性“TCP Fast Open”(Win10、iOS9、Linux 4.1),它的效果类似 TLS 的“False Start”,可以在初次握手的时候就传输数据,也就是 0-RTT,所以我们应该尽可能在操作系统和 Nginx 里开启这个特性,减少外网和内网里的握手延迟。
下面给出一个简短的 Nginx 配置示例,启用了长连接等优化参数,实现了动静分离:
server { listen 80 deferred reuseport backlog=4096 fastopen=1024; keepalive_timeout 60; keepalive_requests 10000; location ~* .(png)$ { root /var/images/png/; } location ~* .(php)$ { proxy_pass http://php_back_end; }}
“节流”是指减少客户端和服务器之间收发的数据量,在有限的带宽里传输更多的内容。
“节流”最基本的做法就是使用 HTTP 协议内置的“数据压缩”编码,不仅可以选择标准的 gzip,还可以积极尝试新的压缩算法 br,它有更好的压缩效果。
不过在数据压缩的时候应当注意选择适当的压缩率,不要追求最高压缩比,否则会耗费服务器的计算资源,增加响应时间,降低服务能力,反而会“得不偿失”。
gzip 和 br 是通用的压缩算法,对于 HTTP 协议传输的各种格式数据,我们还可以有针对性地采用特殊的压缩方式。
HTML/CSS/JS 属于纯文本,就可以采用特殊的“压缩”,去掉源码里多余的空格、换行、注释等元素。这样“压缩”之后的文本虽然看起来很混乱,对“人类”不友好,但计算机仍然能够毫无障碍地阅读,不影响浏览器上的运行效果。
图片在 HTTP 传输里占有非常高的比例,虽然它本身已经被压缩过了,不能被 gzip、br 处理,但仍然有优化的空间。比如说,去除图片里的拍摄时间、地点、机型等元数据,适当降低分辨率,缩小尺寸。图片的格式也很关键,尽量选择高压缩率的格式,有损格式应该用 JPEG,无损格式应该用 Webp 格式。
对于小文本或者小图片,还有一种叫做“资源合并”(Concatenation)的优化方式,就是把许多小资源合并成一个大资源,用一个请求全下载到客户端,然后客户端再用 JS、CSS 切分后使用,好处是节省了请求次数,但缺点是处理比较麻烦。
刚才说的几种数据压缩都是针对的 HTTP 报文里的 body,在 HTTP/1 里没有办法可以压缩 header,但我们也可以采取一些手段来减少 header 的大小,不必要的字段就尽量不发(例如 Server、X-Powered-By)。
网站经常会使用 Cookie 来记录用户的数据,浏览器访问网站时每次都会带上 Cookie,冗余度很高。所以应当少使用 Cookie,减少 Cookie 记录的数据量,总使用 domain 和 path 属性限定 Cookie 的作用域,尽可能减少 Cookie 的传输。如果客户端是现代浏览器,还可以使用 HTML5 里定义的 Web Local Storage,避免使用 Cookie。
压缩之外,“节流”还有两个优化点,就是域名和重定向。
DNS 解析域名会耗费不少的时间,如果网站拥有多个域名,那么域名解析获取 IP 地址就是一个不小的成本,所以应当适当“收缩”域名,限制在两三个左右,减少解析完整域名所需的时间,让客户端尽快从系统缓存里获取解析结果。
重定向引发的客户端延迟也很高,它不仅增加了一次请求往返,还有可能导致新域名的 DNS 解析,是 HTTP 前端性能优化的“大忌”。除非必要,应当尽量不使用重定向,或者使用 Web 服务器的“内部重定向”。
“缓存”不仅是 HTTP,也是任何计算机系统性能优化的“法宝”,把它和上面的“开源”“节流”搭配起来应用于传输链路,就能够让 HTTP 的性能再上一个台阶。
在“第零公里”,也就是网站系统内部,可以使用 Memcache、Redis、Varnish 等专门的缓存服务,把计算的中间结果和资源存储在内存或者硬盘里,Web 服务器首先检查缓存系统,如果有数据就立即返回给客户端,省去了访问后台服务的时间。
在“中间一公里”,缓存更是性能优化的重要手段,CDN 的网络加速功能就是建立在缓存的基础之上的,可以这么说,如果没有缓存,那就没有 CDN。
利用好缓存功能的关键是理解它的工作原理,为每个资源都添加 ETag 和 Last-modified 字段,再用 Cache-Control、Expires 设置好缓存控制属性。
其中最基本的是 max-age 有效期,标记资源可缓存的时间。对于图片、CSS 等静态资源可以设置较长的时间,比如一天或者一个月,对于动态资源,除非是实时性非常高,也可以设置一个较短的时间,比如 1 秒或者 5 秒。
这样一旦资源到达客户端,就会被缓存起来,在有效期内都不会再向服务器发送请求,也就是:“没有请求的请求,才是最快的请求。”
在“开源”“节流”和“缓存”这三大策略之外,HTTP 性能优化还有一个选择,那就是把协议由 HTTP/1 升级到 HTTP/2。
通过“飞翔篇”的学习,你已经知道了 HTTP/2 的很多优点,它消除了应用层的队头阻塞,拥有头部压缩、二进制帧、多路复用、流量控制、服务器推送等许多新特性,大幅度提升了 HTTP 的传输效率。
实际上这些特性也是在“开源”和“节流”这两点上做文章,但因为这些都已经内置在了协议内,所以只要换上 HTTP/2,网站就能够立刻获得显著的性能提升。
不过你要注意,一些在 HTTP/1 里的优化手段到了 HTTP/2 里会有“反效果”。
对于 HTTP/2 来说,一个域名使用一个 TCP 连接才能够获得最佳性能,如果开多个域名,就会浪费带宽和服务器资源,也会降低 HTTP/2 的效率,所以“域名收缩”在 HTTP/2 里是必须要做的。
“资源合并”在 HTTP/1 里减少了多次请求的成本,但在 HTTP/2 里因为有头部压缩和多路复用,传输小文件的成本很低,所以合并就失去了意义。而且“资源合并”还有一个缺点,就是降低了缓存的可用性,只要一个小文件更新,整个缓存就完全失效,必须重新下载。
所以在现在的大带宽和 CDN 应用场景下,应当尽量少用资源合并(JS、CSS 图片合并,数据内嵌),让资源的粒度尽可能地小,才能更好地发挥缓存的作用。
转载:https://www.cnblogs.com/huansky/p/14119109.html
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