查询性能优化

一、单体项目测压

　　1、云服务器准备一台，阿里云服务器（对于学习用，可以选择按量付费模式）

　可有效降低学习成本，不使用的时候停止服务器即可，不收取费用，需要使用的时候开启即可

　　我的配置

　　2、在服务器安装相关环境（JDK、MYSQL）

　　模式为传统单体项目。所有都放在一个服务器中。

　　3、秒杀项目准备（项目资源可留言）

　　商品详情页接口展示，之后将主要使用该接口测压、优化。

　　4、所有环境都准备好后，打包部署（阿里云服务器需配置具体的安全组规则，开放端口，不然无法对外访问）

　　5、接口访问成功。

　　6、使用 JMeter 测压

　　　　1、线程数量：700，循环次数：10。数据可进行相关调整。通过多次测压吞吐量平均值在 130/s 左右。

　　　　2、使用 pstree -p 端口号，查看线程数量

　　　　　　在没有测压情况下的数量：30（tomcat最小核心线程 10 + 其他线程）

　　　　3、使用 top -H 查看

　　　　　　cpu us：用户空间的cpu使用情况（用户层代码）
　　　　　　cpu sy：内核空间的cpu使用情况（系统调用）
　　　　　　load average：1,5,15分钟load平均值，跟着核数系数，0代表通常，1代表打满，1+代表等待阻塞i)
　　　　　　memory：free空闲内存，used使用内存

　　7、配置 springboot tomcat 配置

·　　　1、查看 springboot 相关 tomcat 配置

　　　　　　搜索 service.tomcat

　　　　　　springboot内置 tomcat 所有相关默认配置都在这里。

　　　　　　　　accept-count：默认队列数量 100，

　　　　　　　　accesslog.enabled：是否开启 tomcat 日志

　　　　　　　　max-threads：最大线程数量

　　　　　　　　min-spare-threads：最小核心线程

　　　　2、springboot 中添加相关 tomcat 配置：

# 默认队列
server.tomcat.accept-count=1000
# (几核 * 2) *100 最大线程
server.tomcat.max-threads=400
# 最小核心线程
server.tomcat.min-spare-threads=100
# 开启 tomcat 日志
server.tomcat.accesslog.enabled=true
# 日志路径
server.tomcat.accesslog.directory=/home/miaosha/tomcat
# 日志格式 %h ip地址，%l ，%u ，%t 处理时长， "%r" 请求url， %s 返回状态码， %b 请求 response大小， %D 处理请求时长
server.tomcat.accesslog.pattern=%h %l %u %t "%r" %s %b %D

　　　　3、配置 tomcat Keepalived 相关配置

/**
 * @description 当 Spring 容器内没有 TomcatEnbeddedServerFactory 这个 Bean 时，会把此 bean 加载进 Spring 中
 * @author: hq
 * @create: 2022-08-30 23:16
 **/
@Component
public class WebServerConfig implements WebServerFactoryCustomizer<ConfigurableWebServerFactory> {
    @Override
    public void customize(ConfigurableWebServerFactory factory) {
        // 使用对应工厂类提供的接口，定制化 Tomcat connector
        ((TomcatServletWebServerFactory)factory).addConnectorCustomizers(new TomcatConnectorCustomizer() {
            @Override
            public void customize(Connector connector) {
                Http11NioProtocol protocol = (Http11NioProtocol) connector.getProtocolHandler();
                // 定制化 KeepalivedTimeOut，设置 30s 内没有请求则服务端自动断开 Keepalived 连接
                protocol.setKeepAliveTimeout(30000);
                // 当客户端发送超过 1w 个请求则自动断开 Keepalived 连接
                protocol.setMaxKeepAliveRequests(10000);
//                protocol.setMaxConnections(); 最大 soket 连接数
            }
        });
    }
}

　　　　4、重新打包部署测压

　　　　　　启动过后会在设置 Tomcat 日志的目录生成文件夹

　　　　　　在未测压情况下，默认线程数量：120

　　　　　　压力测试时，最大线程数量为420。与未设置 tomcat.max-threads 提升了不少。

　　　　　　吞吐量也提升至 160/s。

　　　　　　查看 tomcat 日志

二、负载均衡、分布式会话

　　1、准备 3 台服务器（新增）

　　　　一台作为 Nginx、两台 Java。环境分别安装好。地区为成都。

　　　　开始那台机器地区为上海，之后将作为 Redis、Mysql 服务使用。

　　2、向两台Java1、Java2 部署程序（两台数据访问Mysql均连接上海区域服务器）

　 3、配置Nginx

#user  nobody; CPU数量 * 2
worker_processes  4;

#error_log  logs/error.log;
#error_log  logs/error.log  notice;
#error_log  logs/error.log  info;

pid        /usr/local/nginx/logs/nginx.pid;


events {
    worker_connections  1024;
}


http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    #log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
    #                  '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
    #                  '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

    #access_log  logs/access.log  main;

    sendfile        on;
    #tcp_nopush     on;

    #keepalive_timeout  0;
    keepalive_timeout  65;

    #gzip  on;

    upstream tomcatServerPool{
        server 172.29.26.12:9020 weight=10;
        server 172.18.160.168:9020 weight=10;
    }

    server {
        listen       80;
        server_name  localhost;

        location / {
           # root   html;
           # index  index.html index.htm;
           proxy_pass http://tomcatServerPool;
       #用户IP
       proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        }

        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }

     }

}

　　 4、首先测试单机

　　　　　　修改IP地址

　　　　　　在测压的过程中，吞吐量 66/s 左右，与我们使用上海区域服务器慢了将近一般，这是因为受地区影响，后面新建的3台服务器都是成都区域，java程序数据访问上海区域，受传输距离影响所以速度就变慢了。所以看得出，跨区域太远会影响响应速度。

　　5、双机，nginx负载均衡测试压力

　　　　JMeter 修改IP地址为 nginx 服务器IP，端口还改为 80，线程组不变

　　　可以看到通过负载均衡，已将吞吐量提升了一倍多。由 66/s 提升至 143/s 。

三、缓存

　　1、Redis 缓存

spring.redis.database=1
spring.redis.port=6379
spring.redis.host=********
spring.redis.password=********
spring.redis.jedis.pool.max-active=1000
spring.redis.jedis.pool.max-wait=-1ms
spring.redis.jedis.pool.max-idle=16
spring.redis.jedis.pool.min-idle=8

　　　　1、修改代码

　　　　2、部署压力测试（后面都是双机测试）

　　　　　　通过 Redis 缓存介入，吞吐量翻了几倍。

　　2、Guava 本地缓存

　　　　1、这个时候考虑加入本地缓存，在每台服务器上缓存热点数据，像直接使用 HashMap、ConcurrentHashMap格式的类型还不满足自动失效清除功能，我们可以使用 guava 提供的数据类型 Cache<String, Object>；

　　　　　　但是在修改方面，可以使用 MQ 消息广播，通知每台服务器进行操作，代码复杂度提高了。

　　　　2、编写代码

    <dependency>
      <groupId>com.google.guava</groupId>
      <artifactId>guava</artifactId>
      <version>18.0</version>
    </dependency>

/**
 * @description
 * @author: hq
 * @create: 2022-08-31 16:21
 **/
@Service
public class CacheServiceImpl implements CacheService {

    private Cache<String, Object> cache = null;

    @PostConstruct
    public void init() {
        cache = CacheBuilder.newBuilder()
                // 设置缓存容器初始容量
                .initialCapacity(16)
                // 设置缓存中最大可以存储 100 个 key，超过100个后按照 LRU 策略移除缓存项
                .maximumSize(100)
                // 设置写缓存多少秒过期
                .expireAfterWrite(30, TimeUnit.SECONDS)
                .build();
    }


    @Override
    public void setCache(String key, Object obj) {
        cache.put(key, obj);
    }

    @Override
    public Object getCache(String key) {
        return cache.getIfPresent(key);
    }
}

　　　　3、部署服务

　　　　4、压力测试

　　　　吞吐量已经提升至 650/s。

　　3、Nginx 缓存（反向代理废弃版）

　　　　1、在整个服务调用运行过程中，nginx 是用户第一道关卡。那么可以在用户调用的时候，先查找 nginx 缓存。

　　　　2、配置反向代理缓存

#user  nobody;
worker_processes  4;

#error_log  logs/error.log;
#error_log  logs/error.log  notice;
#error_log  logs/error.log  info;

pid        /usr/local/nginx/logs/nginx.pid;


events {
    worker_connections  1024;
}


http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    #log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
    #                  '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
    #                  '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';

    #access_log  logs/access.log  main;

    sendfile        on;
    #tcp_nopush     on;

    #keepalive_timeout  0;
    keepalive_timeout  65;

    #gzip  on;

    upstream tomcatServerPool{
        server 172.29.26.12:9020 weight=10;
        server 172.18.160.168:9020 weight=10;
    keepalive 30;
    }
    
    # proxy_cache_path 设置缓存目录
    # levels 表示是两级目录，1和2表示用1位和2位16进制来命名目录名称。在此例中，第一级目录用1位16进制命名，如b；第二级目录用2位16进制命名
    # keys_zone 设置共享内存以及占用空间大小
    # max_size 最大缓存容量
    # inactive 缓存最长时间
    proxy_cache_path /usr/local/nginx/upstream_cache levels=1:2 keys_zone=mycache:50m max_size=1g inactive=5m;

    server {
        listen       80;
        server_name  localhost;

        #charset koi8-r;

        #access_log  logs/host.access.log  main;

        location / {
           # root   html;
           # index  index.html index.htm;
           proxy_pass http://tomcatServerPool;
       #用户IP
       proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
       proxy_cache mycache;
       # 缓存状态为 200 304 的数据
        proxy_cache_valid 200 304 5m;
        }

        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }

     }

}

　　　　3、重启 nginx

　　　　4、JMeter 压测

　　　　　　性能提升不是很大，原因是因为 nginx 是将缓存存储在磁盘上的，读取没有内存速度快。

　　　　　　但是它介于用户第一层关卡就返回数据，如果没有这缓存，那么也会有网络上的消耗，毕竟是上海区服务器。

　　4、Nginx Lua

　　　　1、lua携程机制

　　　　　　ngxin有对应的携程机制

　　　　　　携程就是线程空间在内的执行单元，叫做携程。

　　　　　　类似于线程一样，有自己独立的一个运行空间，它这个运行是基于用户态模拟出来的独立运行空间。本身依托于线程，并且也要像线程一样被 CPU 执行。

　　　　　　切换开销小

　　　　2、nginx lua 插载点

　　　　　　init_by_lua：系统启动时调用

　　　　　　init_worker_by_lua：worker 进程启动时调用

　　　　　　set_by_lua：nginx 变量用复杂 lua return

　　　　　　rewrite_by_lua：重写 url 规则

　　　　　　access_by_lua：权限验证阶段

　　　　　　content_by_lua：内容输出节点

　　　　3、安装 OpenResty （nginx 服务器）

　　　　　　下载地址：https://openresty.org/cn/download.html

　　　　　　安装为默认安装路径：https://www.runoob.com/w3cnote/openresty-intro.html

　　　　　　1、进入 openresty 目录

　　　　　 2、编写测试lua脚本（需将之间运行的 nginx 关闭）

　　　　　　　　1、创建 lua 文件夹，并进入 lua 文件夹

　　　　　　　　2、vim init.lua

ngx.log(ngx.ERR,"init lua success");
#调用 nginx 日志方法，打印错误日志

　　　　　　　　3、返回上一级

　　　　　　　　4、进入nginx目录修改配置 vim nginx/conf/nginx.conf

　　　　　　　　　5、启动 nginx

　　　　　　　　　　打印出了刚才的那句话

　　　　　　　　　6、将刚才配置干掉，只是测试使用

　　　　　　3、编写 Hello World html文本输出案列

　　　　　　1、vim lua/helloworld.lua

ngx.exec("/item/get?id=7");

　　　　　　2、编辑 nginx 配置

　　　　　　3、启动 nginx

　　　　　　4、测试

　　　　　　像一个代理转发，现在通过 nginx 和 lua 完成了指定某一个固定 URL 的方式。

　　　　4、Openresty 实践

　　　　　　shared dic：共享内存字典，所有 worker 进程可见，lru 淘汰

　　　　　　1、配置 shared dic

　　　　　　vim nginx/conf/nginx.conf

　　　　　　2、编写 lua 脚本

　　　　　　vim lua/itemshareddict.lua

function get_from_cache(key)
        -- 声明一个变量：这个变量就是刚才 ngxin.conf 配置的 my_cache
        local cache_ngx = ngx.shared.my_cache
        local value = cache_ngx:get(key)
        return value
end

-- 参数 key，value exptime(过期时间)
function set_to_cache(key,value,exptime)
        if not exptime then
                exptime = 0
        end
        local cache_ngx = ngx.shared.my_cache
        local succ,err,forcible = cache_ngx:set(key,value,exptime)
        return succ
end

-- /item/get?id=7
local args = ngx.req.get_uri_args()
-- 取到 id 参数
local id = args["id"]
-- "item_"..id 两个..类似于 java 中 string 字符串拼接 +
local item_model = get_from_cache("item_"..id)

-- 如果缓存取不到
if item_model == nil then
        -- 发送 http 请求拿到 resp
        local resp = ngx.location.capture("/item/get?id="..id)
        -- 获取 body 内容
        item_model = resp.body
        -- 将结果添加至缓存中 1分钟
        set_to_cache("item_"..id,item_model,1*60)
end
-- 不等于 null 直接返回
ngx.say(item_model)

　　　　　　3、配置 nginx URL

location /luaitem/get {
        default_type "application/json";
        content_by_lua_file ../lua/itemshareddict.lua;
}

　　　　　　4、浏览器调用测试，访问成功

　　　　　　5、测压

　　　　5、Openresty Redis 支持

　　　　　　　　1、安装 openresty 对 redis 的支持

　　　　　　　　进入 lualib 目录

　　　　　　　　cd resty

　　　　　　　这里面封装了常用的 redis 的操作　　　　　　　

　　　　　　　　2、编写 itemredis.lua

-- 获取请求参数
local args = ngx.req.get_uri_args()
local id = args["id"]

-- 引入二次封装 redis
local redis = require "resty.my_redis"

local self = {
ip = "172.29.26.13",
port = "6379",
db_index = 1,
pool_max_idle_time = 30000,
pool_size = 100
}

local cache = redis.new(self)

local item_model = cache:get("miaosha:item:"..id)

if item_model == ngx.null or item_model == nil then
        local resp = ngx.location.capture("/item/get?id="..id)
        -- 正常操作是获取到数据后，是要存入 redis 中的，但是我们在程序中已经完成了这步操作了    
        -- 这里就不对 redis 操作了
        item_model = resp.body
end

ngx.say(item_model)

　　　　　　　在这里，我找了一个第三方封装好的组件

local redis_c = require "resty.redis"

local ok, new_tab = pcall(require, "table.new")
if not ok or type(new_tab) ~= "function" then
new_tab = function (narr, nrec) return {} end
end

local _M = new_tab(0, 155)
_M._VERSION = '0.01'

local commands = {
"append", "auth", "bgrewriteaof",
"bgsave", "bitcount", "bitop",
"blpop", "brpop",
"brpoplpush", "client", "config",
"dbsize",
"debug", "decr", "decrby",
"del", "discard", "dump",
"echo",
"eval", "exec", "exists",
"expire", "expireat", "flushall",
"flushdb", "get", "getbit",
"getrange", "getset", "hdel",
"hexists", "hget", "hgetall",
"hincrby", "hincrbyfloat", "hkeys",
"hlen",
"hmget", "hmset", "hscan",
"hset",
"hsetnx", "hvals", "incr",
"incrby", "incrbyfloat", "info",
"keys",
"lastsave", "lindex", "linsert",
"llen", "lpop", "lpush",
"lpushx", "lrange", "lrem",
"lset", "ltrim", "mget",
"migrate",
"monitor", "move", "mset",
"msetnx", "multi", "object",
"persist", "pexpire", "pexpireat",
"ping", "psetex", "psubscribe",
"pttl",
"publish", --[[ "punsubscribe", ]] "pubsub",
"quit",
"randomkey", "rename", "renamenx",
"restore",
"rpop", "rpoplpush", "rpush",
"rpushx", "sadd", "save",
"scan", "scard", "script",
"sdiff", "sdiffstore",
"select", "set", "setbit",
"setex", "setnx", "setrange",
"shutdown", "sinter", "sinterstore",
"sismember", "slaveof", "slowlog",
"smembers", "smove", "sort",
"spop", "srandmember", "srem",
"sscan",
"strlen", --[[ "subscribe", ]] "sunion",
"sunionstore", "sync", "time",
"ttl",
"type", --[[ "unsubscribe", ]] "unwatch",
"watch", "zadd", "zcard",
"zcount", "zincrby", "zinterstore",
"zrange", "zrangebyscore", "zrank",
"zrem", "zremrangebyrank", "zremrangebyscore",
"zrevrange", "zrevrangebyscore", "zrevrank",
"zscan",
"zscore", "zunionstore", "evalsha"
}

local mt = { __index = _M }

local function is_redis_null( res )
if type(res) == "table" then
for k,v in pairs(res) do
if v ~= ngx.null then
return false
end
end
return true
elseif res == ngx.null then
return true
elseif res == nil then
return true
end

return false
end

function _M.close_redis(self, redis) 
if not redis then 
return 
end 
--释放连接(连接池实现)
local pool_max_idle_time = self.pool_max_idle_time --最大空闲时间 毫秒 
local pool_size = self.pool_size --连接池大小 

local ok, err = redis:set_keepalive(pool_max_idle_time, pool_size) 
if not ok then 
ngx.say("set keepalive error : ", err) 
end 
end

-- change connect address as you need
function _M.connect_mod( self, redis )
redis:set_timeout(self.timeout)

local ok, err = redis:connect(self.ip, self.port)
if not ok then 
ngx.say("connect to redis error : ", err) 
return self:close_redis(redis) 
end

if self.password then ----密码认证
local count, err = redis:get_reused_times()
if 0 == count then ----新建连接，需要认证密码
ok, err = redis:auth(self.password)
if not ok then
ngx.say("failed to auth: ", err)
return
end
elseif err then ----从连接池中获取连接，无需再次认证密码
ngx.say("failed to get reused times: ", err)
return
end
end

return ok,err;
end

function _M.init_pipeline( self )
self._reqs = {}
end

function _M.commit_pipeline( self )
local reqs = self._reqs

if nil == reqs or 0 == #reqs then
return {}, "no pipeline"
else
self._reqs = nil
end

local redis, err = redis_c:new()
if not redis then
return nil, err
end

local ok, err = self:connect_mod(redis)
if not ok then
return {}, err
end

redis:init_pipeline()
for _, vals in ipairs(reqs) do
local fun = redis[vals[1]]
table.remove(vals , 1)

fun(redis, unpack(vals))
end

local results, err = redis:commit_pipeline()
if not results or err then
return {}, err
end

if is_redis_null(results) then
results = {}
ngx.log(ngx.WARN, "is null")
end
-- table.remove (results , 1)

--self.set_keepalive_mod(redis)
self:close_redis(redis)

for i,value in ipairs(results) do
if is_redis_null(value) then
results[i] = nil
end
end

return results, err
end


local function do_command(self, cmd, ... )
if self._reqs then
table.insert(self._reqs, {cmd, ...})
return
end

local redis, err = redis_c:new()
if not redis then
return nil, err
end

local ok, err = self:connect_mod(redis)
if not ok or err then
return nil, err
end

redis:select(self.db_index)

local fun = redis[cmd]
local result, err = fun(redis, ...)
if not result or err then
-- ngx.log(ngx.ERR, "pipeline result:", result, " err:", err)
return nil, err
end

if is_redis_null(result) then
result = nil
end

--self.set_keepalive_mod(redis)
self:close_redis(redis)

return result, err
end

for i = 1, #commands do
local cmd = commands[i]
_M[cmd] =
function (self, ...)
return do_command(self, cmd, ...)
end
end

function _M.new(self, opts)
opts = opts or {}
local timeout = (opts.timeout and opts.timeout * 1000) or 1000
local db_index= opts.db_index or 0
local ip = opts.ip or '127.0.0.1'
local port = opts.port or 6379
local password = opts.password
local pool_max_idle_time = opts.pool_max_idle_time or 60000
local pool_size = opts.pool_size or 100

return setmetatable({
timeout = timeout,
db_index = db_index,
ip = ip,
port = port,
password = password,
pool_max_idle_time = pool_max_idle_time,
pool_size = pool_size,
_reqs = nil }, mt)
end

return _M

　　　　　　3、修改 nginx 配置

　　　　　　4、压力测试

　　　　　　　　这就很给力了，峰值吞吐量 1000/s 。（从单体的 70/s 到现在的 1000/s。）

　　　　　　5、最后整体架构图

　　　　　　　　openresty 使用 redis 从节点作为缓存，减少主节点加压力，也可使用多主多从模式。可扩展。

posted @ 2022-09-01 11:02 放手解脱阅读(61) 评论(0) 编辑收藏举报

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查询性能优化

一、单体项目测压

1、云服务器准备一台，阿里云服务器（对于学习用，可以选择按量付费模式）

2、在服务器安装相关环境（JDK、MYSQL）

3、秒杀项目准备（项目资源可留言）

4、所有环境都准备好后，打包部署（阿里云服务器需配置具体的安全组规则，开放端口，不然无法对外访问）

5、接口访问成功。

6、使用 JMeter 测压

1、线程数量：700，循环次数：10。数据可进行相关调整。通过多次测压吞吐量平均值在 130/s 左右。

2、使用 pstree -p 端口号，查看线程数量

3、使用 top -H 查看

7、配置 springboot tomcat 配置

· 1、查看 springboot 相关 tomcat 配置

2、springboot 中添加相关 tomcat 配置：

3、配置 tomcat Keepalived 相关配置

4、重新打包部署测压

二、负载均衡、分布式会话

1、准备 3 台服务器（新增）

2、向两台Java1、Java2 部署程序（两台数据访问Mysql均连接上海区域服务器）

3、配置Nginx

4、首先测试单机

5、双机，nginx负载均衡测试压力

三、缓存

1、Redis 缓存

2、Guava 本地缓存

1、这个时候考虑加入本地缓存，在每台服务器上缓存热点数据，像直接使用 HashMap、ConcurrentHashMap格式的类型还不满足自动失效清除功能，我们可以使用 guava 提供的数据类型 Cache<String, Object>；

但是在修改方面，可以使用 MQ 消息广播，通知每台服务器进行操作，代码复杂度提高了。

2、编写代码

3、部署服务

4、压力测试

3、Nginx 缓存（反向代理废弃版）

1、在整个服务调用运行过程中，nginx 是用户第一道关卡。那么可以在用户调用的时候，先查找 nginx 缓存。

2、配置反向代理缓存

3、重启 nginx

4、JMeter 压测

4、Nginx Lua

1、lua携程机制

2、nginx lua 插载点

3、安装 OpenResty （nginx 服务器）

1、进入 openresty 目录

2、编写测试lua脚本（需将之间运行的 nginx 关闭）

3、编写 Hello World html文本输出案列

4、Openresty 实践

1、配置 shared dic

2、编写 lua 脚本

3、配置 nginx URL

4、浏览器调用测试，访问成功

5、测压

5、Openresty Redis 支持

1、安装 openresty 对 redis 的支持

2、编写 itemredis.lua

公告

　　1、云服务器准备一台，阿里云服务器（对于学习用，可以选择按量付费模式）

　　2、在服务器安装相关环境（JDK、MYSQL）

　　3、秒杀项目准备（项目资源可留言）

　　4、所有环境都准备好后，打包部署（阿里云服务器需配置具体的安全组规则，开放端口，不然无法对外访问）

　　5、接口访问成功。

　　6、使用 JMeter 测压

　　　　1、线程数量：700，循环次数：10。数据可进行相关调整。通过多次测压吞吐量平均值在 130/s 左右。

　　　　2、使用 pstree -p 端口号，查看线程数量

　　　　3、使用 top -H 查看

　　7、配置 springboot tomcat 配置

·　　　1、查看 springboot 相关 tomcat 配置

　　　　2、springboot 中添加相关 tomcat 配置：

　　　　3、配置 tomcat Keepalived 相关配置

　　　　4、重新打包部署测压

　　1、准备 3 台服务器（新增）

　　2、向两台Java1、Java2 部署程序（两台数据访问Mysql均连接上海区域服务器）

　 3、配置Nginx

　　 4、首先测试单机

　　5、双机，nginx负载均衡测试压力

　　1、Redis 缓存

　　2、Guava 本地缓存

　　　　1、这个时候考虑加入本地缓存，在每台服务器上缓存热点数据，像直接使用 HashMap、ConcurrentHashMap格式的类型还不满足自动失效清除功能，我们可以使用 guava 提供的数据类型 Cache<String, Object>；

　　　　　　但是在修改方面，可以使用 MQ 消息广播，通知每台服务器进行操作，代码复杂度提高了。

　　　　2、编写代码

　　　　3、部署服务

　　　　4、压力测试

　　3、Nginx 缓存（反向代理废弃版）

　　　　1、在整个服务调用运行过程中，nginx 是用户第一道关卡。那么可以在用户调用的时候，先查找 nginx 缓存。

　　　　2、配置反向代理缓存

　　　　3、重启 nginx

　　　　4、JMeter 压测

　　4、Nginx Lua

　　　　1、lua携程机制

　　　　2、nginx lua 插载点

　　　　3、安装 OpenResty （nginx 服务器）

　　　　　　1、进入 openresty 目录

　　　　　 2、编写测试lua脚本（需将之间运行的 nginx 关闭）

　　　　　　3、编写 Hello World html文本输出案列

　　　　4、Openresty 实践

　　　　　　1、配置 shared dic

　　　　　　2、编写 lua 脚本

　　　　　　3、配置 nginx URL

　　　　　　4、浏览器调用测试，访问成功

　　　　　　5、测压

　　　　5、Openresty Redis 支持

　　　　　　　　1、安装 openresty 对 redis 的支持

　　　　　　　　2、编写 itemredis.lua