- 高性能
- 可扩展性好
- 高可靠
- 热部署
- bsd许可证
反向代理和负载均衡
NGINX的 3个主要应用场景
- 静态资源服务（缓存加速）
- 反向代理(因为又容灾的需求，一定要有负载均衡的功能)
- api服务
传统的 CGI程序，每个请求都要启动一个新的进程，如果 CGI程序执行时间很短，启动进程的开销时间很可能会超过实际执行时间，而在java 的 servlet 中一个请求由一个 java 线程来处理。http请求会和servlet api中的一条线程绑定到一起，以'一对一'的服务方式处理浏览器发来的请求。传统的 java web服务器的线程池容量通常在几十个到两百个之间，在大量请求的情况下，就要使用新的处理方案了。可以搭建集群，由nginx 作反向代理
早期，主要的 CGI 编程语言是使用 perl ,web服务器是通过启动独立进程的方式调用 CGI程序，消耗许多不必要的系统资源，java servlet 则是以线程的方式在 java web容器中调用 servlet，较CGI方式消耗资源更少
以前一般是 CGI程序解析http 请求，处理逻辑业务，并在输出流中构造响应的HTML，这样业务代码和页面语法耦合在一起，难以维护
PHP，asp， 以及jsp的出现就是为了改善这一局面，与 CGI程序输出 HTML页面相反，是开发人员在HTML上嵌入 程序代码，这种模式叫做 服务器页面模式，像PHP，jsp等等。
CGI擅长处理请求信息，而服务器页面擅长构造响应页面，于是发展出来了 mvc模式，
（model+ view+ controller）， 控制器接收 http请求，决定调用哪个业务，将业务的数据绑定到哪个视图上。mvc将很好的分离模型与视图，给前后端进行了解耦。
分层的模式 ，隔离上层和下层的直接依赖，上层设计无需考虑下层设计的实现，各层之间只是保持较少的耦合，只要定义好接口，保持接口规范不变，各个层之间的实现可以随意替换和复用。
MVC 模式通常分为 3层， 表现层，业务逻辑层（service），数据源层（DAO）, 表现层完成视图展示和用户交互，业务逻辑实现核心逻辑，并且调用 数据源层。 数据源层则是负责数据存储，交换和通信
下面是对称加密算法的一种基本实现
采用异或运算
下面是非对称加密：
可以使用 goAcces 实现一个可视化监控 access 日志，和免费制作一个 ssl证书
Nginx多进程模型（为了保证其高可用性和 高可靠性）
如果使用多线程的话（线程之间是共享同一块地址空间），某一块地址空间导致段错误时，会导致nginx 挂掉
如果 多进程的话 就不会有这样的问题
nginx 进程的结构：
1.maser进程 （负责监控每一个 worker 进程，是否正常工作，是否热部署，是否缓存，由worker进程处理请求）
2.worker 进程 处理请求
3.cache Manager 缓存管理
4. cache loader 缓存载入
进程间的通讯都是 使用共享内存解决的
nginx 具有 CPU亲和性，最好 把 worker 进程的数量和 CPU数量调一致，把 一个 worker 进程和一个 CPU进行绑定，
充分使用CPU核上的缓存，降低缓存失效的命中率
绿色这条线是 select， 随着连接数（句柄数）增加，消耗的时间急速上升，而 epoll并没有随着连接数的变化受到过多的影响，因此 epoll适合这种高并发的场景
select的话比较耗费资源，因为是轮询所有的连接请求来进行处理，而活跃的连接请求就那几个
使用 epoll 性能提高的原因:
高并发连接中，每次处理活跃连接数量占比很小
nginx 的 epoll 用来两种数据类型，链表和红黑树
每次会遍历一个链表，去处理活跃连接和请求
每次 读取或写入的请求操作 会添加到红黑树 的节点（维持着一颗平衡二叉树），因此操作效率（添加修改、删除）是 o(logN) ,十分高效。
每次系统受到(从内核态到用户态只是读一下活跃的请求到一个链表)
redis，nginx 都是 epoll
linux 下 java 的 nio 也是用 的 epoll这一块
多线程来做 服务器会出现 cpu的上下文切换，耗费性能
select不足
1.select需要从用户态将监听的集合拷贝给内核，
2.内核通过轮询的方式查找有事件的文件描述符并返回
3.且文件描述符有上限
4.没有直接告诉我们具体哪个fd有数据，导致需要遍历
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1641172494287388070&wfr=spider&for=pc
NGINX 目前是使用的 自旋锁，所有 worker进程协同工作，操作同一块内存
这就是 nginx直接的通讯方式
