如何使服务器性能优化

先阅读apache配置优化建议如下，再对相关参数进行调整，观察服务器状况

Apache配置优化建议:

进入/usr/local/apache2/conf/extra目录下

Apache优化,

经过上述操作后，Apache已经能够正常运行。但是，对于访问量稍大的站点，Apache的这些默认配置是无法满足需求的，我们仍需调整Apache的一些参数，使Apache能够在大访问量环境下发挥出更好的性能。以下我们对Apache配置文件httpdconf中对性能影响较大的参数进行一些说明。

(1)Timeout该参数指定Apache在接收请求或发送所请求内容之前的最长等待时间（秒），若超过该时间Apache则放弃处理该请求，并释放连接。该参数默认值为120，推荐设置为60，对于访问量较大的网站可以设置为30或15。

(2)KeepAlive该参数控制Apache是否允许在一个连接中有多个请求，默认打开。但对于大多数论坛类型站点来说，通常设置为off以关闭该支持。

(3)MPM-preforkc在默认情况下Apache使用Prefork（进程）工作模式，可以说这部分的参数设置是对Apache性能影响的核心和关键。用户可以在配置文档中找到以下配置段：

1、减少HTTP请求数量

这主要是修改网站代码，减少外部、CSS、JS等文件数量，手动合并多个CSS/JavaScript文件。IIS那里不用设置。

2、使用CDN

对于小网站来说，这个就免了吧。当然有钱人可以试试，可以从技术上解决用户访问网站响应速度慢的问题。

3、启用内容过期

对于静态文件启用内容过期可以提高访问性能。首先网站的目录要划分合理，、CSS、JavaScript均放在单独目录下，然后在IIS中选择目录，点属性-HTTP头，启用内容过期，可以选择30天后过去，这样，用户浏览器将比较当前日期和截止日期，以便决定是显示缓存页还是从服务器请求更新的页，由于、CSS、JS通常变化较少，因此基本上都从本地缓存读取，从而加快显示速度。

4、启用Gzip压缩

HTTP压缩是在Web服务器和浏览器间传输压缩文本内容的方法。HTTP压缩采用通用的压缩算法如Gzip等压缩HTML、JavaScript或 CSS文件。压缩的最大好处就是降低了网络传输的数据量，从而提高客户端浏览器的访问速度。

使用方法是，右击“网站”->“属性”，选择“服务”。在“HTTP压缩”框中选中“压缩静态文件”，“临时目录”建议单独设置另一个盘的目录下。

之后，IIS管理器中，右击“Web服务扩展”->“增加一个新的Web服务扩展”，在“扩展名”中输入“HTTPCompression”，添加“要求的文件”为C:\WINDOWS\system32\inetsrv\gzipdll，其中Windows系统目录根据您的安装可能有所不同，选中“设置扩展状态为允许”。

最后，使用文本编辑器打开C:\Windows\System32\inetsrv\MetaBasexml，在HcFileExtensions中增加需要压缩的静态文件后缀名，默认为HTML和TXT文件，建议再添加上js、css等，不要添加或ZIP等已经被压缩的文件。

5、将样式文件放在头部

这是基本的HTML代码风格，将所有的CSS文件都放在HTML页面的头部。

6、将脚本文件放在尾部

这也是基本的HTML代码风格，将所有的JavaScript文件都放在HTML页面的尾部。

7、避免CSS表达式

这点很简单，因为大多数人从来不用CSS表达式。

8、使用外部的JavaScript和CSS

将所有的JavaScript和CSS都做成外部文件的形式进行引用，这主要是为了让这些文件可以被浏览器缓存起来，参见第三点的介绍。

9、减少DNS查询

域名的DNS查询会带来额外的访问开销，减少页面内文件的主机域名数量，一个页面的主机域名保持在2-4个以内，这样就不会降低页面的装入速度。

10、压缩JavaScript文件

压缩脚本文件，删除不必要的字符，可以改善加载时间，目前有很多JavaScript文件的压缩工具，我这里有一个GUI界面的JS压缩工具供下载。

11、避免重定向

网页的重定向会带来额外的运行开销，因此要避免页面进行重定向跳转操作。

12、删除重复脚本

一个页面两次包含同一个JavaScript文件会影响加载的性能，因此需要将重复的脚本文件删除。

13、配置ETag

这是一个令人迷惑的问题。理论上说将服务器的ETag删除会提高HTTP请求的性能，但是按照微软官方提供的修改方法配置IIS 60，并没有实际效果，最终我使用了一个remetag，以ISAPI的方式实现了删除ETag的功能。

为了更好的指导部署与测试艺术升系统nginx网站服务器高性能同时下安全稳定运行,需要对nginx服务进行调优与加固;

本次进行Nginx服务调优加固主要从以下几个部分：

本文档仅供内部使用，禁止外传，帮助研发人员，运维人员对系统长期稳定的运行提供技术文档参考。

Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，也是一个IMAP/POP3/SMTP服务器。Nginx作为负载均衡服务器, Nginx 既可以在内部直接支持 Rails 和 PHP 程序对外进行服务，也可以支持作为 HTTP代理服务器对外进行服务。

Nginx版本选择:

项目结构:

Nginx文档帮助: http://nginxorg/en/docs/

Nginx首页地址目录: /usr/share/nginx/html

Nginx配置文件:

localtion 请求匹配的url实是一个正则表达式:

Nginx 匹配判断表达式:

例如,匹配末尾为如下后缀的静态并判断是否存在该文件, 如不存在则404。

查看可用模块编译参数：http://nginxorg/en/docs/configurehtml

http_gzip模块

开启gzip压缩输出(常常是大于1kb的静态文件)，减少网络传输;

http_fastcgi_module模块

nginx可以用来请求路由到FastCGI服务器运行应用程序由各种框架和PHP编程语言等。可以开启FastCGI的缓存功能以及将静态资源进行剥离，从而提高性能。

keepalive模块

长连接对性能有很大的影响，通过减少CPU和网络开销需要开启或关闭连接;

http_ssl_module模块

Nginx开启支持Https协议的SSL模块

Linux内核参数部分默认值不适合高并发,Linux内核调优，主要涉及到网络和文件系统、内存等的优化，

下面是我常用的内核调优配置：

文件描述符

文件描述符是操作系统资源，用于表示连接、打开的文件，以及其他信息。NGINX 每个连接可以使用两个文件描述符。

例如如果NGINX充当代理时，通常一个文件描述符表示客户端连接，另一个连接到代理服务器，如果开启了HTTP 保持连接，这个比例会更低（译注：为什么更低呢）。

对于有大量连接服务的系统，下面的设置可能需要调整一下：

精简模块:Nginx由于不断添加新的功能，附带的模块也越来越多,建议一般常用的服务器软件使用源码编译安装管理;

(1) 减小Nginx编译后的文件大小

(2) 指定GCC编译参数

修改GCC编译参数提高编译优化级别稳妥起见采用 -O2 这也是大多数软件编译推荐的优化级别。

GCC编译参数优化 [可选项] 总共提供了5级编译优化级别：

常用编译参数:

缓存和压缩与限制可以提高性能

NGINX的一些额外功能可用于提高Web应用的性能，调优的时候web应用不需要关掉但值得一提，因为它们的影响可能很重要。

简单示例:

1) 永久重定向

例如，配置 http 向 https 跳转 (永久)

nginx配置文件指令优化一览表

描述:Nginx因为安全配置不合适导致的安全问题,Nginx的默认配置中存在一些安全问题,例如版本号信息泄露、未配置使用SSL协议等。

对Nginx进行安全配置可以有效的防范一些常见安全问题，按照基线标准做好安全配置能够减少安全事件的发生,保证采用Nginx服务器系统应用安全运行;

Nginx安全配置项：

温馨提示: 在修改相应的源代码文件后需重新编译。

设置成功后验证:

应配置非root低权限用户来运行nginx服务,设置如下建立Nginx用户组和用户，采用user指令指运行用户

加固方法:

我们应该为提供的站点配置Secure Sockets Layer Protocol (SSL协议)，配置其是为了数据传输的安全，SSL依靠证书来验证服务器的身份，并为浏览器和服务器之间的通信加密。

不应使用不安全SSLv2、SSLv3协议即以下和存在脆弱性的加密套件(ciphers), 我们应该使用较新的TLS协议也应该优于旧的,并使用安全的加密套件。

HTTP Referrer Spam是垃圾信息发送者用来提高他们正在尝试推广的网站的互联网搜索引擎排名一种技术，如果他们的垃圾信息链接显示在访问日志中，并且这些日志被搜索引擎扫描，则会对网站排名产生不利影响

加固方法:

当恶意攻击者采用扫描器进行扫描时候利用use-agent判断是否是常用的工具扫描以及特定的版本,是则返回错误或者重定向;

Nginx支持webdav，虽然默认情况下不会编译。如果使用webdav，则应该在Nginx策略中禁用此规则。

加固方法: dav_methods 应设置为off

当访问一个特制的URL时，如"/nginxstatus"，stub_status模块提供一个简短的Nginx服务器状态摘要,大多数情况下不应启用此模块。

加固方法：nginxconf文件中stub_status不应设置为：on

如果在浏览器中出现Nginx自动生成的错误消息，默认情况下会包含Nginx的版本号,这些信息可以被攻击者用来帮助他们发现服务器的潜在漏洞

加固方法: 关闭"Server"响应头中输出的Nginx版本号将server_tokens应设置为：off

client_body_timeout设置请求体（request body）的读超时时间。仅当在一次readstep中，没有得到请求体，就会设为超时。超时后Nginx返回HTTP状态码408(Request timed out)。

加固方法：nginxconf文件中client_body_timeout应设置为：10

client_header_timeout设置等待client发送一个请求头的超时时间（例如：GET / HTTP/11）。仅当在一次read中没有收到请求头，才会设为超时。超时后Nginx返回HTTP状态码408(Request timed out)。

加固方法：nginxconf文件中client_header_timeout应设置为：10

keepalive_timeout设置与client的keep-alive连接超时时间。服务器将会在这个时间后关闭连接。

加固方法：nginxconf文件中keepalive_timeout应设置为：55

send_timeout设置客户端的响应超时时间。这个设置不会用于整个转发器，而是在两次客户端读取操作之间。如果在这段时间内，客户端没有读取任何数据，Nginx就会关闭连接。

加固方法：nginxconf文件中send_timeout应设置为：10

GET和POST是Internet上最常用的方法。Web服务器方法在RFC 2616中定义禁用不需要实现的可用方法。

加固方法:

limit_zone 配置项限制来自客户端的同时连接数。通过此模块可以从一个地址限制分配会话的同时连接数量或特殊情况。

加固方法：nginxconf文件中limit_zone应设置为：slimits $binary_remote_addr 5m

该配置项控制一个会话同时连接的最大数量，即限制来自单个IP地址的连接数量。

加固方法：nginxconf 文件中 limit_conn 应设置为: slimits 5

加固方法：

加固方法:

解决办法:

描述后端获取Proxy后的真实Client的IP获取需要安装--with-http_realip_module，然后后端程序采用JAVA(requestgetAttribute("X-Real-IP"))进行获取;

描述: 如果要使用geoip地区选择,我们需要再nginx编译时加入 --with-http_geoip_module 编译参数。

描述: 为了防止外部站点引用我们的静态资源，我们需要设置那些域名可以访问我们的静态资源。

描述: 下面收集了Web服务中常规的安全响应头, 它可以保证不受到某些攻击,建议在指定的 server{} 代码块进行配置。

描述: 为了防止某些未备案的域名或者恶意镜像站域名绑定到我们服务器上, 导致服务器被警告关停，将会对业务或者SEO排名以及企业形象造成影响，我们可以通过如下方式进行防范。

执行结果:

描述: 有时你的网站可能只需要被某一IP或者IP段的地址请求访问，那么非白名单中的地址访问将被阻止访问, 我们可以如下配置;

常用nginx配置文件解释：

(1) 阿里巴巴提供的Concat或者Google的PageSpeed模块实现这个合并文件的功能。

(2) PHP-FPM的优化

如果您高负载网站使用PHP-FPM管理FastCGI对于PHP-FPM的优化非常重要

(3) 配置Resin on Linux或者Windows为我们可以打开 resin-319/bin/httpdsh 在不影响其他代码的地方加入:-Dhttpsprotocols=TLSv12, 例如

原文地址: https://blogweiyigeektop/2019/9-2-122html

这个问题有点搞笑！！！

用户多，不代表你服务器访问量大，访问量大不一定你服务器压力大！我们换成专业点的问题，高并发下怎么优化能避免服务器压力过大？

1，整个架构:可采用分布式架构，利用微服务架构拆分服务部署在不同的服务节点，避免单节点宕机引起的服务不可用！

2，数据库:采用主从复制，读写分离，甚至是分库分表，表数据根据查询方式的不同采用不同的索引比如btree，hash，关键字段加索引，sql避免复合函数，避免组合排序等，避免使用非索引字段作为条件分组，排序等！减少交互次数，一定不要用select！

3，加缓存:使用诸如memcache，redis，ehcache等缓存数据库定义表，结果表等等，数据库的中间数据放缓存，避免多次访问修改表数据！登录信息session等放缓存实现共享！诸如商品分类，省市区，年龄分类等不常改变的数据，放缓存，不要放数据库！

同时要避免缓存雪崩和穿透等问题的出现导致缓存崩溃！

4，增量统计:不要实时统计大量的数据，应该采用晚间定时任务统计，增量统计等方式提前进行统计，避免实时统计的内存，CPU压力！

5，加服务器:等大文件，一定要单独经过文件服务器，避免IO速度对动态数据的影响！保证系统不会因为文件而崩溃！

6，HTML文件，枚举，静态的方法返回值等静态化处理，放入缓存！

7，负载均衡:使用nginx等对访问量过大的服务采用负载均衡，实现服务集群，提高服务的最大并发数，防止压力过大导致单个服务的崩溃！

8，加入搜索引擎:对于sql中常出现的like，in等语句，使用lucence或者solr中间件，将必要的，依赖模糊搜索的字段和数据使用搜索引擎进行存储，提升搜索速度！#注意:全量数据和增量数据进行定时任务更新！

9，使用消息中间件:对服务之间的数据传输，使用诸如rabbitmq，kafka等等分布式消息队列异步传输，防止同步传输数据的阻塞和数据丢失！

10，抛弃tomcat:做web开发，接触最早的应用服务器就是tomcat了，但是tomcat的单个最大并发量只能不到1w！采取netty等actor模型的高性能应用服务器！

11，多线程:现在的服务器都是多核心处理模式，如果代码采用单线程，同步方式处理，极大的浪费了CPU使用效率和执行时间！

12，避免阻塞:避免bio，blockingqueue等常常引起长久阻塞的技术，而改为nio等异步处理机制！

13，CDN加速:如果访问量实在过大，可根据请求来源采用CDN分流技术，避免大流量完成系统崩溃！

14，避免低效代码:不要频繁创建对象，引用，少用同步锁，不要创建大量线程，不要多层for循环！

还有更多的细节优化技术，暂时想不起来了！

TcpTimedWaitDelay ：确定 TCP/IP 可释放已关闭连接并重用其资源前，必须经过的时间。关闭和释放之间的此时间间隔通称 TIME_WAIT 状态或两倍最大段生命周期（2MSL）状态。此时间期间，重新打开到客户机和服务器的连接的成本少于建立新连接。减少此条目的值允许 TCP/IP 更快地释放已关闭的连接，为新连接提供更多资源。如果运行的应用程序需要快速释放和创建新连接，而且由于 TIME_WAIT 中存在很多连接，导致低吞吐量，则调整此参数。

MaxUserPort ：确定在应用程序从系统请求可用用户端口时，TCP/IP 可指定的最高端口号。 如何查看或设置： 使用 regedit 命令访问 HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/CurrentControlSet/ Services/TCPIP/Parameters 注册表子键并创建名为 MaxUserPort 的新 REG_DWORD 值。 停止并重新启动系统。 缺省值：无 建议值：至少十进制 32768。 注：现在 Windows NT 或 Windows 2000 操作系统上调整 WebSphere Application Server 时，同时使用这两个参数。

将以下代码，保存为reg文件，在服务器上双击导入注册表即可。

在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。

概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

概念二，关于HINT的使用。

这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

比如：表t1经过大量的频繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？

来看下具体演示

譬如，以下两条SQL，

A：

select from t1 where f1 = 20;

B：

select from t1 where f1 = 30;

如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。

这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。

那回到正题上，MySQL 80 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。

示例表结构：

mysql> desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field      | Type         | Null | Key | Default | Extra          |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id         | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment || rank1      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || rank2      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || log_time   | datetime     | YES  | MUL | NULL    |                || prefix_uid | varchar(100) | YES  |     | NULL    |                || desc1      | text         | YES  |     | NULL    |                || rank3      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (000 sec)

表记录数：

mysql> select count() from t1;+----------+| count() |+----------+|    32768 |+----------+1 row in set (001 sec)

这里我们两条经典的SQL：

SQL C：

select from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;

SQL D：

select from t1 where rank1 =100  and rank2 =100  and rank3 =100;

表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。

那我们来看SQL C的查询计划。

显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为324365。

mysql> explain  format=json select from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "324365"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ALL",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "rows_examined_per_scan": 32034,      "rows_produced_per_join": 115,      "filtered": "036",      "cost_info": {        "read_cost": "323207",        "eval_cost": "1158",        "prefix_cost": "324365",        "data_read_per_join": "49K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank1` = 1) or (`ytt``t1``rank2` = 2) or (`ytt``t1``rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。

这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为44109，明显比之前的快了好几倍。

mysql> explain  format=json select /+ index_merge(t1) / from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "44109"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1103,      "rows_produced_per_join": 1103,      "filtered": "10000",      "cost_info": {        "read_cost": "33079",        "eval_cost": "11030",        "prefix_cost": "44109",        "data_read_per_join": "473K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank1` = 1) or (`ytt``t1``rank2` = 2) or (`ytt``t1``rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

我们再看下SQL D的计划：

不加HINT，

mysql> explain format=json select from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "53434"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ref",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "idx_rank1",      "used_key_parts": [        "rank1"      ],      "key_length": "5",      "ref": [        "const"      ],      "rows_examined_per_scan": 555,      "rows_produced_per_join": 0,      "filtered": "007",      "cost_info": {        "read_cost": "47884",        "eval_cost": "004",        "prefix_cost": "53434",        "data_read_per_join": "176"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank3` = 100) and (`ytt``t1``rank2` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

加了HINT，

mysql> explain format=json select /+ index_merge(t1)/ from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G 1 row EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "523"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1,      "rows_produced_per_join": 1,      "filtered": "10000",      "cost_info": {        "read_cost": "513",        "eval_cost": "010",        "prefix_cost": "523",        "data_read_per_join": "440"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt``t1``rank3` = 100) and (`ytt``t1``rank2` = 100) and (`ytt``t1``rank1` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (000 sec)

对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。

如果内存不足的话玩游戏的时候很容易变的很卡甚至死机，接下来小编为大家介绍下怎样进行内存优化。

第一步：在网吧电脑找到加速器运行工具并启动运行

第二步：用微信登录加速器

第三步: 点击“更多功能”进行优化选择。

点开后可以看到有两种方案： 1、8G内存优化 2、STEAM社区加速

第四步:优化完成后选择一个房间报名进入游戏，就会发现游戏流畅很多了。