OpenResty从入门到实战
温铭
OpenResty软件基金会主席,《OpenResty 最佳实践》作者
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开篇词 (1讲)
开篇词 | OpenResty,为你打开高性能开发的大门
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入门篇 (14讲)
01 | 初探OpenResty的三大特性
02 | 如何写出你的“hello world”?
03 | 揪出隐藏在背后的那些子项目
04 | 如何管理第三方包?从包管理工具luarocks和opm说起
05 | [视频]opm项目导读
06 | OpenResty 中用到的 NGINX 知识
07 | 带你快速上手 Lua
08 | LuaJIT分支和标准Lua有什么不同?
09 | 为什么 lua-resty-core 性能更高一些?
10 | JIT编译器的死穴:为什么要避免使用 NYI ?
11 | 剖析Lua唯一的数据结构table和metatable特性
12 | 高手秘诀:识别Lua的独有概念和坑
13 | [视频]实战:基于FFI实现的lua-resty-lrucache
14 | 答疑(一):Lua 规则和 NGINX 配置文件产生冲突怎么办?
API篇 (11讲)
15 | OpenResty 和别的开发平台有什么不同?
16 | 秒杀大多数开发问题的两个利器:文档和测试案例
17 | 为什么能成为更好的Web服务器?动态处理请求和响应是关键
18 | worker间的通信法宝:最重要的数据结构之shared dict
19 | OpenResty 的核心和精髓:cosocket
20 | 超越 Web 服务器:特权进程和定时任务
21 | 带你玩转时间、正则表达式等常用API
22 | [视频]从一个安全漏洞说起,探寻API性能和安全的平衡
23 | [视频]导读lua-resty-requests:优秀的lua-resty-*是如何编写的?
24 | 实战:处理四层流量,实现Memcached Server
25 | 答疑(二):特权进程的权限到底是什么?
测试篇 (5讲)
26 | 代码贡献者的拦路虎:test::nginx 简介
27 | test::nginx 包罗万象的测试方法
28 | test::nginx 还可以这样用?
29 | 最容易失准的性能测试?你需要压测工具界的“悍马”wrk
30 | 答疑(三)如何搭建测试的网络结构?
性能优化篇 (16讲)
31 | 性能下降10倍的真凶:阻塞函数
32 | 让人又恨又爱的字符串操作
33 | 性能提升10倍的秘诀:必须用好 table
34 | 特别放送:OpenResty编码指南
35 | [视频]实际项目中的性能优化:ingress-nginx中的几个PR解读
36 | 盘点OpenResty的各种调试手段
37 | systemtap-toolkit和stapxx:如何用数据搞定“疑难杂症”?
38 | [视频]巧用wrk和火焰图,科学定位性能瓶颈
39 | 高性能的关键:shared dict 缓存和 lru 缓存
40 | 缓存与风暴并存,谁说缓存风暴不可避免?
41 | lua-resty-* 封装,让你远离多级缓存之痛
42 | 如何应对突发流量:漏桶和令牌桶的概念
43 | 灵活实现动态限流限速,其实没有那么难
44 | OpenResty 的杀手锏:动态
45 | 不得不提的能力外延:OpenResty常用的第三方库
46 | 答疑(四):共享字典的缓存是必须的吗?
API网关篇 (4讲)
47 | 微服务API网关搭建三步曲(一)
48 | 微服务API网关搭建三步曲(二)
49 | 微服务API网关搭建三步曲(三)
50 | 答疑(五):如何在工作中引入 OpenResty?
结束语 (1讲)
结束语 | 行百里者半九十
OpenResty从入门到实战
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39 | 高性能的关键:shared dict 缓存和 lru 缓存

温铭 2019-08-23
你好,我是温铭。
在前面几节课中,我已经把 OpenResty 自身的优化技巧和性能调优的工具都介绍过了,分别涉及到字符串、table、Lua API、LuaJIT、SystemTap、火焰图等。
这些都是系统优化的基石,需要你好好掌握。但是,只懂得它们,还是不足以面对真实的业务场景。在一个稍微复杂一些的业务中,保持高性能是一个系统性的工作,并不仅仅是代码和网关层面的优化。它会涉及到数据库、网络、协议、缓存、磁盘等各个方面,这也正是架构师存在的意义。
今天这节课,就让我们一起来看下,性能优化中扮演非常关键角色的组件——缓存,看看它在 OpenResty 中是如何使用和进行优化的。

缓存

在硬件层面,大部分的计算机硬件都会用缓存来提高速度,比如 CPU 会有多级缓存,RAID 卡也有读写缓存。而在软件层面,我们用的数据库就是一个缓存设计非常好的例子。在 SQL 语句的优化、索引设计以及磁盘读写的各个地方,都有缓存。
这里,我也建议你在设计自己的缓存之前,先去了解下 MySQL 里面的各种缓存机制。我给你推荐的资料是《High Performance MySQL》 这本非常棒的书。我在多年前负责数据库的时候,从这本书中获益良多,而且后来不少其他的优化场景,也借鉴了 MySQL 的设计。
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精选留言(4)

  • Shliesce
    正在写一个与consul联动动态更新upstream的插件,我们之前使用的微博upsync模块功能不是太理想。目前我也是把upstream信息放在shared dict中的,因为consul自带的就有long polling和index,我考虑把index和value分别存在两个shared dict中,这样定时器只会频繁地访问index这个shared dict,减少全局锁对其他worker的影响,但是我估计性能还达不到我们产线量级的要求,就像老师说的每次请求都要反序列一次,后续可能会再引入lru cache。。老师有什么好的建议吗?

    作者回复: 建议看看 lua-resty-mlcache,等于多加一层 lru cache。mlcache提供了 `l1_serializer`,专门用于处理 shared dict 提升到 lru cache 时候对数据的处理,可以尽可能的减少序列化。

    2019-08-23
    1
  • 许童童
    跟着老师一起精进。
    2019-08-23
  • helloworld
    赞👍
    2019-08-23
  • Rye
    正在写API网关的插件,也用了sharedict,感谢老师的思路。sharedict和lru确实有点难两全的感觉。
    2019-08-23
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