34 Nginx：高性能的Web服务器
经过前面几大模块的学习，你已经完全掌握了HTTP的所有知识，那么接下来请收拾一下行囊，整理一下装备，跟我一起去探索HTTP之外的广阔天地。
现在的互联网非常发达，用户越来越多，网速越来越快，HTTPS的安全加密、HTTP/2的多路复用等特性都对Web服务器提出了非常高的要求。一个好的Web服务器必须要具备稳定、快速、易扩展、易维护等特性，才能够让网站“立于不败之地”。
那么，在搭建网站的时候，应该选择什么样的服务器软件呢？
在开头的几讲里我也提到过，Web服务器就那么几款，目前市面上主流的只有两个：Apache和Nginx，两者合计占据了近90%的市场份额。
今天我要说的就是其中的Nginx，它是Web服务器的“后起之秀”，虽然比Apache小了10岁，但增长速度十分迅猛，已经达到了与Apache“平起平坐”的地位，而在“Top Million”网站中更是超过了Apache，拥有超过50%的用户（参考数据）。
在这里必须要说一下Nginx的正确发音，它应该读成“Engine X”，但我个人感觉“X”念起来太“拗口”，还是比较倾向于读做“Engine ks”，这也与UNIX、Linux的发音一致。
作为一个Web服务器，Nginx的功能非常完善，完美支持HTTP/1、HTTPS和HTTP/2，而且还在不断进步。当前的主线版本已经发展到了1.17，正在进行HTTP/3的研发，或许一年之后就能在Nginx上跑HTTP/3了。
Nginx也是我个人的主要研究领域，我也写过相关的书，按理来说今天的课程应该是“手拿把攥”，但真正动笔的时候还是有些犹豫的：很多要点都已经在书里写过了，这次的专栏如果再重复相同的内容就不免有“骗稿费”的嫌疑，应该有些“不一样的东西”。
所以我决定抛开书本，换个角度，结合HTTP协议来讲Nginx，带你窥视一下HTTP处理的内幕，看看Web服务器的工作原理。
进程池
你也许听说过，Nginx是个“轻量级”的Web服务器，那么这个所谓的“轻量级”是什么意思呢？
“轻量级”是相对于“重量级”而言的。“重量级”就是指服务器进程很“重”，占用很多资源，当处理HTTP请求时会消耗大量的CPU和内存，受到这些资源的限制很难提高性能。
而Nginx作为“轻量级”的服务器，它的CPU、内存占用都非常少，同样的资源配置下就能够为更多的用户提供服务，其奥秘在于它独特的工作模式。
在Nginx之前，Web服务器的工作模式大多是“Per-Process”或者“Per-Thread”，对每一个请求使用单独的进程或者线程处理。这就存在创建进程或线程的成本，还会有进程、线程“上下文切换”的额外开销。如果请求数量很多，CPU就会在多个进程、线程之间切换时“疲于奔命”，平白地浪费了计算时间。
Nginx则完全不同，“一反惯例”地没有使用多线程，而是使用了“进程池+单线程”的工作模式。
Nginx在启动的时候会预先创建好固定数量的worker进程，在之后的运行过程中不会再fork出新进程，这就是进程池，而且可以自动把进程“绑定”到独立的CPU上，这样就完全消除了进程创建和切换的成本，能够充分利用多核CPU的计算能力。
在进程池之上，还有一个“master”进程，专门用来管理进程池。它的作用有点像是supervisor（一个用Python编写的进程管理工具），用来监控进程，自动恢复发生异常的worker，保持进程池的稳定和服务能力。
不过master进程完全是Nginx自行用C语言实现的，这就摆脱了外部的依赖，简化了Nginx的部署和配置。
I/O多路复用
如果你用Java、C等语言写过程序，一定很熟悉“多线程”的概念，使用多线程能够很容易实现并发处理。
但多线程也有一些缺点，除了刚才说到的“上下文切换”成本，还有编程模型复杂、数据竞争、同步等问题，写出正确、快速的多线程程序并不是一件容易的事情。
所以Nginx就选择了单线程的方式，带来的好处就是开发简单，没有互斥锁的成本，减少系统消耗。
那么，疑问也就产生了：为什么单线程的Nginx，处理能力却能够超越其他多线程的服务器呢？
这要归功于Nginx利用了Linux内核里的一件“神兵利器”，I/O多路复用接口，“大名鼎鼎”的epoll。
“多路复用”这个词我们已经在之前的HTTP/2、HTTP/3里遇到过好几次，如果你理解了那里的“多路复用”，那么面对Nginx的epoll“多路复用”也就好办了。
Web服务器从根本上来说是“I/O密集型”而不是“CPU密集型”，处理能力的关键在于网络收发而不是CPU计算（这里暂时不考虑HTTPS的加解密），而网络I/O会因为各式各样的原因不得不等待，比如数据还没到达、对端没有响应、缓冲区满发不出去等等。
这种情形就有点像是HTTP里的“队头阻塞”。对于一般的单线程来说CPU就会“停下来”，造成浪费。而多线程的解决思路有点类似“并发连接”，虽然有的线程可能阻塞，但由于多个线程并行，总体上看阻塞的情况就不会太严重了。
Nginx里使用的epoll，就好像是HTTP/2里的“多路复用”技术，它把多个HTTP请求处理打散成碎片，都“复用”到一个单线程里，不按照先来后到的顺序处理，而是只当连接上真正可读、可写的时候才处理，如果可能发生阻塞就立刻切换出去，处理其他的请求。
通过这种方式，Nginx就完全消除了I/O阻塞，把CPU利用得“满满当当”，又因为网络收发并不会消耗太多CPU计算能力，也不需要切换进程、线程，所以整体的CPU负载是相当低的。
这里我画了一张Nginx“I/O多路复用”的示意图，你可以看到，它的形式与HTTP/2的流非常相似，每个请求处理单独来看是分散、阻塞的，但因为都复用到了一个线程里，所以资源的利用率非常高。
epoll还有一个特点，大量的连接管理工作都是在操作系统内核里做的，这就减轻了应用程序的负担，所以Nginx可以为每个连接只分配很小的内存维护状态，即使有几万、几十万的并发连接也只会消耗几百M内存，而其他的Web服务器这个时候早就“Memory not enough”了。
多阶段处理
有了“进程池”和“I/O多路复用”，Nginx是如何处理HTTP请求的呢？
Nginx在内部也采用的是“化整为零”的思路，把整个Web服务器分解成了多个“功能模块”，就好像是乐高积木，可以在配置文件里任意拼接搭建，从而实现了高度的灵活性和扩展性。
Nginx的HTTP处理有四大类模块：
- handler模块：直接处理HTTP请求；
- filter模块：不直接处理请求，而是加工过滤响应报文；
- upstream模块：实现反向代理功能，转发请求到其他服务器；
- balance模块：实现反向代理时的负载均衡算法。
因为upstream模块和balance模块实现的是代理功能，Nginx作为“中间人”，运行机制比较复杂，所以我今天只讲handler模块和filter模块。
不知道你有没有了解过“设计模式”这方面的知识，其中有一个非常有用的模式叫做“职责链”。它就好像是工厂里的流水线，原料从一头流入，线上有许多工人会进行各种加工处理，最后从另一头出来的就是完整的产品。
Nginx里的handler模块和filter模块就是按照“职责链”模式设计和组织的，HTTP请求报文就是“原材料”，各种模块就是工厂里的工人，走完模块构成的“流水线”，出来的就是处理完成的响应报文。
下面的这张图显示了Nginx的“流水线”，在Nginx里的术语叫“阶段式处理”（Phases），一共有11个阶段，每个阶段里又有许多各司其职的模块。
我简单列几个与我们的课程相关的模块吧：
- charset模块实现了字符集编码转换；（第15讲）
- chunked模块实现了响应数据的分块传输；（第16讲）
- range模块实现了范围请求，只返回数据的一部分；（第16讲）
- rewrite模块实现了重定向和跳转，还可以使用内置变量自定义跳转的URI；（第18讲）
- not_modified模块检查头字段“if-Modified-Since”和“If-None-Match”，处理条件请求；（第20讲）
- realip模块处理“X-Real-IP”“X-Forwarded-For”等字段，获取客户端的真实IP地址；（第21讲）
- ssl模块实现了SSL/TLS协议支持，读取磁盘上的证书和私钥，实现TLS握手和SNI、ALPN等扩展功能；（安全篇）
- http_v2模块实现了完整的HTTP/2协议。（飞翔篇）
在这张图里，你还可以看到limit_conn、limit_req、access、log等其他模块，它们实现的是限流限速、访问控制、日志等功能，不在HTTP协议规定之内，但对于运行在现实世界的Web服务器却是必备的。
如果你有C语言基础，感兴趣的话可以下载Nginx的源码，在代码级别仔细看看HTTP的处理过程。
小结
- Nginx是一个高性能的Web服务器，它非常的轻量级，消耗的CPU、内存很少；
- Nginx采用“master/workers”进程池架构，不使用多线程，消除了进程、线程切换的成本；
- Nginx基于epoll实现了“I/O多路复用”，不会阻塞，所以性能很高；
- Nginx使用了“职责链”模式，多个模块分工合作，自由组合，以流水线的方式处理HTTP请求。
课下作业
- 你是怎么理解进程、线程上下文切换时的成本的，为什么Nginx要尽量避免？
- 试着自己描述一下Nginx用进程、epoll、模块流水线处理HTTP请求的过程。
欢迎你把自己的学习体会写在留言区，与我和其他同学一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。
- 许童童 👍（40） 💬（2）
你是怎么理解进程、线程上下文切换时的成本的，为什么 Nginx 要尽量避免？ 当从一个任务切换到另一个任务，当前任务的上下文，如堆栈，指令指针等都要保存起来，以便下次任务时恢复，然后再把另一个任务的堆栈加载进来，如果有大量的上下文切换，就会影响性能。 试着自己描述一下 Nginx 用进程、epoll、模块流水线处理 HTTP 请求的过程。 Nginx 启动进程，一个master，多个worker，创建epoll，监听端口，多路复用来管理http请求，http请求到达worker内部，通过模块流水线处理，最后返回http响应。
2019-08-14 - 夏目 👍（15） 💬（1）
好像高性能的服务都是这样玩的，nginx这个架构类似于netty中的多线程reactor模式，redis则是单线程reactor
2019-12-10 - geraltlaush 👍（13） 💬（2）
一个线程的时间片没用完就系统调用被系统调度切换出去，浪费了剩余的时间片，nginx通过epoll和注册回调，和非阻塞io自己在用户态主动切换上下文，充分利用了系统分配给进程或者线程的时间片，所以对系统资源利用很充分
2019-08-14 - lesserror 👍（9） 💬（1）
老师，以下问题，麻烦回答一下，谢谢： 1. 把进程“绑定”到独立的 CPU 上。意思是一个CPU专门负责管理进程嘛？ 2. 不过 master 进程完全是 Nginx 自行用 C 语言实现的，这就摆脱了外部的依赖，简化了 Nginx 的部署和配置。这句话没理解。
2019-12-26 - 徐海浪 👍（9） 💬（1）
多线程就好比一条流水线有多个机械手，把一件事情中途交给其他线程处理，要交接处理中间状态信息。 单进程就好比一条流水线只有一个机械手，切换时间片时暂停状态就可以，不用交接信息，减少无用功，所以效率高。
2019-08-15 - fakership 👍（7） 💬（1）
老师，有个问题咨询下 虽然nginx是使用了epoll做了io的多路复用，但对于队头阻塞的话感觉并没有帮助啊，因为还是要等io事件回调后发送http响应报文，所以还是阻塞了下一个请求。
2020-08-16 - -W.LI- 👍（6） 💬（1）
老师好!我打算学习nginx，有适合初学者的书推荐么?Java工程师，c全忘了。 线程切换开销:线程切换需要进行系统调用。需要从用户态->内核态->用户态。上下文切换，需要保存寄存器中的信息，以便于完成系统调用后还原现场。会多跑很多指令，出入栈会比寄存器慢很多。相对来说开销就很大了。 nginx和redis一样采用单线程模型。是因为cpu计算不可能是它们瓶颈(所以有些耗cpu资源高的计算不适合放在nginx上做会导致响应时间变长)?进程池+单线程是指，每个worker进程都是单线程是么?
2019-08-14 - Aaron 👍（4） 💬（3）
对『进程池 + 单线程』的模式还是不太透彻。 我理解，『单线程』指的是所有 HTTP 请求放在同一个线程里通过『I/O 多路复用』的技术处理，实际就是高度集中（无阻塞）地占用了 CPU（核心）地运算能力。 那么，既然请求是单线程的，那进程池地作用又是什么呢？如果是多进程的，不就又回到进程间上下文切换的消耗问题了吗？ 另，Nginx 通过 cpu affinity 将进程绑定到 CPU，假设是单 CPU，将三个 worker 进程绑定到同一个物理 CPU 地意义又在哪呢？ 个人认为效率最高的方式，是按照 CPU 的核心数量创建一个『线程池』，将所有请求分配到『线程池』内不同的线程，这样在『I/O 多路复用』的加持下能跑满 CPU 的性能。
2020-06-01 - 脱缰的野马__ 👍（3） 💬（1）
老师你好，tomcat不主流吗？
2021-03-20 - J.Smile 👍（3） 💬（1）
说一下http2和nginx的多路复用区别和联系： http2的多路复用：多个请求复用同一个连接并行传输数据，且每个请求抽象为流传输的对象为帧序列。 nginx的IO多路复用：将多个线程的请求打散，汇入同一个线程中传输，epoll监听到事件通道可读或者可写的时候取出或者写入数据，所以nginx的IO多路复用是基于linux内核epoll实现的一种事件监听机制，是NIO非阻塞IO。
2020-01-20 - geraltlaush 👍（3） 💬（3）
切换cpu需要保存线程的上下文，然后再切回去，这是开销
2019-08-14 - 皮特尔 👍（2） 💬（3）
Nginx这种异步处理方式叫“协程”吧？
2020-07-09 - zero 👍（2） 💬（1）
老师，您好，我想写博客，我写的博客里面能盗一下您的图么（您的图做的太直观了一看就懂了），我会著名图片的出处😇😇
2020-04-29 - 阿锋 👍（2） 💬（3）
缓存服务器，是属于正向代理还是反向代理，还是根据情况而定。
2019-08-14 - zyd-githuber 👍（1） 💬（1）
感觉和nodejs的单线程机制非常像
2022-03-09