Nginx 和 PHP 的两种部署方式比较

2种部署方式简介

第一种

  • 前置1台nginx服务器做HTTP反向代理和负载均衡
  • 后面多态服务器部署Nginx Web服务和php-fpm提供的fast cgi服务

第二种

  • 前置1台nginx服务器做Web服务
  • 后面服务器只部署php-fpm服务,供nginx服务器调用
  • 前置1台nginx服务器,在调用后面多例php-fpm服务时,也可以做到负载均衡

如下图 :

 2种部署方式

对比

从系统设计角度

第一种部署是常见部署方式,大中小规模网站都能适用。

第二种,web服务和php-fpm服务部署在不同服务器上,更加细致。但有几个问题:

  • 前置nginx充当Web服务。对静态资源的访问、压缩传输、缓存设置等,也都集中在这台服务器上。一旦访问量变多,压力变大,容易成为瓶颈。
  • 如果静态资源都存放于CDN,不需要HTTP 压缩传输,这种部署方式还算比较合理;
  • 承接上面两点,还可以对这种部署方式进行优化。如前置nginx负载均衡和反向代理,中间是nginx Web服务,后面部署php-fpm服务。

从性能角度

相比第二种部署方式,第一种多走了一次进程间交互。

  • 按照第一种部署,当一个http请求过来,先是nginx反向代理转发至nginx Web服务(通过网络),Web服务再通过fastcgi协议与php-fpm进行交互(进程间交互);
  • 按照第二种部署,当一个http请求过来,充当Web服务的nginx,直接通过网络与php-fpm进行交互

第一种部署,通过网络交互的是HTTP协议,第二种通过网络交互的是fast-cgi协议, 这两种协议对比如何呢?

  • fast cgi 的数据包会比HTTP稍微大一些,fast cgi协议会比HTTP携带更多的参数信息、传输控制信息等等。
  • fast cgi 协议比HTTP协议格式化严格一些,解析起来速度更快一些。

从运维角度

  • 第一种是最常见的部署方式,后面所有服务器上的服务都是同构的,简单粗放。

  • 第二种则是将nginx和php-fpm单独分开部署,不同服务在服务器集群上的分布更加细致。通过统计Web服务中的压力分布,可以更加精细地利用硬件资源。运维成本也更高。

从开发测试角度

两种部署方式都不合适开发环境或测试环境,都仅适用于生产环境。

开发和测试环境把nginx和PHP部署到一台服务器上即可,也不需要反向代理和负载均衡。

总结

如果是LAMP环境的部署,第一种比较常见。

如果不是LAMP,是nginx和其他fastcgi服务交互,比如C/C++、java的fastcgi程序,在大规模的网络应用中,类似第二种的部署是常见的。做到不同服务之间分开部署,反而是简化了系统的网络结构,更加便于维护。

后记

此篇博文的内容,都来自于和百度前同事在QQ群里的讨论。

spawn-fcgi 源码分析

梗概

本文内容对Spawn-fcgi源码进行解读,简要说明其原理,并具体说明其实现方式。

Spawn-fcgi 源码虽然只有600多行,但是初次阅读起来依然需要花很多时间。为了节省读者的学习成本,提高学习Spawn-fcgi 的效果,作者对Spawn-fcgi的源码做了裁剪,保留最核心的功能和原有的代码结构,且能编译后正常运行。最后代码只有200多行。

源码地址在这里

必备知识

要阅读Spawn-fcgi,读者至少需要掌握以下几个方面的知识或技能:

  • 了解CGI和FastCgi的概念,了解其使用场景
  • 基础的Linux C 环境编程,会使用常见的库函数比如getopt、exec 等
  • 基础的Linux C 的多进程编程,熟悉fork、waitpid、setsid等函数
  • 基础的Linux C 网络编程,熟悉建立tcp连接、select非阻塞方式通信,多路复用I/O等

裁剪后Spawn-fcgi的执行过程

  • 创建服务器socket
  • fork进程,子进程初始化会有两个主要操作:
  1. 把socket的文件描述符,复制到FCGI_LISTENSOCK_FILENO
  2. 会执行execl 函数,运行cgi程序,并让cgi程序拥有子进程的上下文环境

    运行cgi程序后,使用FCGI_LISTENSOCK_FILENO这个描述符,来与webserver进行通信。

如何编译

gcc -o spawn-fcgi spawn-fcgi.c

一行命令即可

如何调用

./spawn-fcgi -f cgi -p 9001 -F 256

裁剪后也仅支持接收这三个参数

作者对于Spawn-fcgi的思考

  • fastcgi 协议规定,fcgi管理器中把网络描述符定为FCGI_LISTENSOCK_FILENO,为了一致CGI程序中复用FCGI_LISTENSOCK_FILENO的套接字,总感觉不是很完美。
  • Spawn-fcgi太简单,不需要单独做一个软件,完全可以集成到cgi程序中
  • Spawn-fcgi使用的是多进程,如果集成到cgi程序中,可以自由选择多进程模型、多线程模型
  • 缺少进程守护监控,spawn-fcgi如果一个进程挂掉,不会被重启。
  • Spawn-fcgi 网络多路复用调用的是select,但现在最常用的是epoll

Spawn-fcgi 补充知识

与原版相比,裁剪后Spawn-fcgi的失去了哪些功能

  • 使用linux套接字文件建立tcp连接功能
  • 对IPv6的支持
  • 对root、group 用户的检查
  • 对windows、Solaris等编译环境的支持
  • 通过进程pid文件获取cgi进程
  • 去除对autoconf等编译工具的依赖
  • ...

不同设计模式的适用场景总结

软件设计过程中,该选择那种设计模式,除了借鉴直接的经验,还可以从以下方面考虑:

  • 领域对象模型中,类之间的关系是什么(继承、实现、关联、依赖、组合、聚合)
  • 容易变化的部分是什么,即易于扩展的部分
  • 不容易变化的部分是什么,即需要复用的部分

按照我们的思路,设计模式之所以多种多样,就是对应的领域模型中上面三个方面有很大不同。把握住以上几点,就能正确地选用设计模式

门面模式,Facade Pattern

  • 门面类和被门面类封装的类之间是继承或者依赖关系
  • 类的内部接口、内部逻辑经常变化;不被需要的对外接口容易变化;
  • 类的对外部接口不容易变

适配器模式, Adapter Pattern

  • 适配器类和被适配的类之间是继承或者依赖关系
  • 需要适配的类,或者其接口容易变化
  • 适配的类的接口不容易变化

原型模式, Adapter Pattern

  • 不同类之间有共同的父类
  • 类的部分属性、方法容易变化
  • 类的另外一部分属性、方法不容易变化,且构建复杂,成本很高

单例模式,Singleton Pattern

  • 类在全局唯一存在,其他类与单例类是
  • 类的唯一性不会变化

多例模式,Multition Pattern

  • 多例类的对象之间是聚合关系
  • 多例类的对象的数量容易变化

策略模式,Strategy Pattern

  • 对象和算法,是依赖关系
  • 逻辑框架不容易变化
  • 策略算法容易变化

代理模式,Proxy Pattern

  • 代理和被代理的类之间是依赖关系
  • 代理者的接口不容易变化
  • 被代理者的接口具体实现容易变化

工厂模式,Factory Methond Pattern

  • 工厂模式产生的对象一般有相同的父类(继承关系)
  • 由工厂产生对象不会变
  • 工厂产生对象所属的类的种类是不断变化(增多或减少)

抽象工厂模式,Abstract Factory Pattern

  • 同工厂模式
  • 变化的是,工厂创建对象所属的类的接口会不断变化

门面模式,Facade Pattern

  • 封装类和被封装的类之间是依赖关系
  • 接口类(封装类)的接口不容易变化
  • 实现类(被封装的类)的接口容易变化

Adapter Pattern

  • 同门面模式
  • 适配器类更倾向于兼容现有系统的接口需求

模版模式,Template Method Pattern

建造者模式,Builder Pattern

  • 构建、配置、注入依赖容易变化,且较复杂

桥梁模式,Bridge Pattern

命令模式,Command Pattern

装饰模式,Decorator Pattern

迭代器模式,Iterator Pattern

组合模式,Composite Pattern

观察者模式,Observer Pattern

  • 观察者和被观察者是关联关系
  • 被观察者的数量或种类容易变化

责任链模式,Chain of Responsibility Pattern

访问者模式,Visitor Pattern

状态模式,State Patter

原型模式,Prototype Pattern

中介者模式,Mediator Pattern

解释器模式,Interpreter Pattern

亨元模式,Flyweight Pattern

备忘录模式,Memento Pattern

软件设计之缓存使用

本文主要讨论分布式环境下,缓存如何在软件设计作用、原理、实现方式及注意问题。

缓存的作用

  • 减小原始数据访问压力
  • 提高资源利用率

缓存的原理

局部性原理

缓存的实现方式

查询算法

  • 散列算法,Hash 、 MD5 等
  • B数、二叉树、有序二分查找等

存储

  • 只将访问量最高的部分数据放入缓存
  • 将数据放到比原始IO速率更高的存储介质中

缓存资源回收

  • RUL 算法
  • 定时清理
  • 设置资源有效时间

缓存的存储介质

  • CPU 寄存器
  • 内存
  • 本地文件
  • 分布式系统(Memcache 、 Redis)
  • 数据库缓存数据表

缓存设计注意的问题

缓存的一致性,Cache coherence

  • 避免数据脏读
  • 多级缓存的一致性协议

系统的鲁棒性

  • 在缓存系统停止服务,但仍能保证整体系统正常运行。因此在使用缓存之前,检查提供缓存系统的有效性。

单机缓存

  • 单机缓存是指,将系统资源存放于每个单台服务器上,而不是集中存储与分布式缓存系统中。 缺陷是,如果原数据发生更改,为保证一致性,则必须调用每一台服务器清理或更新缓存。

后台自动任务设计和编码总结

资源预估

  • 预估数据量、算法的时间、空间复杂度
  • 依据预估的结果分配合理的资源(内存,CPU),避免资源不够用。

避免数据脏读

自动脚本处理大量数据速度快,尤其有写操作的任务,数据一致性在分布式环境下往往难以保证。这种情况下应该避免数据脏读,比如数据库会有主从复制同步延迟的现象,这时应该强制连接数据库主库。

幂等性

有写操作的脚本,需要考虑脚本执行的幂等性,即在输入相同参数多次运行与运行一次的结果相同。 保证幂等性具体应该考虑一下几点:

  • 逻辑上,检查待处理数据的状态,已经处理过的数据不再处理。
  • 禁止并发运行,不允许运行多个进程同步运行同一任务。如何保证?信号量、Memcache加锁。

参数控制

  • 在设计阶段,应该通过参数控制,限制脚本的操作范围。参数可以是时间,自动脚本周期运行,每次运行,只处理相应周期范围内的数据。
  • 注意默认参数的参数值。

读并发

自动脚本处理速度快,在和其他系统进行交互时,会对其他系统产生大量而密集的请求。

  • 要考虑其他系统的抗并发能力
  • 合理限制单位时间对其他系统的访问次数
  • 尽量将数据集中做批量请求,减少请求次数
  • 在本地做缓存,消除重复的请求。

容错 和 错误处理

  • 容错 自动脚本往往批量处理大量数据,循环处理每条数据。在单次循环中的错误或异常,应该全部捕获,并记下日志,让脚本继续运行。
  • 日志 记录重要操作,包括info、warning、error等级所有日志,形式可以是文本记录或数据库,便于追查和报警。

备灾和数据修复

  • 在不可抗拒因素(断电,其他原因宕机)等引起任务中途突然停止,应该依据日志定位、和追查处理到哪一阶段。修复错误数据。
  • 在保证脚本幂等性的前提下,重复执行脚本可自动处理未完成的工作。

优化

随着业务增长,任务处理数据量越来越大,可能会出现,任务超时,内存不够用的情况,应该及时对自动任务进行优化,优化的方案可以从算法、业务架构上考虑。

4种系统间交互方式比较

4种系统间交互方式比较

指相对独立子系统间的交互
指标\方式 API 数据文件 共享数据库 (web系统)根域名cookie
实效性 最高 实时
时间效率 最高
实时空间效率 -
实时占用带宽
系统设计正交性
系统设计耦合度
实现方式 同步/异步 异步 异步 异步
协议 http request,socket,… ftp,telnet,http,https,iSCSI,nfs… redis,memcache,mysql,MongoDB… http,https
数据结构 自定义 xml,yaml,csv,excel,txt,binany,… database
适用场景 时效性要求高,请求次数多,请求频率很高 时效性要求低,数据量小或中,请求频率最低 时效性要求最高,系统中,某几个对数据请求次数很高,请求频率最高 需要记录在浏览器中的信息
举例 单点登录中,cas服务器和cas客户端之间的交互 财务系统和银行的对账文件 分布式数据库,共享session,异步api,计费系统的数据库 单点登录系统中的登陆信息(ticket等)