当前位置: 首页 > news >正文

web缓存之nginx缓存

 一、nginx缓存知识

        网络缓存位于客户端和 "源服务器 "之间,保存着所有可见内容的副本。当客户端请求缓存中存储的内容时,它可以直接从缓存中检索内容,而无需与服务器通信。这样,网络缓存就 "接近 "了客户端,提高了响应性能,并更有效地利用了应用服务器,使其不必为每个请求生成页面。

        在浏览器和应用服务器之间有多种 "潜在 "缓存,包括客户端浏览器缓存、中间缓存、内容交付网络(CDN)、负载均衡和服务器上的反向代理。缓存,即使只是在反向代理和负载平衡的层面上,对于提高性能也是非常有用的。

        举个例子来说明,去年我为一个加载缓慢的网站进行了性能优化。我注意到的第一件事是,主页的生成时间几乎长达一秒或更长。经过一番调试,我发现加载速度慢的原因是网页被标记为非缓存,这意味着每次请求都会动态生成。这其实没有必要,因为网页本身不需要经常更改,也不需要个性化。为了验证我的结论,我将页面标记为每五秒钟缓存一次。第一个字节到达的时间缩短到几毫秒,页面加载速度明显加快。

        除了大型内容交付网络(CDN),缓存还能提高负载平衡器、反向代理和应用服务器前端网络服务的性能。从上面的例子中可以看出,缓存内容可以更有效地利用应用服务器,因为页面生成过程无需每次重复。此外,网络缓存还可用于提高网站的可靠性。如果服务器宕机或繁忙,可以对 NGINX 进行设置,将缓存内容发送给用户,而不是向用户返回错误信息。这就意味着,如果应用服务器或数据库出现故障,网站的部分或全部功能仍能保持。

二、设置nginx缓存

nginx源站点服务器设置

缓存服务器设置

proxy_cache_path /data/nginx/cache levels=1 keys_zone=my_cache:10m max_size=10g inactive=3m use_temp_path=off;●path:强制参数,指定缓存文件的存放路径。
●levels:定义了缓存目录的层级。每层可以用1(最多16种选择,0-f)或2(最多256种选择,00-ff)表示,中间用 : 分隔。
proxy_cache_path /data/nginx/cache;  代表所有缓存只有一个目录,比如/data/nginx/cache/d7b6e5978e3f042f52e875005925e51b
proxy_cache_path /data/nginx/cache levels=1:2;  代表缓存是二层目录(有16*256=4096个目录),比如/data/nginx/cache/b/51/d7b6e5978e3f042f52e875005925e51b
●keys_zone:强制参数,定义共享内存区的名称和大小,该共享内存用于保存缓存项目的元数据(所有活动的key和缓存数据相关的信息),这样nginx可以快速判断一个request是否命中或者未命中缓存,1m可以存储8000个key,10m可以存储80000个key。
●inactive:删除指定时间内未被访问的缓存文件,默认10分钟。
●max_size:设置了缓存存储的上限,如果不指定,最大会用掉所有磁盘空间。
●use_temp_path:直接把临时文件放在缓存目录中。

location / {root   /usr/share/nginx/html;index  index.html index.htm;proxy_cache my_cache;      #指定用于页面缓存的共享内存,zone名称由proxy_cache_path指令定义proxy_cache_valid 200 3m;  #为不同的响应状态码设置不同的缓存时间,此为缓存状态码为200的请求,缓存时长为3分钟proxy_cache_key $request_uri; #指定缓存文件的key为请求的URIadd_header Nginx-Cache-Status $upstream_cache_status;  #把缓存状态设置为头部信息,响应给客户端proxy_pass http://webservers;  #设置代理转发的后端服务器的协议和地址}

测试 

 

 

三、补充知识

CDN 内容分发网络
在最接近用户的网络“边缘”增加一层CDN缓存代理服务器,将源站点的内容发布CDN节点,可以使用户就近取得所需的内容,提高用户访问网站的响应速度。

CDN工作原理:将源站点(Web应用服务器)的静态网页资源缓存到CDN节点上,用户请求资源时,通过与DNS的配合,找到最靠近用户的一台CDN缓存服务器,然后把资源数据快速地分发给用户,而不需要每个用户的请求都从源站点获取,从而避免网络拥塞、缓解源站点的压力,保证用户访问资源的速度和体验。

CDN的内容是如何获取的?
1)对于热点资源,定时做缓存预热
2)如果CDN节点没有,会从上游服务器或源站点获取资源,并同步到CDN节点的缓存中    

相关文章:

web缓存之nginx缓存

一、nginx缓存知识 网络缓存位于客户端和 "源服务器 "之间,保存着所有可见内容的副本。当客户端请求缓存中存储的内容时,它可以直接从缓存中检索内容,而无需与服务器通信。这样,网络缓存就 "接近 "了客户端&a…...

【用法总结】无障碍AccessibilityService

一、背景 本文仅用于做学习总结,转换成自己的理解,方便需要时快速查阅,深入研究可以去官网了解更多:官网链接点这里 之前对接AI语音功能时,发现有些按钮(或文本)在我没有主动注册唤醒词场景…...

AI绘画风格化实战

在社交软件和短视频平台上,我们时常能看到各种特色鲜明的视觉效果,比如卡通化的图片和中国风的视频剪辑。这些有趣的风格化效果其实都是图像风格化技术的应用成果。 风格化效果举例 MidLibrary 这个网站提供了不同的图像风格,每一种都带有鲜…...

008定点小数、奇偶校验码

...

一、二进制方式 安装部署K8S

目录 一、操作系统初始化 1、关闭防火墙 2、关闭 SELinu 3、 关闭 swap 4、添加hosts 5、同步系统时间 二、集群搭建 —— 使用外部Etcd集群 1、自签证书 2、自签 Etcd SSL 证书 ① 创建 CA 配置文件:ca-config.json ② 创建 CA 证书签名请求文件&#xff…...

【simple-admin】FMS模块如何快速接入阿里云oss 腾讯云cos 服务 实现快速上传文件功能落地

让我们一起支持群主维护simple-admin 社群吧!!! 不能加入星球的朋友记得来点个Star!! https://github.com/suyuan32/simple-admin-core 一、前提准备 1、goctls版本 goctls官方git:https://github.com/suyuan32/goctls 确保 goctls是最新版本 v1.6.19 goctls -v goct…...

数据结构.线性表(2)

一、模板 例子: a: b: 二、基本操作的实现 (1)初始化 (2)销毁和清空 (3)求长度和判断是否为空 (4)取值 (5)查找 (6)插入 &…...

【计算机网络】TCP原理 | 可靠性机制分析(三)

个人主页:兜里有颗棉花糖 欢迎 点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 兜里有颗棉花糖 原创 收录于专栏【网络编程】【Java系列】 本专栏旨在分享学习网络编程、计算机网络的一点学习心得,欢迎大家在评论区交流讨论💌 目…...

【昕宝爸爸小模块】线程的几种状态,状态之间怎样流转

➡️博客首页 https://blog.csdn.net/Java_Yangxiaoyuan 欢迎优秀的你👍点赞、🗂️收藏、加❤️关注哦。 本文章CSDN首发,欢迎转载,要注明出处哦! 先感谢优秀的你能认真的看完本文&…...

ChatGPT网站小蜜蜂AI更新了

ChatGPT网站小蜜蜂AI更新了 前阶段郭震兄弟刚开发小蜜蜂AI网站的的时候,写了一篇关于ChatGPT的网站小蜜蜂AI的博文[https://blog.csdn.net/weixin_41905135/article/details/135297581?spm1001.2014.3001.5501]。今天听说小蜜蜂网站又增加了新的功能——在线生成思…...

瑞_Java开发手册_(二)异常日志

文章目录 异常日志的意义(一) 错误码(二) 异常处理(三) 日志规约附:错误码列表 🙊前言:本文章为瑞_系列专栏之《Java开发手册》的异常日志篇,本篇章主要介绍异常日志的错误码、异常处理、日志规约。由于博主是从阿里的《Java开发手…...

Elasticsearch:Search tutorial - 使用 Python 进行搜索 (四)

在本节中,你将了解另一种机器学习搜索方法,该方法利用 Elastic Learned Sparse EncodeR 模型或 ELSER,这是一种由 Elastic 训练来执行语义搜索的自然语言处理模型。这是继之前的文章 “Elasticsearch:Search tutorial - 使用 Pyth…...

Python之Matplotlib绘图调节清晰度

Python之Matplotlib绘图调节清晰度 文章目录 Python之Matplotlib绘图调节清晰度引言解决方案dpi是什么?效果展示总结 引言 使用python中的matplotlib.pyplot绘图的时候,如果将图片显示出来,或者另存为图片,常常会出现清晰度不够的…...

pygame.error: video system not initialized

错误处理方式: pygame.init() 增加此行...

java面试题2024

前言 准备换工作了,给自己定个目标,每天至少整理出一道面试题。题型会比较随机,感觉这样更容易随机到面试官要问的东西。整理时我会把我认为正确的回答写出来,比较复杂的也尽量把原理贴出来,争取做到无论为了应付面试&…...

配置git服务器

第一步: jdk环境配置 (1)搜索【高级系统设置】,选择【高级】选项卡,点【环境变量】 (2)在【系统变量】里面,点击【新建】 (3)添加JAVA_HOME环境变量JAVA_HO…...

vue3环境下,三方组件中使用echarts,无法显示问题

问题描述: vue3中,使用了三方组件primevue的侧边栏Sidebar,在其中注册echarts dom节点,无法显示,提示dom不存在 问题分析: 使用原生div,通过document.getElementById(),将echarts…...

FAST OS DOCKER 可视化Docker管理工具

介绍 FAST OS DOCKER 界面直观、简洁,非常适合新手使用,方便大家轻松上手 docker部署运行各类有趣的容器应用,同时 FAST OS DOCKER 为防止服务器负载过高,进行了底层性能优化;其以服务器安全为基础,对其进…...

MOJO基础语法

文章目录 打印变量及方法声明结构体python集成 打印 print("Hello Mojo!")变量及方法声明 变量: 使用’ var ‘创建一个可变的值,或者用’ let 创建一个不可变的值。 方法: 方法可以使用python中的def 方法声明,也引…...

java基础之IO流之字符流

字符流 传输char和String类型的数据 输入流 抽象父类:Reader 节点流:FileReader 常用方法 int read():读取一个字符,读取到达末尾,返回-1 package com.by.test2; ​ import java.io.FileNotFoundException; import…...

从A*到平滑:拉绳算法如何为游戏角色“剪裁”最优路径

1. 游戏寻路为什么需要平滑处理? 想象一下你在玩一款开放世界游戏,控制角色从城堡出发前往远处的森林。如果直接使用A*算法生成的路径,角色可能会像喝醉酒一样左右摇摆,贴着导航网格的边缘移动。这种"锯齿状路径"不仅看…...

DownKyi终极指南:快速掌握B站视频批量下载与8K超高清获取技巧

DownKyi终极指南:快速掌握B站视频批量下载与8K超高清获取技巧 【免费下载链接】downkyi 哔哩下载姬downkyi,哔哩哔哩网站视频下载工具,支持批量下载,支持8K、HDR、杜比视界,提供工具箱(音视频提取、去水印等…...

Swagger Skills:让OpenAPI文档活起来,实现自动化契约测试与场景编排

1. 项目概述:一个为Swagger API文档注入“技能”的利器如果你是一名后端开发者,或者经常需要与API打交道,那么Swagger(现在更常被称为OpenAPI)对你来说一定不陌生。它通过一个标准的YAML或JSON文件,清晰地描…...

解读民法典基本规定第十条

民法典: 第一编 总则,第一章 基本规定 第十条 处理民事纠纷,应当依照法律;法律没有规定的,可以适用习惯,但是不得违背公序良俗。 一句话核心 先按国法判,国法没写明白,就按当地老规矩、民间习俗…...

Confluence数据迁移踩坑实录:从物理机到K8s集群,我是如何无损迁移200G知识库的?

Confluence企业级数据迁移实战:从物理架构到Kubernetes的无缝过渡 当企业知识库规模突破200GB时,迁移不再是简单的备份还原操作。去年我们团队将一个运行7年的Confluence实例从老旧物理服务器迁移到Kubernetes集群,期间经历了数据库崩溃、文件…...

从论文复现到算法创新:我是如何利用VRP标准算例搞定实验对比的

从论文复现到算法创新:VRP标准算例的实战应用指南 在算法研究领域,车辆路径问题(VRP)一直是组合优化中的经典难题。每当我翻开顶级期刊论文,总会被那些漂亮的实验结果所吸引——精确到小数点后三位的优化率、清晰的收敛曲线、严谨的统计检验。…...

AI提示词工程:用Claude+Cursor构建高效创意工作流

1. 项目概述:当创意遇上AI,一个提示词库如何改变工作流如果你是一位创意工作者——无论是设计师、插画师、文案策划还是视频创作者,最近几个月,你的工作流里可能多了一个新伙伴:Claude。这个由Anthropic推出的AI助手&a…...

怎样高效使用DeepSeekMath:7B开源数学推理AI的完整实践指南

怎样高效使用DeepSeekMath:7B开源数学推理AI的完整实践指南 【免费下载链接】DeepSeek-Math DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/DeepSeek-Math 还在为…...

RAG系统安全攻防:从PoisonedRAG看检索增强生成的风险与防御

1. 项目概述:当检索增强生成遭遇“毒药”最近在开源社区里,一个名为“PoisonedRAG”的项目引起了我的注意。这个名字本身就充满了戏剧性——“中毒的RAG”。作为一名长期关注大语言模型应用落地的从业者,我立刻意识到,这绝不是一个…...

OpalServe:构建团队AI工具统一控制平面,实现MCP服务器集中治理

1. 项目概述:为团队AI工具构建统一控制平面如果你和你的团队正在使用Claude Desktop、Cursor、Windsurf这类支持MCP(Model Context Protocol)的AI编程工具,那么下面这个场景你一定不陌生:每个开发者都需要在自己的机器…...