OpenResty 私有库：高性能 Lua 与 Nginx 模块
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- 常见问题
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Lua
当 JSON 成为 OpenResty 服务的隐形瓶颈
- 性能的天花板到底在哪一层
- 常见的“绕行”策略及其局限
- 为什么“自研”或“魔改”不是个好主意
- 基础设施级的优化：
jit.cjson - 为什么原厂方案更值得托付
- 极低的接入成本
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jit.cjson - 为什么原厂方案更值得托付
- 极低的接入成本
在 Nginx/OpenResty 网关层实现 120 MB/s 的实时 JS/CSS/HTML 压缩
- 约束改变，问题重开
- 为什么这个问题比想象复杂
- 朴素方案会在哪里出错
- openresty-minifiers 如何解决这个问题
- 五分钟接入：配置示例
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拒绝阻塞：如何在 OpenResty 边缘节点弥合与 Kafka 的”运行时”鸿沟
- 三种在生产环境中反复出现的低效架构实践
- 什么是
lua-resty-kafka-fast - lua-resty-kafka 与 lua-resty-kafka-fast 对比
- 这对系统架构意味着什么变化
- FAQ
- 三种在生产环境中反复出现的低效架构实践
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lua-resty-kafka-fast - lua-resty-kafka 与 lua-resty-kafka-fast 对比
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- FAQ
Nginx 反向代理 QPS 暴跌 15 倍：upstream keepalive 缺失与 -O0 编译选项的根因定位
- Nginx 反向代理慢 15 倍，日志却零报错
- 火焰图暴露连接风暴：upstream keepalive 缺失
- 剩下的 10% 差距：基线对比指向编译器
- -O0 调试编译如何吃掉我们 10% 的性能
- 15 倍 QPS 差异的工程性复盘
- Nginx 反向代理慢 15 倍，日志却零报错
- 火焰图暴露连接风暴：upstream keepalive 缺失
- 剩下的 10% 差距：基线对比指向编译器
- -O0 调试编译如何吃掉我们 10% 的性能
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在高可用 HTTPS 集群中，如何解决 TLS Session Key 轮转问题
- 为什么 Session Ticket Key 管理比看起来更难
- lua-resty-tls-session 如何在不重启的情况下轮转 Session Ticket Key
- 三种方案对比
- 性能与可用性的量化收益
- FAQ
- 为什么 Session Ticket Key 管理比看起来更难
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Nginx Worker 进程 RPS 上不去：追踪到 75 毫秒的事件循环阻塞
- 负载很高却没干活：缺失 worker_cpu_affinity 导致的 CPU 争抢
- 阻塞的 Lua IO 操作如何拖停 Nginx 事件循环
- 量化文件 IO 延时：单次最高 1.5 毫秒
- Nginx 事件循环阻塞有多严重？43952 个样本、最大 75 毫秒
- 常见问题
- 负载很高却没干活：缺失 worker_cpu_affinity 导致的 CPU 争抢
- 阻塞的 Lua IO 操作如何拖停 Nginx 事件循环
- 量化文件 IO 延时：单次最高 1.5 毫秒
- Nginx 事件循环阻塞有多严重？43952 个样本、最大 75 毫秒
- 常见问题
UDB + OpenResty XRay：解锁 OpenResty 应用性能之谜
- OpenResty XRay 如何协同 UDB 增效
- 实战：使用 UDB 与 OpenResty XRay 分析 OpenResty 应用的 Lua 代码调用栈
- 时间旅行调试的优势
- OpenResty XRay 如何协同 UDB 增效
- 实战：使用 UDB 与 OpenResty XRay 分析 OpenResty 应用的 Lua 代码调用栈
- 时间旅行调试的优势
在 OpenResty Edge 中使用 Lua 扩展响应网关服务器离线事件
- 创建一个新的 Lua 扩展
- 使用离线网关服务器触发 Lua 扩展
- 关于 OpenResty Edge
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- 关于 OpenResty Edge
在 OpenResty Edge 中通过 Edgelang 调用 Lua 模块
- 创建一个 Lua 模块
- 在 OpenResty Edge 的 HTTP 应用程序中调用 Lua 模块
- 验证调用 Lua 模块的效果
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- 在 OpenResty Edge 的 HTTP 应用程序中调用 Lua 模块
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线上快速定位 CPU 最热的 Lua 代码路径（使用 OpenResty XRay）
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 Lua 代码路径
- 全自动分析与报告
- 问题: 高 CPU 使用率
- 使用 OpenResty XRay 的引导式分析功能定位最热的 Lua 代码路径
- 全自动分析与报告
我们是如何解决了一个自定义 Kong 插件中的 Lua 异常所引起的 CPU 瓶颈的（使用 OpenResty XRay）
- 问题：Kong 服务器中的高 CPU 使用率
- 分析和报告
- 结果：提高了性能，降低了 CPU 使用率
- 问题：Kong 服务器中的高 CPU 使用率
- 分析和报告
- 结果：提高了性能，降低了 CPU 使用率
在线上 Kong 服务进程中实时统计 CPU 和内存用量最高的插件（使用 OpenResty XRay）
- 服务器进程中所有 Kong 插件的 CPU 使用情况
- 服务器进程中所有 Kong 插件的内存使用情况
- 服务器的额外负担
- 下一步是什么？
- 服务器进程中所有 Kong 插件的 CPU 使用情况
- 服务器进程中所有 Kong 插件的内存使用情况
- 服务器的额外负担
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Lua io.popen 阻塞 Nginx 事件循环：一次 150 倍吞吐量提升的实战案例
- 问题：每秒 130 个请求
- OpenResty XRay 如何定位阻塞
- io.popen 的非阻塞替代方案
- 结果：7 倍与 150 倍
- 常见问题
- 问题：每秒 130 个请求
- OpenResty XRay 如何定位阻塞
- io.popen 的非阻塞替代方案
- 结果：7 倍与 150 倍
- 常见问题
在 OpenResty 或 Nginx 进程中列出已加载的 Lua 模块
- 系统环境
- 已加载 Lua 模块的名称
- 直接在 Web 控制台中运行
- 追踪容器内的应用
- 工具的实现方式
- 工具的开销
- 系统环境
- 已加载 Lua 模块的名称
- 直接在 Web 控制台中运行
- 追踪容器内的应用
- 工具的实现方式
- 工具的开销
Lua 级别 CPU 火焰图简介
- 什么是火焰图
- 简单的 Lua 样例
- 复杂的 Lua 应用
- 采样开销
- 安全性
- 兼容性
- 其他类型的 Lua 级别火焰图
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