OpenResty 私有庫：高效能 Lua 與 Nginx 模組
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Lua
當 JSON 成為 OpenResty 服務的隱形瓶頸
- 效能的天花板到底在哪一層
- 常見的“繞行”策略及其侷限
- 為甚麼“自研”或“魔改”不是個好主意
- 基礎設施級的最佳化：
jit.cjson - 為甚麼原廠方案更值得託付
- 極低的接入成本
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jit.cjson - 為甚麼原廠方案更值得託付
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在 Nginx/OpenResty 閘道器層實現 120 MB/s 的實時 JS/CSS/HTML 壓縮
- 約束改變，問題重開
- 為甚麼這個問題比想象複雜
- 樸素方案會在哪裡出錯
- openresty-minifiers 如何解決這個問題
- 五分鐘接入：配置示例
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拒絕阻塞：如何在 OpenResty 邊緣節點彌合與 Kafka 的”執行時”鴻溝
- 三種在生產環境中反覆出現的低效架構實踐
- 甚麼是
lua-resty-kafka-fast - lua-resty-kafka 與 lua-resty-kafka-fast 對比
- 這對系統架構意味著甚麼變化
- FAQ
- 三種在生產環境中反覆出現的低效架構實踐
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lua-resty-kafka-fast - lua-resty-kafka 與 lua-resty-kafka-fast 對比
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- FAQ
Nginx 反向代理 QPS 暴跌 15 倍：upstream keepalive 缺失與 -O0 編譯選項的根因定位
- Nginx 反向代理慢 15 倍，日誌卻零報錯
- 火焰圖暴露連線風暴：upstream keepalive 缺失
- 剩下的 10% 差距：基線對比指向編譯器
- -O0 除錯編譯如何吃掉我們 10% 的效能
- 15 倍 QPS 差異的工程性覆盤
- Nginx 反向代理慢 15 倍，日誌卻零報錯
- 火焰圖暴露連線風暴：upstream keepalive 缺失
- 剩下的 10% 差距：基線對比指向編譯器
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在高可用 HTTPS 叢集中，如何解決 TLS Session Key 輪轉問題
- 為甚麼 Session Ticket Key 管理比看起來更難
- lua-resty-tls-session 如何在不重啟的情況下輪轉 Session Ticket Key
- 三種方案對比
- 效能與可用性的量化收益
- FAQ
- 為甚麼 Session Ticket Key 管理比看起來更難
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Nginx Worker 程序 RPS 上不去：追蹤到 75 毫秒的事件迴圈阻塞
- 負載很高卻沒幹活：缺失 worker_cpu_affinity 導致的 CPU 爭搶
- 阻塞的 Lua IO 操作如何拖停 Nginx 事件迴圈
- 量化檔案 IO 延時：單次最高 1.5 毫秒
- Nginx 事件迴圈阻塞有多嚴重？43952 個樣本、最大 75 毫秒
- 常見問題
- 負載很高卻沒幹活：缺失 worker_cpu_affinity 導致的 CPU 爭搶
- 阻塞的 Lua IO 操作如何拖停 Nginx 事件迴圈
- 量化檔案 IO 延時：單次最高 1.5 毫秒
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UDB + OpenResty XRay：解鎖 OpenResty 應用效能之謎
- OpenResty XRay 如何協同 UDB 增效
- 實戰：使用 UDB 與 OpenResty XRay 分析 OpenResty 應用的 Lua 程式碼呼叫棧
- 時間旅行除錯的優勢
- OpenResty XRay 如何協同 UDB 增效
- 實戰：使用 UDB 與 OpenResty XRay 分析 OpenResty 應用的 Lua 程式碼呼叫棧
- 時間旅行除錯的優勢
在 OpenResty Edge 中使用 Lua 擴充套件響應閘道器伺服器離線事件
- 建立一個新的 Lua 擴充套件
- 使用離線閘道器伺服器觸發 Lua 擴充套件
- 關於 OpenResty Edge
- 建立一個新的 Lua 擴充套件
- 使用離線閘道器伺服器觸發 Lua 擴充套件
- 關於 OpenResty Edge
在 OpenResty Edge 中透過 Edgelang 呼叫 Lua 模組
- 建立一個 Lua 模組
- 在 OpenResty Edge 的 HTTP 應用程式中呼叫 Lua 模組
- 驗證呼叫 Lua 模組的效果
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- 在 OpenResty Edge 的 HTTP 應用程式中呼叫 Lua 模組
- 驗證呼叫 Lua 模組的效果
Lua 高 CPU 佔用排查：快速定位 Nginx/OpenResty 中最熱的 Lua 程式碼路徑
- 症狀：一個 Nginx 工作程序佔用近 100% CPU
- 使用引導式分析定位最熱的 Lua 程式碼路徑
- 透過 Insights 報告自動監控 Lua CPU 佔用
- 常見問題
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- 使用引導式分析定位最熱的 Lua 程式碼路徑
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- 常見問題
Kong 外掛 CPU 過高：被 pcall 隱藏的 Lua 異常，靠 CPU 火焰圖定位
- 問題：流量不高，Kong 外掛 CPU 卻過高
- 用 OpenResty XRay 火焰圖定位 CPU 瓶頸
- 結果：Kong CPU 使用率從 80% 降到 50%
- 問題：流量不高，Kong 外掛 CPU 卻過高
- 用 OpenResty XRay 火焰圖定位 CPU 瓶頸
- 結果：Kong CPU 使用率從 80% 降到 50%
線上上 Kong 服務程序中實時統計 CPU 和記憶體用量最高的外掛（使用 OpenResty XRay）
- 伺服器程序中所有 Kong 外掛的 CPU 使用情況
- 伺服器程序中所有 Kong 外掛的記憶體使用情況
- 伺服器的額外負擔
- 下一步是甚麼？
- 伺服器程序中所有 Kong 外掛的 CPU 使用情況
- 伺服器程序中所有 Kong 外掛的記憶體使用情況
- 伺服器的額外負擔
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Lua io.popen 阻塞 Nginx 事件迴圈：一次 150 倍吞吐量提升的實戰案例
- 問題：每秒 130 個請求
- OpenResty XRay 如何定位阻塞
- io.popen 的非阻塞替代方案
- 結果：7 倍與 150 倍
- 常見問題
- 問題：每秒 130 個請求
- OpenResty XRay 如何定位阻塞
- io.popen 的非阻塞替代方案
- 結果：7 倍與 150 倍
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在 OpenResty 或 Nginx 程序中列出已載入的 Lua 模組
- 系統環境
- 已載入 Lua 模組的名稱
- 直接在 Web 控制檯中執行
- 追蹤容器內的應用
- 工具的實現方式
- 工具的開銷
- 系統環境
- 已載入 Lua 模組的名稱
- 直接在 Web 控制檯中執行
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Lua CPU 火焰圖實戰：線上定位 LuaJIT 效能瓶頸
- 甚麼是 Lua CPU 火焰圖
- 分析簡單 LuaJIT 應用：驗證火焰圖精度
- 生產環境實戰：複雜 LuaJIT 應用
- 取樣開銷
- 生產安全性：不修改目標程序
- 相容性
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