典型应用场景
典型应用场景
可以这样说，任何一个开发语言、开发框架，都有它存在的明确目的，重心是为了解决什么问题。没有说我们学习一门语言或技术，就可以解决所有的问题。同样的，OpenResty 的存在也有其自身适用的应用场景。
其实官网 wiki 已经列了出来：
- 在 Lua 中混合处理不同 Nginx 模块输出（proxy, drizzle, postgres, Redis, memcached 等）。
- 在请求真正到达上游服务之前，Lua 中处理复杂的准入控制和安全检查。
- 比较随意的控制应答头（通过 Lua）。
- 从外部存储中获取后端信息，并用这些信息来实时选择哪一个后端来完成业务访问。
- 在内容 handler 中随意编写复杂的 web 应用，同步编写异步访问后端数据库和其他存储。
- 在 rewrite 阶段，通过 Lua 完成非常复杂的处理。
- 在 Nginx 子查询、location 调用中，通过 Lua 实现高级缓存机制。
- 对外暴露强劲的 Lua 语言，允许使用各种 Nginx 模块，自由拼合没有任何限制。该模块的脚本有充分的灵活性，同时提供的性能水平与本地 C 语言程序无论是在 CPU 时间方面以及内存占用差距非常小。所有这些都要求 LuaJIT 2.x 是启用的。其他脚本语言实现通常很难满足这一性能水平。
不擅长的应用场景
前面的章节，我们是从它适合的场景出发，OpenResty 不适合的场景又有哪些？以及我们在使用中如何规避这些问题呢？
这里官网并没有给出答案，我根据我们的应用场景给大家列举，并简单描述一下原因：
- 有长时间阻塞调用的过程
- 例如通过
Lua完成系统命令行调用 - 使用阻塞的
Lua API完成相应操作
- 例如通过
- 单个请求处理逻辑复杂，尤其是需要和请求方多次交互的长连接场景
Nginx的内存池 pool 是每次新申请内存存放数据- 所有的内存释放都是在请求退出的时候统一释放
- 如果单个请求处理过于复杂，将会有过多内存无法及时释放
- 内存占用高的处理
- 受制于
Lua VM的最大使用内存 1G 的限制 - 这个限制是单个
Lua VM，也就是单个Nginx worker
- 受制于
- 两个请求之间有交流的场景
- 例如你做个在线聊天，要完成两个用户之间信息的传递
- 当前
OpenResty还不具备这个通讯能力（后面可能会有所完善）
- 与行业专用的组件对接
- 最好是 TCP 协议对接，不要是 API 方式对接，防止里面有阻塞 TCP 处理
- 由于
OpenResty必须要使用非阻塞 API ，所以传统的阻塞 API ，我们是没法直接使用的 - 获取 TCP 协议，使用 cosocket 重写（重写后的效率还是很赞的）
- 每请求开启的
light thread过多的场景- 虽然已经是
light thread，但它对系统资源的占用相对是比较大的
- 虽然已经是
这些适合、不适合信息可能在后面随着 OpenResty 的发展都会有新的变化，大家拭目以待。