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摘要：该文以MOODLE平台为例，对教学资源平台进行性能优化及本地化实践研究，目的是为了搭建一个典型的LNMP应用，为智慧校园实践项目，提供一个实用和完善的测试环境，同时了解系统的测试和优化的全过程。形成相对成熟的配置方法，为类似项目提供参考，提升理论研究水平、共享平台建设经验。
關键词：Linux;服务器;高并发;性能优化
中图分类号：TP311 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）31-0019-02
本研究来源于江苏省教育科学研究院2018年度智慧校园专项课题，教学资源平台性能优化及本地化实践研究——以MOODLE平台为例，项目的目的是为了在职业院校中实施部署MOODLE教学资源平台环境，搭建一个典型的LNMP应用并进行性能优化，让MOODLE平台既可用于智慧校园内部的教育教学，也可以用于数字化教学资源的本地化。在本次研究中，希望能够在涉及的各项性能测试项目中，提供一个较实用和完善的测试环境，了解系统的测试和优化的整个过程。平台的测试优化数据和分析结果也可以为类似项目提供参考，形成相对成熟的配置模式，使得将来的技术理论提升和平台建设经验共享成为可能。
1平台性能优化概况
一般来说，平台性能优化的内容包括三个方面：客户端优化、网络性能优化和服务器端性能优化。从服务器端来说，又可以分为操作系统、WEB应用、数据库、PHP引擎及应用平台性能优化。基于性能测试优化的重要性，对于大量构建在基于LNMP构架上的系统，究竟性能如何以及如何优化，成了一个在理论研究和实践项目中都十分重要的课题。本研究限于篇幅，在服务器操作系统上选择Linux发行版Debian 9.9版本，重点对虚拟服务器的硬件环境搭配如CPU、内存、硬盘的选择等方面来优化。
在服务器操作系统及平台应用的选择上，选择当今能与J2EE和.Net齐名的web服务典型架构LAMP。LAMP通常是指由在Linux操作系统安装Apache，加32 Mysql数据库、PHP脚本语言来搭建Web服务器，考虑到本项目场景实施，要求并发连接数高，性能要稳定，运行又稳定成本要低，所以本项目中使用Nginx替代Apache作为WEB服务即LNMP，两者互有优劣，Nginx处理静态文件速度快而且消耗资源少，性能可靠及使用范围广。由于以上软件全部开源，彼此相互独立，由于在使用上有默契，经常的作为配套软件来配合使用。在互联网已知数据的网站中，有超过半数的流量基于LAMP或者LNMP架构;包括百度、腾讯、新浪等多家全球著名的网站。LNMP架构流行的关键因素可以归纳为：搭建简单、安全稳定、低成本和扩展性良好等，其应用范围也从简单和小型的应用扩展到复杂、大型的系统应用。
LNMP的性能优化分为：（1）Linux系统的优化;（2）Nginx配置事件驱动架构;（3）使用加速器优化PHP，优化缓存;（4）对Mar-iaDB数据库服务器优化。在各项准备工作完成的基础上，具体研究工作包括：结合LNMP架构原理，分析架构优化具体实施步骤;选择MOODLE平台作为典型应用完成测试环境搭建，完成平台搭建和构建准备对测试环境的性能测试及相关分析;使用测试工具AB实施对LNMP架构系统的性能测试研究。
2平台性能优化配置过程
本研究涉及的测试环境搭建，基于职业院校对性能测试环境搭建的要求，技术上首先深入学习并理解LNMP架构的原理和性能测试和优化的相关技术，完成技术和知识的积累。为了搭建一个可以为学校业务提供支撑的测试环境，还要学习基于LNMP架构的性能测试分析，为平台性能优化找到人手点。在此基础之上，针对学校的情况在硬件环境上实施了平台的搭建工作。在完成测试环境的搭建之后，还需要对测试工具AB关键技术进行了深入研究，接着将MOODLE平台作为测试环境的真实环境进行了全面的测试和运行，并列出了全面的数据和测试结果的分析，包括测试的配置和设置和对应的实际意义。性能测试研究不仅让我们深入理解了性能测试的过程，更将性能测试的意义和进一步的系统优化联系了起来，将测试环境的性能表现列举了出来，为测试环境的性能优化打下了基础。
本项目在经过研究和学习相关文档之后，根据项目的需要，首先确定了平台、测试工具，需要完成的基本工作，设计了实施方案，并确定了目标方向。本次性能测试和优化项目的LNMP架构是搭建是构建在笔记本（配置为15-6500U 8G）、普通Pcf配置为15-4590 16G）上，服务器采用HP ProLiant BIA60G9虚拟平台（配置为E5-2640V3 128G），虚拟机中的操作系统及平台软件采用的是Debian 9、Nginx 1.10.3、Maria DB 10.1.38、PHP 7.0.33;应用平台采用MOODLE 3.4.8来完成。LNMP架构基本构建和应用平台搭建，后期使用Apache Bench软件工具中的AB组件进行相关测试。测试过程中重点关注了Requestsper second参数，RPS吞吐率fRequests per second），缩写RPS。计算公式：Requests per second=Complete requests/Time takenfor tests，即吞吐率=总请求数/处理这些请求的总计完成时间。吞吐率是服务器并发处理能力的量化描述，单位是reqs/s，指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大的请求数，称之为最大吞吐率。首先选择一个固定参数，然后修改相关参数，重启服务器系统，重复执行ab-c100-n1000 URL命令，其中参数c为并发连接数（The number of concurrent connections）是服务器某个时刻所接受的请求数目，也就是某个时刻所接受的会话数目。参数n为并发用户数（The number of concurrent users，ConcurrentLevel）是指服务器某个时刻所能接受的用户数，一个用户可能产生多个会话，所以并发用户数和并发连接数并不重复。重复执行15-20次，记录有效数据10次，去掉偏离最大的高值和低值，获得该硬件配置的RPS数据。其次修改参数，再进行一轮测试，记录数据做对比研究。 1）在笔记本中测试内存及CPU核数对平台性能影响
用于测试的笔记本配置为17-6500U的CPU、4G*2内存、SSD硬盘、操作系统WINDOWS 7，安装虚拟机版本为VMl4。虚拟机配置的内存分别为512M、lG、2G三种，CPU分配的核心1C、2c、4C、2*2C分别代表CPU的内核数量为一核、两核、四核和CPU两核。每次测试都是在修改虚拟机硬件配置后并重启操作系统，测试13-20次，记录有效的RPS数据。
配置分别为：512M 1C、512 2C、512 4C、512 2*2C、1G 1C、1G 2C、1G 4C、1G 2*2C、2G IC、2G 2C、2G 4C、2G 2*2C，测得RPS值为：38.99、67.56、82.53、78.07、39.28、66.31、83.23、77.41、39.11、65.95、81.46、73.06。
从以上测试对比中可以看出：（1）CPU的内核数增加提升了系统性能，两核比一核明显提升约80%;四核比两核提升约25%。在同等配置下核数增加过程中，內核数量对性能提升有重要意义。（2）内存数量从512M、1G到2G，对系统性能提升基本没有影响，甚至数据在正负误差范围内。（3）在四核心CPU对比中，单CPU四核比双CPU两核性能高5%。
2）在PC中测试网络环境对平台性能的影响
用于测试的PC配置为15-4590的四核CPU、8G*2内存、SSD硬盘、操作系统WINDOWS 7，安装虚拟机版本为VMl4。配置虚拟机的内存分别为512M、2G、4G、8G四种，CPU分配的核心数量分别为一核、两核、四核和2*2核。本机表示在虚拟服务器的本地进行AB测试，网络表示从局域网内其他终端进行AB测试。每次测试在修改配置后测试，记录有效数据。
硬件配置为512M 1C、2G IC、2G 2C、4G 2C、4G 2*2C、4G 1*4C、8G 2*2C、8G 1*4C，本机测试为54.42、60.39、83.39、86.33、108.13、108.17、110.04、109.23网络测试为47.15、51.74、81.43、84.28、105.69、104.22、106.46、107.57。
从测试数据对比中可以看出：（1）CPU的内核数增加提升了系统性能，内存数量对性能提升影响不大。（2）网络对于虚拟机的平台性能有影响，局域网内部使用性能下降大约10%，内存配置大（4G或者8G）影响小一点，数据显示约为5%。
3）在服务器中测试硬盘及内存对平台性能的影响
用于测试的HP刀片服务器配置为E5-2640 v3的八核CPU、16G*8内存、SSD硬盘、虚拟化平台为VM ESX16.5，安装虚拟机版本为VMl4。配置虚拟机的内存分别为8G、16G、32G、64G、128G五种，CPU分配的核心数量分别为2*2核、2*4核、1*4核、1*6核和2*3核。每次测试都是指定程式记录数据。
配置第1组为8G 2*2、8G 2*4、16G 2*2、16G 2*4、32G 2*2、32G 2*4、64G 2*2、64G 2*4，RPS值分别138.22、124.14、146.13、127.35、141.90、128.32、151.20、130.63;配置第2组128G 2*2、128G 2*4、16G 2*2、16G 2*2、16G 1*4、8G 1*4、8G 2*3、8G 1*6，RPS值148.29、130.05、146.39、138.82、189.24、180.18、128.81、127.24。
从以上测试对比中可以看出：（1）刀片服务器CPU的性能比PC强劲，所以同样配置情况下性能有提升。（2）CPU的内核数量从2*2C、2*3C、1*6C到2*4C这个顺序看，性能提升有限。内存即使扩大到64G和128G，系统平台性能也没有很大变化。（3）在四核心CPU对比中，单CPU四核即1*4C配置性能最强，比其他核数量性能高至少25%。
3平台性能配置优化总结
综上研究所得，如果在虚拟服务器中实施部署LNMP应用MOODLE平台，推荐使用8G或者16G内存，CPU的核心选择1*4C，使用SSD硬盘作为存储环境，这一组合是对MOODLE平台的应用来说性价比较高，其AB测试的主要结果RPS值最高可达189T/S，即使在局域网中使用性能下降5-10%，也可以满足200人以上的实时并发。如果使用更大内存比如32G或者64G，将所有数据全部装入内存运行，应该可以具有更大的适用范围和应用前景。
基于LNMP的测优化还有其中各组件的分别优化。LNMP组件中Nginx的配置优化;对PHP的设置，操作码缓存以及优化;基于Mafia DB数据库的查询，包括缓查询和查询缓存优化等，对MOODLE平台的性能都有影响，可以作为下一步研究的重点。总之，本研究在性能最优理论指导下，对设备硬件配置对平台性能的影响进行了充分对比研究，使得应用平台的系统性能得到有效提升，做出了一次有益的尝试。
關键词：Linux;服务器;高并发;性能优化
中图分类号：TP311 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）31-0019-02
本研究来源于江苏省教育科学研究院2018年度智慧校园专项课题，教学资源平台性能优化及本地化实践研究——以MOODLE平台为例，项目的目的是为了在职业院校中实施部署MOODLE教学资源平台环境，搭建一个典型的LNMP应用并进行性能优化，让MOODLE平台既可用于智慧校园内部的教育教学，也可以用于数字化教学资源的本地化。在本次研究中，希望能够在涉及的各项性能测试项目中，提供一个较实用和完善的测试环境，了解系统的测试和优化的整个过程。平台的测试优化数据和分析结果也可以为类似项目提供参考，形成相对成熟的配置模式，使得将来的技术理论提升和平台建设经验共享成为可能。
1平台性能优化概况
一般来说，平台性能优化的内容包括三个方面：客户端优化、网络性能优化和服务器端性能优化。从服务器端来说，又可以分为操作系统、WEB应用、数据库、PHP引擎及应用平台性能优化。基于性能测试优化的重要性，对于大量构建在基于LNMP构架上的系统，究竟性能如何以及如何优化，成了一个在理论研究和实践项目中都十分重要的课题。本研究限于篇幅，在服务器操作系统上选择Linux发行版Debian 9.9版本，重点对虚拟服务器的硬件环境搭配如CPU、内存、硬盘的选择等方面来优化。
在服务器操作系统及平台应用的选择上，选择当今能与J2EE和.Net齐名的web服务典型架构LAMP。LAMP通常是指由在Linux操作系统安装Apache，加32 Mysql数据库、PHP脚本语言来搭建Web服务器，考虑到本项目场景实施，要求并发连接数高，性能要稳定，运行又稳定成本要低，所以本项目中使用Nginx替代Apache作为WEB服务即LNMP，两者互有优劣，Nginx处理静态文件速度快而且消耗资源少，性能可靠及使用范围广。由于以上软件全部开源，彼此相互独立，由于在使用上有默契，经常的作为配套软件来配合使用。在互联网已知数据的网站中，有超过半数的流量基于LAMP或者LNMP架构;包括百度、腾讯、新浪等多家全球著名的网站。LNMP架构流行的关键因素可以归纳为：搭建简单、安全稳定、低成本和扩展性良好等，其应用范围也从简单和小型的应用扩展到复杂、大型的系统应用。
LNMP的性能优化分为：（1）Linux系统的优化;（2）Nginx配置事件驱动架构;（3）使用加速器优化PHP，优化缓存;（4）对Mar-iaDB数据库服务器优化。在各项准备工作完成的基础上，具体研究工作包括：结合LNMP架构原理，分析架构优化具体实施步骤;选择MOODLE平台作为典型应用完成测试环境搭建，完成平台搭建和构建准备对测试环境的性能测试及相关分析;使用测试工具AB实施对LNMP架构系统的性能测试研究。
2平台性能优化配置过程
本研究涉及的测试环境搭建，基于职业院校对性能测试环境搭建的要求，技术上首先深入学习并理解LNMP架构的原理和性能测试和优化的相关技术，完成技术和知识的积累。为了搭建一个可以为学校业务提供支撑的测试环境，还要学习基于LNMP架构的性能测试分析，为平台性能优化找到人手点。在此基础之上，针对学校的情况在硬件环境上实施了平台的搭建工作。在完成测试环境的搭建之后，还需要对测试工具AB关键技术进行了深入研究，接着将MOODLE平台作为测试环境的真实环境进行了全面的测试和运行，并列出了全面的数据和测试结果的分析，包括测试的配置和设置和对应的实际意义。性能测试研究不仅让我们深入理解了性能测试的过程，更将性能测试的意义和进一步的系统优化联系了起来，将测试环境的性能表现列举了出来，为测试环境的性能优化打下了基础。
本项目在经过研究和学习相关文档之后，根据项目的需要，首先确定了平台、测试工具，需要完成的基本工作，设计了实施方案，并确定了目标方向。本次性能测试和优化项目的LNMP架构是搭建是构建在笔记本（配置为15-6500U 8G）、普通Pcf配置为15-4590 16G）上，服务器采用HP ProLiant BIA60G9虚拟平台（配置为E5-2640V3 128G），虚拟机中的操作系统及平台软件采用的是Debian 9、Nginx 1.10.3、Maria DB 10.1.38、PHP 7.0.33;应用平台采用MOODLE 3.4.8来完成。LNMP架构基本构建和应用平台搭建，后期使用Apache Bench软件工具中的AB组件进行相关测试。测试过程中重点关注了Requestsper second参数，RPS吞吐率fRequests per second），缩写RPS。计算公式：Requests per second=Complete requests/Time takenfor tests，即吞吐率=总请求数/处理这些请求的总计完成时间。吞吐率是服务器并发处理能力的量化描述，单位是reqs/s，指的是某个并发用户数下单位时间内处理的请求数。某个并发用户数下单位时间内能处理的最大的请求数，称之为最大吞吐率。首先选择一个固定参数，然后修改相关参数，重启服务器系统，重复执行ab-c100-n1000 URL命令，其中参数c为并发连接数（The number of concurrent connections）是服务器某个时刻所接受的请求数目，也就是某个时刻所接受的会话数目。参数n为并发用户数（The number of concurrent users，ConcurrentLevel）是指服务器某个时刻所能接受的用户数，一个用户可能产生多个会话，所以并发用户数和并发连接数并不重复。重复执行15-20次，记录有效数据10次，去掉偏离最大的高值和低值，获得该硬件配置的RPS数据。其次修改参数，再进行一轮测试，记录数据做对比研究。 1）在笔记本中测试内存及CPU核数对平台性能影响
用于测试的笔记本配置为17-6500U的CPU、4G*2内存、SSD硬盘、操作系统WINDOWS 7，安装虚拟机版本为VMl4。虚拟机配置的内存分别为512M、lG、2G三种，CPU分配的核心1C、2c、4C、2*2C分别代表CPU的内核数量为一核、两核、四核和CPU两核。每次测试都是在修改虚拟机硬件配置后并重启操作系统，测试13-20次，记录有效的RPS数据。
配置分别为：512M 1C、512 2C、512 4C、512 2*2C、1G 1C、1G 2C、1G 4C、1G 2*2C、2G IC、2G 2C、2G 4C、2G 2*2C，测得RPS值为：38.99、67.56、82.53、78.07、39.28、66.31、83.23、77.41、39.11、65.95、81.46、73.06。
从以上测试对比中可以看出：（1）CPU的内核数增加提升了系统性能，两核比一核明显提升约80%;四核比两核提升约25%。在同等配置下核数增加过程中，內核数量对性能提升有重要意义。（2）内存数量从512M、1G到2G，对系统性能提升基本没有影响，甚至数据在正负误差范围内。（3）在四核心CPU对比中，单CPU四核比双CPU两核性能高5%。
2）在PC中测试网络环境对平台性能的影响
用于测试的PC配置为15-4590的四核CPU、8G*2内存、SSD硬盘、操作系统WINDOWS 7，安装虚拟机版本为VMl4。配置虚拟机的内存分别为512M、2G、4G、8G四种，CPU分配的核心数量分别为一核、两核、四核和2*2核。本机表示在虚拟服务器的本地进行AB测试，网络表示从局域网内其他终端进行AB测试。每次测试在修改配置后测试，记录有效数据。
硬件配置为512M 1C、2G IC、2G 2C、4G 2C、4G 2*2C、4G 1*4C、8G 2*2C、8G 1*4C，本机测试为54.42、60.39、83.39、86.33、108.13、108.17、110.04、109.23网络测试为47.15、51.74、81.43、84.28、105.69、104.22、106.46、107.57。
从测试数据对比中可以看出：（1）CPU的内核数增加提升了系统性能，内存数量对性能提升影响不大。（2）网络对于虚拟机的平台性能有影响，局域网内部使用性能下降大约10%，内存配置大（4G或者8G）影响小一点，数据显示约为5%。
3）在服务器中测试硬盘及内存对平台性能的影响
用于测试的HP刀片服务器配置为E5-2640 v3的八核CPU、16G*8内存、SSD硬盘、虚拟化平台为VM ESX16.5，安装虚拟机版本为VMl4。配置虚拟机的内存分别为8G、16G、32G、64G、128G五种，CPU分配的核心数量分别为2*2核、2*4核、1*4核、1*6核和2*3核。每次测试都是指定程式记录数据。
配置第1组为8G 2*2、8G 2*4、16G 2*2、16G 2*4、32G 2*2、32G 2*4、64G 2*2、64G 2*4，RPS值分别138.22、124.14、146.13、127.35、141.90、128.32、151.20、130.63;配置第2组128G 2*2、128G 2*4、16G 2*2、16G 2*2、16G 1*4、8G 1*4、8G 2*3、8G 1*6，RPS值148.29、130.05、146.39、138.82、189.24、180.18、128.81、127.24。
从以上测试对比中可以看出：（1）刀片服务器CPU的性能比PC强劲，所以同样配置情况下性能有提升。（2）CPU的内核数量从2*2C、2*3C、1*6C到2*4C这个顺序看，性能提升有限。内存即使扩大到64G和128G，系统平台性能也没有很大变化。（3）在四核心CPU对比中，单CPU四核即1*4C配置性能最强，比其他核数量性能高至少25%。
3平台性能配置优化总结
综上研究所得，如果在虚拟服务器中实施部署LNMP应用MOODLE平台，推荐使用8G或者16G内存，CPU的核心选择1*4C，使用SSD硬盘作为存储环境，这一组合是对MOODLE平台的应用来说性价比较高，其AB测试的主要结果RPS值最高可达189T/S，即使在局域网中使用性能下降5-10%，也可以满足200人以上的实时并发。如果使用更大内存比如32G或者64G，将所有数据全部装入内存运行，应该可以具有更大的适用范围和应用前景。
基于LNMP的测优化还有其中各组件的分别优化。LNMP组件中Nginx的配置优化;对PHP的设置，操作码缓存以及优化;基于Mafia DB数据库的查询，包括缓查询和查询缓存优化等，对MOODLE平台的性能都有影响，可以作为下一步研究的重点。总之，本研究在性能最优理论指导下，对设备硬件配置对平台性能的影响进行了充分对比研究，使得应用平台的系统性能得到有效提升，做出了一次有益的尝试。