说到OpenResty的性能优化，我最近遇到一个特别有意思的案例。某电商平台的API网关在高峰期总是出现响应延迟的问题，原本以为是服务器配置不够，排查后发现居然是Lua脚本里的一个小细节导致的。那个工程师给请求参数做验签时，每次都新建一个加密对象，结果CPU使用率直接飙升到90%以上。这件事让我深刻体会到：OpenResty的优化往往藏在细节里。
内存管理那些容易被忽视的坑
你知道吗？OpenResty的内存管理特别有意思，它不像传统应用那样完全交给开发者。比如LuaJIT的GC机制，默认配置下可能就不太适合高并发场景。有次我们系统出现过每隔几小时就卡顿一下的情况，最后发现是LuaGC在作祟。调整lua_gc_interval和lua_gc_step_multiplier参数后，系统立刻稳定多了。不过具体数值要根据业务特点来调，这个得靠实际压测才能确定。
连接池的正确打开方式
说起数据库连接池，很多人配置时只关注max_connections，实际上keepalive_timeout才是个隐藏的性能杀手。我们做过对比测试：同样是100个并发的查询请求，合理设置keepalive能让TPS提升近40%。但要注意别设太大，我记得有次设了300秒的连接保持时间，结果数据库连接数很快就被耗尽了——这种问题在测试环境根本发现不了，只有线上流量上来才会暴露。
推荐看看这个配置示例：
upstream backend {
server 10.0.0.1:3306;
keepalive 32;
keepalive_timeout 30s;
}缓存的智慧：不只是加个redis那么简单
缓存策略绝对是个技术活儿。有团队简单粗暴地在OpenResty前面加了Redis，结果性能反而下降了！问题出在缓存粒度和更新策略上。我们现在会分三级来处理：
- 共享字典缓存超高频数据（
lua_shared_dict） - 本地LRU缓存处理热点数据（用
lua-resty-lrucache） - Redis集群缓存相对稳定的业务数据
还记得我们有个商品详情接口，优化前平均响应时间在80ms左右。通过这种分层缓存方案，直接降到12ms以内，而且后端服务的压力减少了一大半。
日志这把双刃剑
日志记录是很多团队容易踩的坑。有次帮客户做性能调优，发现他们竟然在log_format里放了$request_body！要知道记录完整的请求体在高并发场景简直是灾难。后来我们做了这些调整：
- 关键路径关闭access_log
- 错误日志改用syslog输出
- 日志缓冲区调大到8MB
说个数据你感受下：调整前每秒3000请求时磁盘IO直接打满，调整后CPU使用率下降了15%——就改了几个日志配置而已。
其实OpenResty优化最迷人的地方在于，它不是简单的参数调优，而是要理解整个Nginx事件模型和LuaJIT的运行机制。有时候看着性能问题出在A处，实则根源却在毫不相关的B处。你有遇到过什么有趣的性能问题吗？欢迎分享你的”踩坑”经验！
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