零基础弄懂 ngx_http_slice_module分片缓存加速

一、为什么需要 Slice?

在 NGINX 反向代理或 CDN 场景中,大文件(视频、软件包、镜像等)常因单体体积过大而令缓存命中率低、回源代价高。
ngx_http_slice_module 通过把一次完整响应拆分成 固定大小的字节块(Slice),让各块分别缓存,从而带来三大收益:

  1. 更高缓存命中率

    • 客户端断点续传、并发 Range 请求只命中需要的分片,无须整文件回源。
  2. 回源压力小

    • 回源服务器可串流输出,对下游节点按块供给,避免一次性读取整文件。
  3. 快速失败与热区

    • 若分片出现损坏或更新,仅重拉对应 Slice,其他分片继续复用缓存。

二、模块启用

ngx_http_slice_module 默认未编译。必须在编译 NGINX 时加入:

./configure --with-http_slice_module  \--with-http_ssl_module   # 其他模块
make && sudo make install

验证是否编译成功:

nginx -V 2>&1 | grep --color http_slice

三、核心概念

名称说明
Slice一个固定大小的字节块(例如 1 MiB),每个块通过子请求(subrequest)回源并缓存。
$slice_range模块自动生成的变量,格式形如 bytes=0-1048575,指明本子请求需要的区间;需作为 Range 头传递给上游。
状态码 206分片请求回源时,上游需返回 206 Partial Content 并带 Content-Range,NGINX 缓存到本地。
子请求 (subrequest)NGINX 在后台对每个 Slice 发起独立请求;与 proxy_cache_background_update 等子请求并存时有已知问题(见后文)。

四、最小可用配置(一步一步)

假设:

  • 回源服务 http://localhost:8000/ 存放大文件;
  • 目标:把每个响应切成 1 MiB 切片并缓存。
http {proxy_cache_path /data/nginx/cache levels=1:2 keys_zone=cache:100m inactive=1h;server {listen 80;location / {# 1. 开启分片,单位可用 k/m/gslice 1m;# 2. 启用缓存proxy_cache       cache;proxy_cache_valid 200 206 1h;# 3. 把分片区间加入缓存 key,保证不同片段独立缓存proxy_cache_key   $uri$is_args$args$slice_range;# 4. 告诉回源取哪段字节proxy_set_header  Range $slice_range;# 5. 回源proxy_pass        http://localhost:8000;}}
}

流程说明:

  1. 首个请求 → NGINX 判断需切片,先取 slice=0~1048575
  2. cache miss → 向回源带 Range: bytes=0-1048575,获得 206,缓存。
  3. 后续切片 → 继续子请求;未命中则回源、命中则直返。
  4. 客户端端网速变化 → 支持断点续传;若断线后重连,只拉缺失部分,命中率高。

五、可调指令

5.1 slice size;

  • size:每片大小,可写 256k | 1m | 4m 等;

  • 0(默认)关闭切片。

  • 建议

    • 小文件 < size -> 不切片;
    • 过小会导致文件句柄过多,过大会降低命中率,常用 512 k ~ 2 m

5.2 $slice_range

无需显式定义,模块自动按 slice 和当前偏移生成。例如:

bytes=1048576-2097151

务必用 proxy_set_header Range $slice_range 传递给上游。

六、进阶技巧

6.1 HTTPS 回源 + Range

若回源是 HTTPS,上游同样须支持分段下载;否则 NGINX 会回退整文件。

proxy_pass https://backend.example.com;
proxy_set_header Range $slice_range;

6.2 限制并发子请求

过多并发会给回源带来压力,可在 proxy_cache_lock / limit_conn 等模块配合限流。

proxy_cache_lock on;             # 只有首个分片回源,其余等待,防止击穿
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=perip:10m;
limit_conn perip 10;             # 每 IP 最多 10 并发

6.3 与 Range/Head 兼容

客户端自己发 Range(断点续传)时,Slice 会在原有 Range 内继续切分,返回多片合并结果,对客户端透明。

6.4 NJS 动态调整 Slice

可用 set $slice_size ... + slice $slice_size; 按不同 URI / MIME 策略动态调整分片大小。

七、已知问题与避坑

场景问题表现解决建议
Background Cache Update使用 proxy_cache_background_update on; 时,不支持 Range,可能整文件回源避免在同一 location 打开该特性;或使用主动刷新脚本
过小 Slice (<32k)fd 数暴增、内存占用高Slice ≥ 256k;确保 worker_rlimit_nofile 足够
回源不支持 Range上游返回 200 整文件,Slice 无意义确认回源支持 Accept-Ranges: bytes headers
ETag 变化不同分片用不同 ETag 导致缓存击穿统一回源 ETag 或禁用 proxy_ignore_headers ETag;

八、监控 & 调试

  • 查看缓存ls -l /data/nginx/cache,每片生成独立缓存文件。
  • 日志标记:在 log_format 中加入 $slice_range$upstream_status 便于排查:
log_format  slice  '$remote_addr $uri $status ''range=$slice_range up=$upstream_status';
access_log  /var/log/nginx/slice.log slice;
  • 性能指标

    • proxy_cache_hit, miss
    • connections_active, reading, writing
    • 磁盘 IO

九、场景实战

9.1 大文件下载(ISO、固件)

slice 2m;                           # 较大分片减少文件数
proxy_cache_valid 200 206 12h;      # 长时间缓存

9.2 HLS/DASH 点播

分片文件本就小,可关闭切片,或仅对 .mp4 大文件切片:

location ~ \.mp4$ {slice 1m;...
}

9.3 镜像仓库代理

镜像层 (layer) 可达数百 MB,开启切片后可极大提高复用率。

十、总结

  • 一句话ngx_http_slice_module 通过“分片 + 缓存”让大文件交付更高效。

  • 必做

    1. 编译开启 --with-http_slice_module
    2. 设置 slice 大小 + 缓存 key 中加入 $slice_range
    3. $slice_range 作为 Range 头传递
    4. 缓存中允许状态码 206
  • 可选:结合 proxy_cache_locklimit_conn、自定义 session_log 等做进一步优化。

掌握上述配置与注意事项后,你就可以让 NGINX 在大文件分发、CDN 边缘缓存、镜像仓库等场景下发挥极致性能,显著降低回源压力与带宽消耗。祝你使用顺利,缓存命中率节节攀升!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/bicheng/82401.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

机器人强化学习入门学习笔记(三)

强化学习&#xff08;Reinforcement Learning, RL&#xff09;与监督学习不同——你不需要预先准备训练数据集&#xff0c;而是要设计环境、奖励函数&#xff0c;让智能体通过交互不断探索和学习。 &#x1f3af; 一、强化学习和训练数据的关系 强化学习不依赖固定的数据集。它…

【python实战】二手房房价数据分析与预测

个人主页&#xff1a;大数据蟒行探索者 目录 一、数据分析目标与任务 1.1背景介绍 1.2课程设计目标与任务 1.3研究方法与技术路线 二、数据预处理 2.1数据说明 2.2数据清洗 2.3数据处理 三、数据探索分析 四、数据分析模型 五、方案评估 摘要&#xff1a;随着社会经…

Kotlin IR编译器插件开发指南

在 Kotlin 中开发基于 IR&#xff08;Intermediate Representation&#xff09;的编译器插件&#xff0c;可以深度定制语言功能或实现高级代码转换。以下是分步骤指南&#xff1a; 一、IR 编译器插件基础 IR 是什么&#xff1f; Kotlin 编译器将源码转换为 IR 中间表示&#xf…

如何用 python 代码复现 MATLAB simulink 的 PID

MATLAB在 Simulink 里做以下设置MATLAB 脚本调用示例 python 实现离散 PID 实现&#xff08;并行形式&#xff09; Simulink 中两种 PID 结构&#xff08;并联形式, I-形式&#xff09;下连续/离散时域里积分增益 I 的表示并联&#xff08;Parallel&#xff09; vs 理想&#x…

黑马点评--基于Redis实现共享session登录

集群的session共享问题分析 session共享问题&#xff1a;多台Tomcat无法共享session存储空间&#xff0c;当请求切换到不同Tomcat服务时&#xff0c;原来存储在一台Tomcat服务中的数据&#xff0c;在其他Tomcat中是看不到的&#xff0c;这就导致了导致数据丢失的问题。 虽然系…

SkyWalking启动失败:OpenSearch分片数量达到上限的完美解决方案

🚨 问题现象 SkyWalking OAP服务启动时报错: org.apache.skywalking.oap.server.library.module.ModuleStartException: java.lang.RuntimeException: {"error":{"root_cause":[{"type":"validation_exception", "reason&q…

向量数据库选型实战指南:Milvus架构深度解析与技术对比

导读&#xff1a;随着大语言模型和AI应用的快速普及&#xff0c;传统数据库在处理高维向量数据时面临的性能瓶颈日益凸显。当文档经过嵌入模型处理生成768到1536维的向量后&#xff0c;传统B-Tree索引的检索效率会出现显著下降&#xff0c;而现代应用对毫秒级响应的严苛要求使得…

MySQL#秘籍#一条SQL语句执行时间以及资源分析

背景 一条 SQL 语句的执行完&#xff0c;每个模块耗时&#xff0c;不同资源(CPU/IO/IPC/SWAP)消耗情况我该如何知道呢&#xff1f;别慌俺有 - MySQL profiling 1. SQL语句执行前 - 开启profiling -- profiling (0-关闭 1-开启) -- 或者&#xff1a;show variables like prof…

【数据结构】实现方式、应用场景与优缺点的系统总结

以下是编程中常见的数据结构及其实现方式、应用场景与优缺点的系统总结&#xff1a; 一、线性数据结构 1. 数组 (Array) 定义&#xff1a;连续内存空间存储相同类型元素。实现方式&#xff1a;int[] arr new int[10]; // Javaarr [0] * 10 # Python操作&#xff1a; 访问&…

PyTorch中cdist和sum函数使用示例详解

以下是PyTorch中cdist与sum函数的联合使用详解: 1. cdist函数解析 功能:计算两个张量间的成对距离矩阵 输入格式: X1:形状为(B, P, M)的张量X2:形状为(B, R, M)的张量p:距离类型(默认2表示欧式距离)输出:形状为(B, P, R)的距离矩阵,其中元素 d i j d_{ij} dij​表示…

Ansible配置文件常用选项详解

Ansible 的配置文件采用 INI 格式&#xff0c;分为多个模块&#xff0c;每个模块包含特定功能的配置参数。 以下是ansible.cfg配置文件中对各部分的详细解析&#xff1a; [defaults]&#xff08;全局默认配置&#xff09; inventory 指定主机清单文件路径&#xff0c;默认值为 …

了解FTP搜索引擎

根据资料&#xff0c; FTP搜索引擎是专门搜集匿名FTP服务器提供的目录列表&#xff0c;并向用户提供文件信息的网站&#xff1b; FTP搜索引擎专门针对FTP服务器上的文件进行搜索&#xff1b; 就是它的搜索结果是一些FTP资源&#xff1b; 知名的FTP搜索引擎如下&#xff0c; …

【大模型面试每日一题】Day 28:AdamW 相比 Adam 的核心改进是什么?

【大模型面试每日一题】Day 28&#xff1a;AdamW 相比 Adam 的核心改进是什么&#xff1f; &#x1f4cc; 题目重现 &#x1f31f;&#x1f31f; 面试官&#xff1a;AdamW 相比 Adam 的核心改进是什么&#xff1f; #mermaid-svg-BJoVHwvOm7TY1VkZ {font-family:"trebuch…

C++系统IO

C系统IO 头文件的使用 1.使用系统IO必须包含相应的头文件&#xff0c;通常使用#include预处理指令。 2.头文件中包含了若干变量的声明&#xff0c;用于实现系统IO。 3.头文件的引用方式有双引号和尖括号两种&#xff0c;区别在于查找路径的不同。 4.C标准库提供的头文件通常没…

多模态理解大模型高性能优化丨前沿多模态模型开发与应用实战第七期

一、引言 在前序课程中&#xff0c;我们系统剖析了多模态理解大模型&#xff08;Qwen2.5-VL、DeepSeek-VL2&#xff09;的架构设计。鉴于此类模型训练需消耗千卡级算力与TB级数据&#xff0c;实际应用中绝大多数的用户场景均围绕推理部署展开&#xff0c;模型推理的效率影响着…

各个网络协议的依赖关系

网络协议的依赖关系 学习网络协议之间的依赖关系具有多方面重要作用&#xff0c;具体如下&#xff1a; 帮助理解网络工作原理 - 整体流程明晰&#xff1a;网络协议分层且相互依赖&#xff0c;如TCP/IP协议族&#xff0c;应用层协议依赖传输层的TCP或UDP协议来传输数据&#…

11.8 LangGraph生产级AI Agent开发:从节点定义到高并发架构的终极指南

使用 LangGraph 构建生产级 AI Agent:LangGraph 节点与边的实现 关键词:LangGraph 节点定义, 条件边实现, 状态管理, 多会话控制, 生产级 Agent 架构 1. LangGraph 核心设计解析 LangGraph 通过图结构抽象复杂 AI 工作流,其核心要素构成如下表所示: 组件作用描述代码对应…

相机--基础

在机器人开发领域&#xff0c;相机种类很多&#xff0c;作为一个机器人领域的开发人员&#xff0c;我们需要清楚几个问题&#xff1a; 1&#xff0c;相机的种类有哪些&#xff1f; 2&#xff0c;各种相机的功能&#xff0c;使用场景&#xff1f; 3&#xff0c;需要使用的相机…

【备忘】 windows 11安装 AdGuardHome,实现开机自启,使用 DoH

windows 11安装 AdGuardHome&#xff0c;实现开机自启&#xff0c;使用 DoH 下载 AdGuardHome解压 AdGuardHome启动 AdGuard Home设置 AdGuardHome设置开机自启安装 NSSM设置开机自启重启电脑后我们可以访问 **http://127.0.0.1/** 设置使用 AdGuardHome DNS 效果图 下载 AdGua…

安装部署配置jenkins

随着现代软件开发流程的不断演进,持续集成(CI)和持续交付(CD)已经成为了开发团队必不可少的工具。而Jenkins作为最为广泛应用的CI/CD工具,能够自动化执行构建、测试、部署等任务。Maven作为Java生态中广泛使用的构建工具,它能够帮助开发人员自动化管理项目的构建、依赖和…