服务器评测
1 Introduction简介
大家总是说 Rails 好慢啊，这差不多已经成为 Ruby and Rails 社区里的一个老生常谈的问题了。然而实际上这个说法并不正确。只要正确使用 Rails，把你的应用运行速度提升 10 倍并不困难。那么如何优化你的应用呢，我们来了解下面的内容。
1.1 优化一个 Rails app 的步骤
导致你的 Rails 应用变慢无非以下两个原因：
- 在不应该将 Ruby and Rails 作为首选的地方使用 Ruby and Rails。（用 Ruby and Rails 做了不擅长做的工作）
- 过度的消耗内存导致需要利用大量的时间进行垃圾回收。
Rails 是个令人愉快的框架，而且 Ruby 也是一个简洁而优雅的语言。但是如果它被滥用，那会相当的影响性能。有很多工作并不适合用 Ruby and Rails，你最好使用其它的工具，比如，数据库在大数据处理上优势明显，R 语言特别适合做统计学相关的工作。
内存问题是导致诸多 Ruby 应用变慢的首要原因。Rails 性能优化的 80-20 法则是这样的：80% 的提速是源自于对内存的优化，剩下的 20% 属于其它因素。为什么内存消耗如此重要呢？因为你分配的内存越多，Ruby GC（Ruby 的垃圾回收机制）需要做的工作也就越多。Rails 就已经占用了很大的内存了，而且平均每个应用刚刚启动后都要占用将近 100M 的内存。如果你不注意内存的控制，你的程序内存增长超过 1G 是很有可能的。需要回收这么多的内存，难怪程序执行的大部分时间都被 GC 占用了。
2 我们如何使一个 Rails 应用运行更快?
有三种方法可以让你的应用更快：扩容、缓存和代码优化。
扩容在如今很容易实现。Heroku 基本上就是为你做这个的，而 Hirefire 则让这一过程更加的自动化。你可以在这个了解到更多有关自动扩容的内容。其它的托管环境提供了类似的解决方案。总之，可以的话你用它就是了。但是请牢记扩容并不是一颗改善性能的银弹。如果你的应用只需在 5 分钟内响应一个请求，扩容就没有什么用。还有就是用 Heroku + Hirefire 几乎很容易导致你的银行账户透支。我已经见识过 Hirefire 把我一个应用的扩容至 36 个实体，让我为此支付了 $3100。我立马就手动吧实例减容到了 2 个, 并且对代码进行了优化.
Rails 缓存也很容易实施。Rails 4 中的块缓存非常不错。Rails 文档 是有关缓存知识的优秀资料。另外还有一篇 Cheyne Wallace 有关 Rails 性能的文章 也值得一读。如今设置 Memcached 也简单。不过同扩容相比，缓存并不能成为性能问题的终极解决方案。如果你的代码无法理想的运行，那么你将发现自己会把越来越多的资源耗费在缓存上，直到缓存再也不能带来速度的提升。
让你的 Rails 应用更快的唯一可靠的方式就是代码优化。在 Rails 的场景中这就是内存优化。而理所当然的是，如果你接受了我的建议，并且避免把 Rails 用于它的设计能力范围之外，你就会有更少的代码要优化。
2.1 避免内存密集型Rails特性
Rails 一些特性花费很多内存导致额外的垃圾收集。列表如下。
2.1.1 序列化程序
序列化程序是从数据库读取的字符串表现为 Ruby 数据类型的实用方法。
class Smth < ActiveRecord::Base
serialize :data, JSON
end
Smth.find(…).data
Smth.find(…).data = { … }
But convenience comes with 3x memory overhead. If you store 100M in data column, expect to allocate 300M just to read it from the database.
它要消耗更多的内存去有效的序列化，你自己看：
class Smth < ActiveRecord::Base
def data
JSON.parse(read_attribute(:data))
end
def data=(value)
write_attribute(:data, value.to_json)
end
end
这将只要 2 倍的内存开销。有些人，包括我自己，看到 Rails 的 JSON 序列化程序内存泄漏，大约每个请求 10% 的数据量。我不明白这背后的原因。我也不知道是否有一个可复制的情况。如果你有经验，或者知道怎么减少内存，请告诉我。
2.1.2 活动记录
很容易与 ActiveRecord 操纵数据。但是 ActiveRecord 本质是包装了你的数据。如果你有 1g 的表数据，ActiveRecord 表示将要花费 2g，在某些情况下更多。是的，90% 的情况，你获得了额外的便利。但是有的时候你并不需要，比如，批量更新可以减少 ActiveRecord 开销。下面的代码，即不会实例化任何模型，也不会运行验证和回调。
Book.where(‘title LIKE ?’, ‘%Rails%’).update_all(author: ‘David’)
后面的场景它只是执行 SQL 更新语句。
update books
set author = ‘David’
where title LIKE ‘%Rails%’
Another example is iteration over a large dataset. Sometimes you need only the data. No typecasting, no updates. This snippet just runs the query and avoids ActiveRecord altogether:
result = ActiveRecord::Base.execute ‘select * from books’
result.each do |row|
# do something with row.values_at(‘col1’, ‘col2’)
end
2.1.3 字符串回调
Rails 回调像之前/之后的保存，之前/之后的动作，以及大量的使用。但是你写的这种方式可能影响你的性能。这里有 3 种方式你可以写，比如：在保存之前回调：
before_save :update_status<br>before_save do |model|
model.update_status<br>end<br>before_save “self.update_status”
前两种方式能够很好的运行，但是第三种不可以。为什么呢？因为执行 Rails 回调需要存储执行上下文（变量，常量，全局实例等等）就是在回调的时候。如果你的应用很大，你最终在内存里复制了大量的数据。因为回调在任何时候都可以执行，内存在你程序结束之前不可以回收。
有象征，回调在每个请求为我节省了 0.6 秒。
2.2 写更少的 Ruby
这是我最喜欢的一步。我的大学计算机科学类教授喜欢说，最好的代码是不存在的。有时候做好手头的任务需要其它的工具。最常用的是数据库。为什么呢？因为 Ruby 不善于处理大数据集。非常非常的糟糕。记住，Ruby 占用非常大的内存。所以举个例子，处理 1G 的数据你可能需要 3G 的或者更多的内存。它将要花费几十秒的时间去垃圾回收这 3G。好的数据库可以一秒处理这些数据。让我来举一些例子。
2.2.1 属性预加载
有时候反规范化模型的属性从另外一个数据库获取。比如，想象我们正在构建一个 TODO 列表，包括任务。每个任务可以有一个或者几个标签标记。规范化数据模型是这样的：
Tasks
id
name
Tags
id
name
Tasks_Tags
tag_id
task_id
加载任务以及它们的 Rails 标签，你会这样做：
tasks = Task.find(:all, :include => :tags)
> 0.058 sec
这段代码有问题，它为每个标签创建了对象，花费很多内存。可选择的解决方案，将标签在数据库预加载。
tasks = Task.select <<-END
*,
array(
select tags.name from tags inner join tasks_tags on (tags.id = tasks_tags.tag_id)
where tasks_tags.task_id=tasks.id
) as tag_names
END
> 0.018 sec
这只需要内存存储额外一列，有一个数组标签。难怪快 3 倍。
2.2.2 数据集合
我所说的数据集合任何代码去总结或者分析数据。这些操作可以简单的总结，或者一些更复杂的。以小组排名为例。假设我们有一个员工，部门，工资的数据集，我们要计算员工的工资在一个部门的排名。
SELECT * FROM empsalary;
depname | empno | salary
———–+——-+——-
develop | 6 | 6000
develop | 7 | 4500
develop | 5 | 4200
personnel | 2 | 3900
personnel | 4 | 3500
sales | 1 | 5000
sales | 3 | 4800
你可以用 Ruby 计算排名：
salaries = Empsalary.all
salaries.sort_by! { |s| [s.depname, s.salary] }
key, counter = nil, nil
salaries.each do |s|
if s.depname != key
key, counter = s.depname, 0
end
counter += 1
s.rank = counter
end
Empsalary 表里 100K 的数据程序在 4.02 秒内完成。替代 Postgres 查询，使用 window 函数做同样的工作在 1.1 秒内超过 4 倍。
SELECT depname, empno, salary, rank()
OVER (PARTITION BY depname ORDER BY salary DESC)
FROM empsalary;
depname | empno | salary | rank
———–+——-+——–+——
develop | 6 | 6000 | 1
develop | 7 | 4500 | 2
develop | 5 | 4200 | 3
personnel | 2 | 3900 | 1
personnel | 4 | 3500 | 2
sales | 1 | 5000 | 1
sales | 3 | 4800 | 2
4 倍加速已经令人印象深刻，有时候你得到更多，到 20 倍。从我自己经验举个例子。我有一个三维 OLAP 多维数据集与 600k 数据行。我的程序做了切片和聚合。在 Ruby 中，它花费了 1G 的内存大约 90 秒完成。等价的 SQL 查询在 5 内完成。
2.3 优化 Unicorn
如果你正在使用Unicorn，那么以下的优化技巧将会适用。Unicorn 是 Rails 框架中最快的 web 服务器。但是你仍然可以让它更运行得快一点。
2.3.1 预载入 App 应用
Unicorn 可以在创建新的 worker 进程前，预载入 Rails 应用。这样有两个好处。第一，主线程可以通过写入时复制的友好GC机制(Ruby 2.0以上)，共享内存的数据。操作系统会透明的复制这些数据，以防被worker修改。第二，预载入减少了worker进程启动的时间。Rails worker进程���启是很常见的（稍后将进一步阐述），所以worker重启的速度越快，我们就可以得到更好的性能。
若需要开启应用的预载入，只需要在unicorn的配置文件中添加一行：
preload_app true
2.3.2 在 Request 请求间的 GC
请谨记，GC 的处理时间最大会占到应用时间的50%。这个还不是唯一的问题。GC 通常是不可预知的，并且会在你不想它运行的时候触发运行。那么，你该怎么处理？
首先我们会想到，如果完全禁用 GC 会怎么样？这个似乎是个很糟糕的想法。你的应用很可能很快就占满 1G 的内存，而你还未能及时发现。如果你服务器还同时运行着几个 worker，那么你的应用将很快会出现内存不足，即使你的应用是在自托管的服务器。更不用说只有 512M 内存限制的 Heroku。
其实我们有更好的办法。那么如果我们无法回避GC，我们可以尝试让GC运行的时间点尽量的确定，并且在闲时运行。例如，在两个request之间，运行GC。这个很容易通过配置Unicorn实现。
对于Ruby 2.1以前的版本，有一个unicorn模块叫做OobGC:
require ‘unicorn/oob_gc’
use(Unicorn::OobGC, 1) # “1” 表示”强制GC在1个request后运行”
对于Ruby 2.1及以后的版本，最好使用gctools(https://github.com/tmm1/gctools):
require ‘gctools/oobgc’
use(GC::OOB::UnicornMiddleware)
但在request之间运行GC也有一些注意事项。最重要的是，这种优化技术是可感知的。也就是说，用户会明显感觉到性能的提升。但是服务器需要做更多的工作。不同于在需要时才运行GC，这种技术需要服务器频繁的运行GC. 所以，你要确定你的服务器有足够的资源来运行GC，并且在其他worker正在运行GC的过程中，有足够的worker来处理用户的请求。
2.4 有限的增长
我已经给你展示了一些应用会占用1G内存的例子。如果你的内存是足够的，那么占用这么一大块内存并不是个大问题。但是Ruby可能不会把这块内存返还给操作系统。接下来让我来阐述一下为什么。
Ruby通过两个堆来分配内存。所有Ruby的对象在存储在Ruby自己的堆当中。每个对象占用40字节（64位操作系统中）。当对象需要更多内存的时候，它就会在操作系统的堆中分配内存。当对象被垃圾回收并释放后，被占用的操作系统中的堆的内存将会返还给操作系统，但是Ruby自有的堆当中占用的内存只会简单的标记为free可用，并不会返还给操作系统。
这意味着，Ruby的堆只会增加不会减少。想象一下，如果你从数据库读取了1百万行记录，每行10个列。那么你需要至少分配1千万个对象来存储这些数据。通常Ruby worker在启动后占用100M内存。为了适应这么多数据，worker需要额外增加400M的内存（1千万个对象，每个对象占用40个字节）。即使这些对象最后被收回，这个worker仍然使用着500M的内存。
这里需要声明， Ruby GC可以减少这个堆的大小。但是我在实战中还没发现有这个功能。因为在生产环境中，触发堆减少的条件很少会出现。
如果你的worker只能增长，最明显的解决办法就是每当它的内存占用太多的时候，就重启该worker。某些托管的服务会这么做，例如Heroku。让我们来看看其他方法来实现这个功能。
2.4.1 内部内存控制
Trust in God, but lock your car 相信上帝，但别忘了锁车。（寓意：大部分外国人都有宗教信仰，相信上帝是万能的，但是日常生活中，谁能指望上帝能帮助自己呢。信仰是信仰，但是有困难的时候 还是要靠自己。）。有两个途径可以让你的应用实现自我内存限制。我管他们做，Kind（友好）和hard（强制）.
Kind 友好内存限制是在每个请求后强制内存大小。如果worker占用的内存过大，那么该worker就会结束，并且unicorn会创建一个新的worker。这就是为什么我管它做“kind”。它不会导致你的应用中断。
获取进程的内存大小，使用 RSS 度量在 Linux 和 MacOS 或者 OS gem 在 windows 上。我来展示下在 Unicorn 配置文件里怎么实现这个限制：
class Unicorn::HttpServer
KIND_MEMORY_LIMIT_RSS = 150 #MB
alias process_client_orig process_client
undef_method :process_client
def process_client(client)
process_client_orig(client)
rss = `ps -o rss= -p #{Process.pid}`.chomp.to_i / 1024
exit if rss > KIND_MEMORY_LIMIT_RSS
end
end
硬盘内存限制是通过询问操作系统去杀你的工作进程，如果它增长很多。在 Unix 上你可以叫 setrlimit 去设置 RSSx 限制。据我所知，这种只在 Linux 上有效。MacOS 实现被打破了。我会感激任何新的信息。
这个片段来自 Unicorn 硬盘限制的配置文件：
after_fork do |server, worker|
worker.set_memory_limits
end
class Unicorn::Worker
HARD_MEMORY_LIMIT_RSS = 600 #MB
def set_memory_limits
Process.setrlimit(Process::RLIMIT_AS, HARD_MEMORY_LIMIT * 1024 * 1024)
end
end
2.4.2 外部内存控制
自动控制没有从偶尔的 OMM（内存不足）拯救你。通常你应该设置一些外部工具。在 Heroku 上，没有必要因为它们有自己的监控。但是如果你是自托管，使用 monit，god 是一个很好的主意，或者其它的监视解决方案。
2.5 优化 Ruby GC
在某些情况下，你可以调整 Ruby GC 来改善其性能。我想说，这些 GC 调优变得越来越不重要，Ruby 2.1 的默认设置，后来已经对大多数人有利。
GC 好的调优你需要知道它是怎么工作的。这是一个独立的主题，不属于这编文章。要了解更多，彻底读读 Sam Saffron 的 揭秘 Ruby GC 这篇文章。在我即将到来的 Ruby 性能的一书，我挖到更深的 Ruby GC 细节。订阅这个，当我完成这本书的 beta 版本会给你发送一份邮件。
我的建议是最好不要改变 GC 的设置，除非你明确知道你想要做什么，而且有足够的理论知识知道如何提高性能。对于使用 Ruby 2.1 或之后的版本的用户，这点尤为重要。
我知道只有一种场合 GC 优化确实能带来性能的提升。那就是，当你要一次过载入大量的数据。你可以通过改变如下的环境变量来达到减少GC运行的频率：RUBY_GC_HEAP_GROWTH_FACTOR，RUBY_GC_MALLOC_LIMIT，RUBY_GC_MALLOC_LIMIT_MAX，RUBY_GC_OLDMALLOC_LIMIT，和 RUBY_GC_OLDMALLOC_LIMIT。
请注意，这些变量只适用于 Ruby 2.1 及之后的版本。对于 2.1 之前的版本，可能缺少某一个变量，或者变量不是使用这个名字。
RUBY_GC_HEAP_GROWTH_FACTOR 默认值 1.8，它用于当 Ruby 的堆没有足够的空间来分配内存的时候，每次应该增加多少。当你需要使用大量的对象的时候，你希望堆的内存空间增长的快一点。在这种场合，你需要增加该因子的大小。
内存限制是用于定义当你需要向操作系统的堆申请空间的时候，GC 被触发的频率。Ruby 2.1 及之后的版本，默认的限额为：
New generation malloc limit RUBY_GC_MALLOC_LIMIT 16M
Maximum new generation malloc limit RUBY_GC_MALLOC_LIMIT_MAX 32M
Old generation malloc limit RUBY_GC_OLDMALLOC_LIMIT 16M
Maximum old generation malloc limit RUBY_GC_OLDMALLOC_LIMIT_MAX 128M
让我简要的说明一下这些值的意义。通过设置以上的值，每次新对象分配 16M 到 32M 之间，并且旧对象每占用 16M 到 128M 之间的时候 (“旧对象” 的意思是，该对象至少被垃圾回收调用过一次)， Ruby 将运行 GC。Ruby 会根据你的内存模式，动态的调整当前的限额值。
所以，当你只有少数几个对象，却占用了大量的内存（例如读取一个很大的文件到字符串对象中），你可以增加该限额，以减少 GC 被触发的频率。请记住，要同时增加 4 个限额值，而且最好是该默认值的倍数。
我的建议是可能和其他人的建议不一样。对我可能合适，但对于你却未必。这些文章将介绍，哪些对 Twitter 适用，而哪些对 Discourse 适用。
2.6 Profile
有时候，这些建议未必就是通用。你需要弄清楚你的问题。这时候，你就要使用 profiler。Ruby-Prof 是每个 Ruby 用户都会使用的工具。
想知道更多关于 profiling 的知识, 请阅读 Chris Heald’s 和我的关于在 Rails 中 使用ruby-prof 的文章。还有一些也许有点过时的关于 memory profiling 的建议.
2.7 编写性能测试用例
最后，提高 Rails 性能的技巧中，虽然不是最重要的，就是确认应用的性能不会因你修改了代码而导致性能再次下降。Rails 3.x 有一个附带了一个 性能测试和 profiling 框架 的功能。对于 Rails 4， 你可以通过 rails-perftest gem 使用相同的框架。
3 总结感言
对于一篇文章中，对于如何提高 Ruby 和 Rails 的性能，要面面俱到，确实不可能。所以，在这之后，我会通过写一本书来总结我的经验。如果你觉得我的建议有用，请登记 mailinglist ，当我准备好了该书的预览版之后，将会第一时间通知你。现在，让我们一起来动手，让 Rails 应用跑得更快一些吧！
重要文章阅读：Ruby入门–Linux/Windows下的安装、代码开发及Rails实战 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-04/100242.htm
Ruby on rails初体验系列文章：
http://www.linuxidc.com/Linux/2014-04/100245.htm
http://www.linuxidc.com/Linux/2014-04/100246.htm
http://www.linuxidc.com/Linux/2014-04/100247.htm
Ubuntu下搭建Ruby On Rails http://www.linuxidc.com/Linux/2012-06/61981.htm
实测 Ubuntu 13.10 上搭建 Ruby on Rails http://www.linuxidc.com/Linux/2014-02/96399.htm
Ruby on Rails 4 Tutorial 中文版 高清完整PDF http://www.linuxidc.com/Linux/2014-04/100253.htm
CentOS6.5使用Nginx+Passenger部署Ruby on Rails环境 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/113294.htm
在Ubuntu 15.04中安装Ruby on Rails http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/119891.htm
英文原文：Rails Performance – What You Need To Know
本文永久更新链接地址：http://www.linuxidc.com/Linux/2015-10/123976.htm
