Ubuntu下Laravel如何优化性能

Ubuntu下Laravel性能优化实战清单

一 基础环境优化

• 启用并正确配置 PHP OPcache（生产务必开启）：安装扩展后，在 php.ini 中启用并适度调大内存与文件数，例如：opcache.enable=1、opcache.memory_consumption=128、opcache.max_accelerated_files=10000、opcache.revalidate_freq=60。这将显著减少 PHP 脚本重复编译开销。
• 使用 PHP-FPM + Nginx 替代 mod_php/Apache，动态请求交给 FPM 处理，静态资源由 Nginx 高效直出，整体吞吐更高。
• 开启 HTTP/2 与 Gzip/Brotli 压缩，减少连接开销与传输体积，页面首包更快。
• 前端资源使用 Laravel Mix 执行生产构建（npm run production），并配合 CDN 分发静态资源，降低源站压力与用户时延。

二 Laravel应用层优化

• 关闭调试与优化自动加载：将 APP_DEBUG=false；部署后执行缓存命令：php artisan config:cache、php artisan route:cache、php artisan view:cache；执行 composer dump-autoload --optimize，减少文件扫描与配置解析成本。
• 使用高性能缓存与会话驱动：将 CACHE_DRIVER=redis、SESSION_DRIVER=redis，获得更低的读写延迟与更高的并发能力。
• 查询与数据层优化：避免 N+1 查询，使用 Eloquent 的 with() 预加载；为高频查询字段建立合适索引；对热点/计算型结果使用 Cache::remember() 等策略缓存，必要时引入模型缓存库（如 laravel-model-caching）。
• 分页与大数据集：列表页使用 分页 或 游标分页，避免一次性拉取海量数据。
• 可选的高性能运行时：引入 Laravel Octane（Swoole/RoadRunner），复用进程与框架实例，显著降低请求初始化开销。

三 队列与异步任务

• 将耗时任务（邮件、短信、报表、图片处理等）放入队列，使用 QUEUE_CONNECTION=redis 获得更高吞吐；在 .env 与 config/queue.php 中配置 Redis 连接与队列。
• 启动工作进程并合理调参：例如 php artisan queue:work --daemon --tries=3 --timeout=60 --sleep=3 --memory=128 --max-jobs=1000；按业务划分队列（如 high,default,low）并分别启动多个 worker，优先处理高优队列。
• 任务设计要点：传递最小必要数据（如仅传 ID，在监听器内再取完整对象）、设置合理超时与重试、确保 幂等性（如加锁/状态机）、在数据库事务提交后再分发事件（afterCommit）以避免不一致。
• 生产守护：使用 Supervisor 管理队列进程，设置 numprocs、自动重启与日志轮转，保障稳定性。

四 数据库与 Redis 优化

• 数据库：为 WHERE、JOIN、ORDER BY、GROUP BY 涉及字段建立索引；避免 SELECT *；合理使用复合索引与覆盖索引；分页尽量基于索引键；读写分离/连接池按业务规模评估。
• Redis：为队列使用独立 database（如 1），开启 持久化 AOF（appendonly yes，appendfsync everysec）；设置 maxmemory 与 淘汰策略（如 allkeys-lru）；必要时启用 持久连接 降低握手开销。

五 网络与系统层面调优

• 提升文件描述符限制：在 /etc/security/limits.conf 增加 * soft/hard nofile 655360，避免高并发下“Too many open files”。
• TCP 内核参数优化（/etc/sysctl.conf）：开启 tcp_tw_reuse=1、适当降低 tcp_fin_timeout、扩大 tcp_max_syn_backlog 与本地端口范围、开启 tcp_keepalive_time，缓解 TIME_WAIT 与连接瓶颈。
• Web 服务器静态资源缓存：为图片、CSS、JS 设置长期 Cache-Control/Expires，并使用 Nginx/Apache 的压缩与缓存模块，减少回源与渲染阻塞。

六 监控与持续优化

• 使用 Laravel Debugbar（开发环境）、Blackfire 等性能分析工具定位慢路由、慢查询与热点调用链；上线前关闭调试工具。
• 建立 队列监控与告警：定期采集队列长度/处理时延，积压超阈值（如 >1000）时通过 Slack/钉钉 告警，及时扩容 worker 或排查异常。
• 关注缓存命中率与失效策略，避免 缓存雪崩/穿透/击穿（如设置随机过期、互斥锁、空对象缓存、布隆过滤器等）。