典型应用场景

可以这样说，任何一个开发语言、开发框架，都有它存在的明确目的，重心是为了解决什么问题。没有说我们学习一门语言或技术，就可以解决所有的问题。同样的，OpenResty 的存在也有其自身适用的应用场景。

其实官网 wiki 已经列了出来：

在 Lua 中混合处理不同 Nginx 模块输出（proxy, drizzle, postgres, Redis, memcached 等）。
在请求真正到达上游服务之前，Lua 中处理复杂的准入控制和安全检查。
比较随意的控制应答头（通过 Lua）。
从外部存储中获取后端信息，并用这些信息来实时选择哪一个后端来完成业务访问。
在内容 handler 中随意编写复杂的 web 应用，同步编写异步访问后端数据库和其他存储。
在 rewrite 阶段，通过 Lua 完成非常复杂的处理。
在 Nginx 子查询、location 调用中，通过 Lua 实现高级缓存机制。
对外暴露强劲的 Lua 语言，允许使用各种 Nginx 模块，自由拼合没有任何限制。该模块的脚本有充分的灵活性，同时提供的性能水平与本地 C 语言程序无论是在 CPU 时间还是在内存占用方面差距都非常小。所有这些都要求 LuaJIT 2.x 是启用的。其他脚本语言实现通常很难达到这一性能水平。

前面的章节，我们是从它适合的场景出发，OpenResty 不适合的场景又有哪些？以及我们在使用中如何规避这些问题呢？

官网并没有给出答案，这里我根据我们的应用场景给大家列举一些，并简单描述一下原因：

有长时间阻塞调用的过程
- 例如通过 Lua 完成系统命令行调用
- 使用阻塞的 Lua API 完成相应操作
单个请求处理逻辑复杂，尤其是需要和请求方多次交互的长连接场景
- Nginx 的内存池 pool 是每次都新申请内存存放数据
- 所有的内存释放都是在请求退出的时候统一释放
- 如果单个请求处理过于复杂，将会有过多内存无法及时释放
内存占用高的处理
- 受制于 Lua VM 的最大使用内存 2G 的限制
- 这个限制是单个 Lua VM，也就是单个 Nginx worker
两个请求之间有交流的场景
- 例如你做个在线聊天，要完成两个用户之间信息的传递
- 当前 OpenResty 还不具备这个通讯能力（后面可能会有所完善）
与行业专用的组件对接
- 最好是 TCP 协议对接，不要是 API 方式对接，防止里面有阻塞 TCP 处理
- 由于 OpenResty 必须要使用非阻塞 API ，所以传统的阻塞 API ，我们是没法直接使用的
- 获取 TCP 协议，使用 cosocket 重写（重写后的效率还是很赞的）
每请求开启的 light thread 过多的场景
- 虽然已经是 light thread，但它对系统资源的占用相对还是比较大的

这些适合、不适合信息可能在后面随着 OpenResty 的发展都会有新的变化，大家拭目以待。

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