{"id":16437,"date":"2026-01-01T11:50:05","date_gmt":"2026-01-01T10:50:05","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/keep-alive-webserver-performance-tuning-guide\/"},"modified":"2026-01-01T11:50:05","modified_gmt":"2026-01-01T10:50:05","slug":"guida-allottimizzazione-delle-prestazioni-del-server-web-keep-alive","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/it\/keep-alive-webserver-performance-tuning-guide\/","title":{"rendered":"Keep Alive Webserver: configurare correttamente il silenzioso freno alle prestazioni"},"content":{"rendered":"<p>Il server web Keep Alive spesso determina i tempi di attesa o la velocit\u00e0: se impostato in modo errato, rallenta silenziosamente, mentre se ottimizzato correttamente accelera notevolmente ogni richiesta. Vi mostrer\u00f2 concretamente come <strong>Mantenere in vita<\/strong> Configura quali fasce orarie sono efficaci e perch\u00e9 quelle troppo lunghe <strong>TCP<\/strong>-Connessioni Costo delle prestazioni.<\/p>\n\n<h2>Punti centrali<\/h2>\n<ul>\n  <li><strong>meccanismo<\/strong>: Le connessioni TCP aperte consentono di risparmiare handshake e ridurre la latenza.<\/li>\n  <li><strong>valori fondamentali<\/strong>: Selezionare KeepAliveTimeout, MaxKeepAliveRequests e attivazione in modo mirato.<\/li>\n  <li><strong>Carico del server<\/strong>: Finestre temporali correttamente ottimizzate riducono il fabbisogno di CPU e RAM.<\/li>\n  <li><strong>Pratica<\/strong>: Tenere costantemente conto del comportamento del browser e delle catene di proxy inversi.<\/li>\n  <li><strong>Controllo<\/strong>: Misurare, regolare, misurare nuovamente \u2013 fino a trovare il punto ottimale.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>Cosa fa Keep Alive<\/h2>\n\n<p>Invece di avviare ogni richiesta con un nuovo handshake, Keep-Alive mantiene la <strong>TCP<\/strong>-Connessione aperta e gestisce pi\u00f9 richieste attraverso di essa. In uno scenario con 50 richieste al secondo da tre client, il flusso di pacchetti diminuisce drasticamente: da circa 9.000 a circa 540 pacchetti al minuto, perch\u00e9 vengono create meno connessioni e vengono eseguiti meno handshake. Ci\u00f2 riduce i tempi di attesa e risparmia cicli del server, con effetti diretti su <strong>Tempo di caricamento<\/strong> e throughput. Nei test, il tempo si dimezza da circa 1.190 ms a circa 588 ms, ovvero di ben il 50%, a condizione che il resto della catena non sia limitato. Per questo motivo, inserisco sempre Keep-Alive nella configurazione sin dall'inizio e controllo le latenze reali nel traffico live.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/keepalive-serverkonfig-9142.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Gli indicatori giusti<\/h2>\n\n<p>Comincio con le tre impostazioni che funzionano sempre: attivazione, numero di richieste per connessione e intervallo di tempo fino alla chiusura della <strong>Connessione<\/strong>. L'attivazione determina se il riutilizzo avr\u00e0 luogo; il numero massimo di richieste controlla per quanto tempo una connessione rimane aperta; il timeout bilancia l'economia e la reattivit\u00e0. Una finestra temporale troppo ampia blocca gli slot e spreca RAM, perch\u00e9 i socket inattivi rimangono inattivi e mancano i worker. Una finestra troppo breve annulla i vantaggi, poich\u00e9 il server si disconnette troppo presto e deve riavviarsi. Mi attengo alle impostazioni predefinite snelle e le aumento solo quando le misurazioni confermano tempi di attesa reali inattivi.<\/p>\n\n<h2>HTTP\/1.1 vs. HTTP\/2\/3: classificazione<\/h2>\n\n<p>Keep-Alive funziona per ogni connessione TCP. Con HTTP\/1.1, pi\u00f9 richieste condividono una linea in sequenza, mentre con HTTP\/2 vengono condivise pi\u00f9 <strong>Streaming<\/strong> multiplexato su un'unica connessione, HTTP\/3 utilizza QUIC invece di TCP. La mia opinione \u00e8 questa: un timeout breve rimane utile anche con HTTP\/2, perch\u00e9 gli stream inattivi non sono gratuiti: la connessione continua a occupare risorse, in particolare con <strong>TLS<\/strong>. Nginx ha una propria finestra di inattivit\u00e0 per HTTP\/2; mi assicuro che i valori globali di keep-alive e i limiti specifici di HTTP\/2 siano compatibili tra loro e non siano arbitrariamente elevati. Importante: Nginx attualmente comunica solo con il client HTTP\/2; per il backend mantiene <strong>HTTP\/1.1<\/strong>-Connessioni aperte. L'upstream keepalive rimane quindi obbligatorio affinch\u00e9 il vantaggio end-to-end rimanga invariato. Con HTTP\/3 valgono principi simili: anche se QUIC nasconde meglio le perdite, un canale aperto a lungo e inutilizzato costa memoria e descrittori di file. Il mio approccio rimane quindi conservativo: finestre di inattivit\u00e0 brevi, limiti chiari e meglio una riconnessione pulita che un mantenimento infinito.<\/p>\n\n<h2>Il sovraccarico TLS considerato in modo pragmatico<\/h2>\n\n<p>TLS aumenta ulteriormente il risparmio ottenuto grazie al Keep-Alive, poich\u00e9 gli handshake sono pi\u00f9 costosi delle semplici configurazioni TCP. Con TLS 1.3 e Session Resumption il carico diminuisce, ma nel complesso ogni nuova connessione evitata rappresenta un vantaggio. Nella pratica, verifico tre punti: in primo luogo, se il server utilizza correttamente la ripresa della sessione (non lasciando scadere i ticket troppo presto). In secondo luogo, se sono attivi cifrari forti e protocolli moderni, senza costringere inutilmente i vecchi client. Terzo, se l'utilizzo della CPU rimane stabile in condizioni di elevata parallelit\u00e0. Anche con la ripresa, finestre di keep-alive brevi e stabili evitano picchi di CPU aggiuntivi, perch\u00e9 vengono avviate meno negoziazioni. Allo stesso tempo, con finestre troppo lunghe non impedisco gli handshake, ma sposto il carico nell'inattivit\u00e0: questa \u00e8 l'opzione pi\u00f9 costosa.<\/p>\n\n<h2>Apache: impostazioni consigliate<\/h2>\n\n<p>In Apache attivo KeepAlive su <strong>On<\/strong>, imposta MaxKeepAliveRequests su 300-500 e seleziona per lo pi\u00f9 un intervallo di tempo di 2-3 secondi. Il valore 0 per il numero massimo di richieste sembra allettante, ma un numero illimitato raramente \u00e8 utile, perch\u00e9 altrimenti le connessioni durano troppo a lungo. <strong>incollare<\/strong>. Per applicazioni molto frequentate con client stabili, provo con 5-10 secondi; in caso di picchi con molte visite brevi, scendo a 1-2 secondi. \u00c8 importante: prima ridurre il timeout, poi regolare con maggiore precisione il numero di richieste, in modo che gli slot non vengano bloccati dal tempo di inattivit\u00e0. Chi non ha accesso alla configurazione principale pu\u00f2 controllare il comportamento della connessione per ogni directory tramite mod_headers, a condizione che l'host abbia abilitato questa opzione.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/webserver_meeting_7632.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Nginx: ottimizzazione sensata<\/h2>\n\n<p>In Nginx, Keep-Alive \u00e8 attivo per impostazione predefinita, motivo per cui presto particolare attenzione al timeout, alle eccezioni del browser e al numero per connessione. Con keepalive_timeout imposto i secondi di apertura, che regolo gradualmente da 1 a 5 secondi a seconda del modello di traffico; in caso di numerose chiamate API, possono essere utili anche 10 secondi. Con keepalive_disable escludo i vecchi client problematici, in modo che non causino problemi. <strong>Sessioni<\/strong> . Per i proxy inversi verso gli upstream, imposto anche upstream keepalive, in modo che Nginx riutilizzi le connessioni al backend e vi assegni meno worker. In questo modo mantengo coerente il percorso end-to-end e impedisco indesiderati <strong>separazioni<\/strong> nel mezzo del flusso delle richieste.<\/p>\n\n<h2>Proxy inverso e inoltro dell'intestazione<\/h2>\n\n<p>Nelle configurazioni a pi\u00f9 livelli ho bisogno di una soluzione continua. <strong>Strategia<\/strong>, che trasmette correttamente gli header HTTP\/1.1 e non sovrascrive accidentalmente i valori di connessione. Nginx dovrebbe comunicare con il backend tramite HTTP\/1.1 e tollerare esplicitamente Keep-Alive, mentre Apache utilizza finestre temporali adeguate. Sono critiche le configurazioni che impongono Connection: close o interferiscono con i percorsi di aggiornamento, perch\u00e9 in tal caso il presunto vantaggio viene vanificato. Con Apache posso controllare tramite mod_headers per ogni posizione se le connessioni rimangono aperte e quali informazioni aggiuntive vengono impostate. Tutti i nodi devono perseguire lo stesso obiettivo, altrimenti un anello genera il <strong>efficacia frenante<\/strong>, che in realt\u00e0 volevo evitare.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/keepalive-server-konfigurieren-0923.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>CDN, bilanciatori di carico e configurazioni cloud<\/h2>\n\n<p>Se \u00e8 presente un CDN o un bilanciatore di carico, la maggior parte delle connessioni client finisce l\u00ec. L'origine beneficia quindi soprattutto di poche connessioni permanenti tra edge e origine. Mi assicuro che anche il bilanciatore funzioni con finestre di inattivit\u00e0 brevi e che il connection pooling al backend sia attivato. Negli ambienti container e cloud \u00e8 importante anche il drain flow: prima di un aggiornamento rolling, invio il nodo al <strong>Drenaggio<\/strong>-Status, lascio scadere rapidamente le connessioni aperte (timeout non troppo elevato) e solo allora avvio la sostituzione. In questo modo evito richieste interrotte e connessioni zombie residue. Le sessioni sticky (ad es. tramite cookie) possono frammentare i pool di connessioni; ove possibile, punto su <strong>Backend<\/strong> o archivi di sessioni esterni, in modo che il riutilizzo sia uniforme.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/keepalive_webserver_buero_4621.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Velocit\u00e0 di hosting nella pratica<\/h2>\n\n<p>Molti ambienti condivisi disattivano Keep-Alive per ottenere un breve <strong>Slot machine<\/strong> risparmiare, ma le pagine diventano lente e perdono interattivit\u00e0. Pertanto, verifico tempestivamente con test di caricamento se il server consente il riutilizzo e come appaiono le fasi di connessione nel diagramma a cascata. Se lo strumento rileva lunghi blocchi di handshake tra molte piccole risorse, di solito manca il riutilizzo o il timeout si interrompe troppo presto. Per ulteriori regolazioni di precisione, mi \u00e8 utile una guida strutturata come questa compatta <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/http-keep-alive-ottimizzazione-carico-server-ottimizzazione-prestazioni-flusso\/\">Ottimizzazione Keep-Alive<\/a>, in modo da poter eseguire correttamente i vari passaggi. In questo modo evito di dover tirare a indovinare e ottengo risultati tangibili in pochi semplici passaggi. <strong>slancio<\/strong> nella parte anteriore.<\/p>\n\n<h2>Timeout, limiti e comportamento del browser<\/h2>\n\n<p>I browser moderni aprono pi\u00f9 finestre parallele per ogni host. <strong>Connessioni<\/strong>, spesso sei, esaurendo rapidamente la capacit\u00e0 Keep-Alive. Un MaxKeepAliveRequests di 300 \u00e8 sufficiente nella pratica per molti visitatori simultanei, a condizione che il timeout non sia inutilmente elevato. Se imposto la finestra su tre secondi, gli slot rimangono disponibili e il server d\u00e0 la priorit\u00e0 ai client attivi invece che a quelli inattivi. Solo quando le richieste si interrompono regolarmente o il riutilizzo non funziona, aumento il limite in modo moderato. Per le pagine con molti flussi HTTP\/2 vale una considerazione a parte, i dettagli sono riassunti <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/http2-multiplexing-vs-http11-prestazioni-background-ottimizzazione\/\">Multiplexing HTTP\/2<\/a> molto compatto, in modo da poter classificare chiaramente l'utilizzo dei canali e il keep-alive.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Parametri<\/th>\n      <th>Direttiva Apache<\/th>\n      <th>Direttiva Nginx<\/th>\n      <th>valore indicativo<\/th>\n      <th>Suggerimento<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td><strong>Attivazione<\/strong><\/td>\n      <td>KeepAlive On<\/td>\n      <td>attivo per impostazione predefinita<\/td>\n      <td>Attiva sempre<\/td>\n      <td>Senza riutilizzo aumenta <strong>Spese generali<\/strong>.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><strong>Timeout<\/strong><\/td>\n      <td>KeepAliveTimeout<\/td>\n      <td>keepalive_timeout<\/td>\n      <td>2\u20135 s<\/td>\n      <td>Pi\u00f9 breve in caso di molte chiamate brevi, pi\u00f9 lungo in caso di <strong>API<\/strong>.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><strong>Numero\/Conn<\/strong><\/td>\n      <td>MaxKeepAliveRequests<\/td>\n      <td>keepalive_requests<\/td>\n      <td>300\u2013500<\/td>\n      <td>Limita l'impiego di risorse per ogni <strong>Cliente<\/strong>.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><strong>Eccezioni del browser<\/strong><\/td>\n      <td>-<\/td>\n      <td>keepalive_disable<\/td>\n      <td>selettivo<\/td>\n      <td>Disattiva per molto vecchi <strong>Clienti<\/strong>.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><strong>A monte<\/strong><\/td>\n      <td>ProxyKeepAlive<\/td>\n      <td>keepalive a monte<\/td>\n      <td>attivo<\/td>\n      <td>Garantisce il riutilizzo Versione <strong>Backend<\/strong>.<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h2>Limiti del sistema operativo e socket<\/h2>\n\n<p>A livello di sistema operativo, i descrittori di file e i parametri socket limitano la capacit\u00e0 effettiva. Controllo ulimit -n, i limiti di processo e di sistema, nonch\u00e9 la configurazione del server web (ad es. worker_connections in Nginx). Keep-Alive riduce il numero di nuove connessioni, ma aumenta il tempo in cui i descrittori rimangono occupati. Nelle fasi di traffico intenso, pu\u00f2 verificarsi una pressione TIME_WAIT quando le connessioni si chiudono molto rapidamente: in questo caso \u00e8 utile soprattutto un riutilizzo pulito piuttosto che hack aggressivi del kernel. Faccio una chiara distinzione tra HTTP-<strong>Mantenere in vita<\/strong> (protocollo applicativo) e i TCP Keepalive Probe del kernel: questi ultimi sono semplici pacchetti di segnale di vita, da non confondere con la finestra HTTP aperta. Modifico le impostazioni predefinite del kernel solo con il punto di misurazione e intervengo principalmente sul server web stesso: timeout di inattivit\u00e0 brevi ma efficaci, richieste limitate per connessione e riserve di worker ragionevoli.<\/p>\n\n<h2>Sicurezza: Slowloris &amp; Co. disinnescare<\/h2>\n\n<p>Valori Keep-Alive troppo generosi invitano ad abusi. Pertanto, limito non solo i tempi di inattivit\u00e0, ma anche i timeout di lettura e body. Con Nginx utilizzo client_header_timeout e client_body_timeout; con Apache imposto limiti di lettura rigidi tramite moduli appropriati, in modo che nessuna richiesta lenta blocchi i worker. I limiti per la dimensione dell'intestazione e il corpo della richiesta impediscono inoltre il bloat della memoria. Insieme a finestre keep-alive moderate, riduco il rischio che pochi client occupino molti socket. L'ordine rimane importante: prima timeout corretti, poi limiti mirati, infine regole relative alla velocit\u00e0 o all'IP. Solo in questo modo gli utenti reali rimangono veloci, mentre i profili di attacco non hanno alcun effetto.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/keepalive_config_setup_5723.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Monitoraggio e test di carico<\/h2>\n\n<p>Dopo ogni modifica, misuro l'effetto con strumenti come ab, wrk o k6 e guardo il 95\u00b0 percentile dei <strong>Latenze<\/strong>. Per prima cosa riduco il timeout in fasi ben definite e osservo se aumentano i timeout o le interruzioni di connessione; quindi adeguo il numero di richieste per connessione. Parallelamente valuto i socket aperti, il carico di lavoro dei worker e il fabbisogno di memoria, al fine di eliminare i tempi morti nei punti giusti. Per i tempi di attesa ricorrenti vale la pena dare un'occhiata alle code nel backend, parola chiave <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/it\/server-web-accodamento-latenza-gestione-delle-richieste-coda-del-server\/\">Accodamento server<\/a> e distribuzione delle richieste. Chi lavora con punti di misurazione riconosce tempestivamente i colli di bottiglia e risparmia tempo prezioso. <strong>Risoluzione dei problemi<\/strong>.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/webserver-keepalive-4812.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Pratica di log e metriche<\/h2>\n\n<p>Voglio vedere se le connessioni vengono davvero riutilizzate. In Nginx, estendo il formato del log con contatori di connessione e tempi; i valori mi mostrano se i client inviano molte richieste per ogni connessione o se chiudono dopo uno o due hit. Procedo in modo simile con Apache per rendere visibile il numero di richieste per ogni connessione. In questo modo identifico i modelli che traggono maggior vantaggio dal timeout o dal limite di richieste.<\/p>\n\n<pre><code># Nginx: esempio di formato di log esteso log_format main_ext '$remote_addr $request ' 'conn=$connection reqs=$connection_requests ' 'rt=$request_time uct=$upstream_connect_time';\n\naccess_log \/var\/log\/nginx\/access.log main_ext;\n<\/code><\/pre>\n\n<pre><code># Apache: LogFormat con connessione e durata LogFormat \"%h %r conn:%{c}L reqs:%{REQUESTS_PER_CONN}n time:%D\" keepalive CustomLog logs\/access_log keepalive\n<\/code><\/pre>\n\n<p>Nel monitoraggio, oltre alla mediana, mi interessano soprattutto le latenze P95\/P99, le connessioni attive, la distribuzione delle richieste\/connessioni e gli errori (408\/499 in aumento). Se questi aumentano con una finestra keep-alive pi\u00f9 piccola, riduco moderatamente; se il carico rimane stabile e la latenza migliora, ho trovato il punto ottimale.<\/p>\n\n<h2>Distribuzione e riavvii graduali<\/h2>\n\n<p>I ricaricamenti e gli aggiornamenti sono compatibili con Keep-Alive, se li pianifico correttamente. Con Nginx, mi affido a ricaricamenti fluidi e lascio che le connessioni dei worker vengano gestite in modo controllato, invece di interromperle bruscamente. Brevi timeout di inattivit\u00e0 aiutano a liberare pi\u00f9 rapidamente i vecchi worker. Con Apache utilizzo un <strong>grazioso<\/strong>-Riavvia e osserva parallelamente mod_status o le pagine di stato, in modo che le richieste in attesa non vadano perse. Prima di implementazioni di grandi dimensioni, abbasso temporaneamente la finestra Keep-Alive per svuotare pi\u00f9 rapidamente il sistema e, dopo aver verificato la stabilit\u00e0, la riporto al valore desiderato. Importante: documentare le modifiche e confrontarle con i profili di carico, in modo che non passino inosservati rallentamenti <strong>Regressioni<\/strong> intrufolarsi.<\/p>\n\n<h2>Errori frequenti e contromisure<\/h2>\n\n<p>Finestre temporali troppo lunghe mantengono inattivi <strong>Connessioni<\/strong> aperti e spostano il problema nei colli di bottiglia dei worker, rallentando notevolmente i nuovi visitatori. Le richieste illimitate per connessione sembrano eleganti, ma alla fine il legame per socket cresce e i picchi di carico diventano incontrollabili. Finestre estremamente brevi, inferiori a un secondo, costringono il browser a ricostruirsi continuamente, aumentando le quote di handshake e rendendo il frontend instabile. Le catene di proxy spesso mancano di coerenza: un anello utilizza HTTP\/1.0 o imposta Connection: close, il che impedisce il riutilizzo. Pertanto, procedo in ordine: verifico l'attivazione, regolo i timeout in piccoli incrementi, adeguo le richieste per connessione e le aumento solo se le misurazioni sono reali. <strong>Benefici<\/strong> spettacolo.<\/p>\n\n<h2>Lista di controllo per una rapida implementazione<\/h2>\n\n<p>Per prima cosa attivo Keep-Alive e annoto l'attuale <strong>Valori<\/strong>, in modo da poter tornare indietro in qualsiasi momento. Successivamente imposto il timeout a tre secondi, ricarico la configurazione e controllo le connessioni aperte, il carico di lavoro e le cascate nel frontend. Se ci sono molte visite brevi, lo abbasso a due secondi; se si accumulano API long poll, lo aumento moderatamente da cinque a dieci secondi. Infine, imposto MaxKeepAliveRequests su 300-500 e osservo se gli slot rimangono liberi o se i client permanenti forti si collegano per troppo tempo. Dopo ogni passaggio, misuro nuovamente, documento gli effetti e mantengo il migliore. <strong>Combinazione<\/strong> fisso.<\/p>\n\n<h2>Bilancio breve<\/h2>\n\n<p>Un keep-alive configurato correttamente consente di risparmiare handshake, riduce la latenza e offre maggiori prestazioni al server. <strong>aria<\/strong> per richiesta. Con finestre temporali brevi, ma non troppo, e un numero moderato di richieste per connessione, l'host funziona in modo notevolmente pi\u00f9 fluido. Punto su piccole modifiche con punti di misurazione chiari, invece di agire alla cieca sui valori massimi. Chi orienta in modo coerente hosting, reverse proxy e backend al riutilizzo ottiene un'interazione veloce senza un inutile impegno di risorse. Alla fine ci\u00f2 che conta \u00e8 la misurazione: solo gli indicatori reali mostrano se la messa a punto ha portato i risultati sperati. <strong>Effetto<\/strong> porta.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Configurare correttamente il server web Keep Alive: come evitare rallentamenti silenziosi delle prestazioni e raddoppiare la velocit\u00e0 di hosting con Apache e Nginx Tuning.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":16430,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_crdt_document":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[834],"tags":[],"class_list":["post-16437","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-plesk-webserver-plesk-administration-anleitungen"],"acf":[],"_wp_attached_file":null,"_wp_attachment_metadata":null,"litespeed-optimize-size":null,"litespeed-optimize-set":null,"_elementor_source_image_hash":null,"_wp_attachment_image_alt":null,"stockpack_author_name":null,"stockpack_author_url":null,"stockpack_provider":null,"stockpack_image_url":null,"stockpack_license":null,"stockpack_license_url":null,"stockpack_modification":null,"color":null,"original_id":null,"original_url":null,"original_link":null,"unsplash_location":null,"unsplash_sponsor":null,"unsplash_exif":null,"unsplash_attachment_metadata":null,"_elementor_is_screenshot":null,"surfer_file_name":null,"surfer_file_original_url":null,"envato_tk_source_kit":null,"envato_tk_source_index":null,"envato_tk_manifest":null,"envato_tk_folder_name":null,"envato_tk_builder":null,"envato_elements_download_event":null,"_menu_item_type":null,"_menu_item_menu_item_parent":null,"_menu_item_object_id":null,"_menu_item_object":null,"_menu_item_target":null,"_menu_item_classes":null,"_menu_item_xfn":null,"_menu_item_url":null,"_trp_menu_languages":null,"rank_math_primary_category":null,"rank_math_title":null,"inline_featured_image":null,"_yoast_wpseo_primary_category":null,"rank_math_schema_blogposting":null,"rank_math_schema_videoobject":null,"_oembed_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_oembed_time_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_yoast_wpseo_focuskw":null,"_yoast_wpseo_linkdex":null,"_oembed_27e3473bf8bec795fbeb3a9d38489348":null,"_oembed_c3b0f6959478faf92a1f343d8f96b19e":null,"_trp_translated_slug_en_us":null,"_wp_desired_post_slug":null,"_yoast_wpseo_title":null,"tldname":null,"tldpreis":null,"tldrubrik":null,"tldpolicylink":null,"tldsize":null,"tldregistrierungsdauer":null,"tldtransfer":null,"tldwhoisprivacy":null,"tldregistrarchange":null,"tldregistrantchange":null,"tldwhoisupdate":null,"tldnameserverupdate":null,"tlddeletesofort":null,"tlddeleteexpire":null,"tldumlaute":null,"tldrestore":null,"tldsubcategory":null,"tldbildname":null,"tldbildurl":null,"tldclean":null,"tldcategory":null,"tldpolicy":null,"tldbesonderheiten":null,"tld_bedeutung":null,"_oembed_d167040d816d8f94c072940c8009f5f8":null,"_oembed_b0a0fa59ef14f8870da2c63f2027d064":null,"_oembed_4792fa4dfb2a8f09ab950a73b7f313ba":null,"_oembed_33ceb1fe54a8ab775d9410abf699878d":null,"_oembed_fd7014d14d919b45ec004937c0db9335":null,"_oembed_21a029d076783ec3e8042698c351bd7e":null,"_oembed_be5ea8a0c7b18e658f08cc571a909452":null,"_oembed_a9ca7a298b19f9b48ec5914e010294d2":null,"_oembed_f8db6b27d08a2bb1f920e7647808899a":null,"_oembed_168ebde5096e77d8a89326519af9e022":null,"_oembed_cdb76f1b345b42743edfe25481b6f98f":null,"_oembed_87b0613611ae54e86e8864265404b0a1":null,"_oembed_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_oembed_time_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_tldname":null,"_tldclean":null,"_tldpreis":null,"_tldcategory":null,"_tldsubcategory":null,"_tldpolicy":null,"_tldpolicylink":null,"_tldsize":null,"_tldregistrierungsdauer":null,"_tldtransfer":null,"_tldwhoisprivacy":null,"_tldregistrarchange":null,"_tldregistrantchange":null,"_tldwhoisupdate":null,"_tldnameserverupdate":null,"_tlddeletesofort":null,"_tlddeleteexpire":null,"_tldumlaute":null,"_tldrestore":null,"_tldbildname":null,"_tldbildurl":null,"_tld_bedeutung":null,"_tldbesonderheiten":null,"_oembed_ad96e4112edb9f8ffa35731d4098bc6b":null,"_oembed_8357e2b8a2575c74ed5978f262a10126":null,"_oembed_3d5fea5103dd0d22ec5d6a33eff7f863":null,"_eael_widget_elements":null,"_oembed_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_oembed_time_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_aioseo_description":null,"_eb_attr":null,"_eb_data_table":null,"_oembed_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_oembed_time_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_acf_changed":null,"_wpcode_auto_insert":null,"_edit_last":null,"_edit_lock":null,"_oembed_e7b913c6c84084ed9702cb4feb012ddd":null,"_oembed_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_time_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"_oembed_time_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"rank_math_news_sitemap_robots":null,"rank_math_robots":null,"_eael_post_view_count":"1673","_trp_automatically_translated_slug_ru_ru":null,"_trp_automatically_translated_slug_et":null,"_trp_automatically_translated_slug_lv":null,"_trp_automatically_translated_slug_fr_fr":null,"_trp_automatically_translated_slug_en_us":null,"_wp_old_slug":null,"_trp_automatically_translated_slug_da_dk":null,"_trp_automatically_translated_slug_pl_pl":null,"_trp_automatically_translated_slug_es_es":null,"_trp_auto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