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十分なリソースがあるにもかかわらずHTTPリクエストがブロックされる理由

HTTPリクエストは、CPU、RAM、帯域幅が開いているように見えてもブロックされることがあります。どこで バウンダリー どのように機能するのか、どの設定をすればリクエストはまたスムーズに実行されるのか。.

中心点

詳しく説明する前に、最も重要な原因を要約し、私が最初に注目する点を挙げる。これらのポイントは、リソースに余裕があるにもかかわらず混雑につながる典型的なボトルネックを網羅している。出発点をすぐに確認できるように、リストはあえてコンパクトにした。重要なポイントは、各レイヤーにはCPUやRAMとは無関係に適用される独自のルールがあるということだ。これらのルールを知っていれば、多くの「不可解な」待ち時間を素早く解決することができる。.

  • 労働者の制限CPUに空きがあるにもかかわらず、新しい接続をブロックするプロセス/スレッドが少なすぎる。.
  • セキュリティ層WAF/ウェブフィルタは、パターン、メソッド、またはクライアントをブロックする。.
  • コンカレンシーPHP-FPM、データベース、プロキシは同時セッションを制限する。.
  • キープアライブ/タイムアウト長時間の接続はスロットを圧迫し、リクエストは待ち行列に並ぶことになる。.
  • クライアントフィルターブラウザの拡張機能は、サーバーに到達する前にリクエストを止める。.

これらのキーポイントは、的を射た方法で行動をチェックするのに十分であることが多い。以下では、ここから具体的な対策を導き出す方法を紹介する。 閉塞 すっきりしている。.

リソースが空いているにもかかわらずHTTPリクエストがブロックされる理由

リクエストはいくつかのレイヤーを通過する：クライアント、ネットワーク、フィルター、ウェブサーバー、ランタイム環境、データベースである。各レイヤーはそれぞれ 限界 これは CPU、RAM、帯域幅に関係なく有効になります。もしワーカースロットが埋まっていたり、ルールが有効であれば、リクエストはキューで待機するか、即座にキャンセルされます。この待ち時間は、古典的なリソースダイアグラムでは全く表示されないことがよくあります。これこそが、リクエストに応答していないにもかかわらず、サーバーが「空」であるという誤解につながるのです。.

セキュリティ・レイヤー：WAF、フィルター、プロバイダー・ルール

多くのブロックは、アプリケーションが実行される前に発生します。ウェブ・アプリケーション・ファイアウォール、IDS/IPS、及びプロバイダ側のフィルタリングは、パターンを認識し、それらの動 作を遅くしたりブロックしたりします[1][5][9]。不審なパラメータ、古いプロトコル、あるいはメソッドの組み合わせは、アプリケーションの実行を妨害するのに十分です。 ロック に点火する。オペレーターから見ると、これはサーバーエラーのように見えるが、判断は「上流」で下される。そこで私はWAFのログをチェックし、リクエストID、IP、時間、ステータスコードを記録する。このデータがあれば、ルールを特定し、セキュリティを損なうことなく、的を絞った方法で調整することができる。.

クライアント側：ブラウザの拡張機能とローカル・ブロッカー

すべてのリクエストがサーバーに到達するわけではありません。アドブロッカー、パスワードマネージャー、スクリプトブロッカーは、すでにブラウザでURLを停止しています。DevToolsでは、„Requests to the Server Have Been Blocked by an Extension“ [3][7]と表示されます。プライベートウィンドウでテストし、拡張機能を無効にして リクエスト が全く送信されなかった。また、フロントエンドで優先順位をコントロールするのにも役立つ。 リクエストの優先順位付け クリティカルな資産のために。これにより、重要でない第三者の通話が重要なルートを遅らせることを防ぐことができる。.

方法とルーティングの理解：405、403、429

405 「Method Not Allowed」は、サーバーがリソースを認識するが、使用されるメソッドを許可し ないことを明確に示す[5]。同様に、403はフィルタまたは権利を示し、429はアクティブなレート制限を示します。ログを見ると、グローバルルールが次のようなメソッドを許可しているかどうかがすぐにわかります。 プット またはDELETE、あるいはエンドポイントが一度も実装されていないかどうか。そして、ルーティング、コントローラー、WAFルールを調整する。このようにして、想定される「ブロッキング」は、メソッドとパスのクリーンな修正に解消される。.

ウェブサーバーのアーキテクチャとワーカーの制限

Apache、NGINX、LiteSpeed、OpenLiteSpeedでは、コネクションの扱い方が異なる[4]。決定的な要因は、ワーカープロセスの数、スレッド数、そしてキープアライブソケットがスロットをどのように占有するかである。すべてのワーカーが長いコネクションで占有されている場合、新しいリクエストは キュー, CPUとRAMは空いているように見えるが。そのため、私は接続状態を分析し、ワーカー、バックログ、キープアライブ時間を調整する。キューに関する予備知識は、例えば次のようなトピックに役立つ。 サーバーキューイング そしてレイテンシー。.

層 関連リミット 典型的な症状 診断ノート
ウェブサーバー ワーカー・スレッド数 キュー、負荷時503 ステータスモジュール、接続ステータスのチェック
PHP-FPM/FastCGI max_children / pm リクエストのハングアップ、ファーストバイトまでの時間が長い FPMログ、スローログ、プロセス数
データベース 最大接続数 エラー „接続数が多すぎる“ SHOW PROCESSLIST, 接続ピーク
WAF/フィルター サイン、メソッド 403/405、フォームの投稿が壊れている WAFログ、ルールヒットID
ロードバランサー バックエンド-コネクション-リミットあたり 一貫性のない応答時間 LBスタッツ, バックエンド・ヘルス

PHP-FPM、データベース、プロキシにおける並行処理

実行時環境では、並行処理が最初にバーストすることがよくあります。PHP FPM のワーカーがすべてビジー状態の場合は、 新しいスクリプトを書くためのスロットはありません。 CPU はほとんど機能しない。この状況は、max_connectionsを持つデータベースや、バックエンドごとに接続制限を持つプロキシでも同様である。制限を増やす前に、まず個々のリクエストの時間を最適化します。こうすることで、スロットあたりのドキュメント時間を短くし、キューが大きくなる確率を減らします。.

遅いバックエンドとPHPセッションロック

長いデータベースクエリ、外部API、ファイルI/Oは、ワーカーを著しく長時間拘束する。セッションロックは、WordPressのログインやショッピングカートのようなチェーン全体を遅くすることもあります。私は、同じセッションIDへの並列リクエストが同時ではなく連続して実行されているかどうかをチェックする。もしそうなら、ターゲットを絞ったロック解除に頼り、クリティカルな書き込みアクセスを減らし、そして PHPセッションロック. .これによって、スロットをより早く空けることができ、また、スロットを減らすことができる。 待ち時間 目につく。

タイムアウト、キープアライブ、接続戦略

長すぎるキープアライブタイムはリソースを圧迫し、短すぎるキープアライブタイムはハンドシェイクとレイテンシーを発生させる。私はトラフィックのプロファイルに合った値を選び、ヘッダー、ボディ、バックエンドのタイムアウトの制限を設定する。タイムアウトを設定することが重要である。 ウェブサーバー しかし、プロキシ、アプリ、データベースというチェーンに沿って標準化されている。さらに、HTTP/2/HTTP/3の細かい設定と優先順位付けによって、アイドルブロックを防いでいます。これにより、クライアントが常に再接続することなく、利用可能なスロットを維持することができる。.

ホスティングモデル：共有、VPS、専用

共有ホスティングでは、プラットフォームが公平であり続けるように、初期フィルターとハードクォータを設定します [1]。VPSの場合、プロバイダーはCPUとRAMを分離しますが、I/O、ネットワーク、セキュリティの制限は維持します。専用サーバーでは、ウェブサーバー、データベース、WAFの設定に全責任を負う。比較すると、HTTP/3、NVMe、DDoSプロテクションを備えた最新のスタックには明らかな利点があることがわかる[2][6][11][8]。高い並列性を必要とする人は、明確に文書化された バウンダリー そして、ルール・ユニットをサポートする。.

系統的分析：ステップ・バイ・ステップ

DevToolsが本当にリクエストを送信しているのか、それとも拡張機能 [3][7]がブロックしているのか。403/405/429/503は、フィルタ、メソッド、または容量[5]を強く示している。同時に、ウェブサーバ、アプリ、WAFのログをチェックし、パターンや繰り返されるシグネチャを見つけます[1][9]。その後、ワーカー数、FPMパラメータ、キープアライブ、データベース接続をチェックし、前後の測定ポイントを用いてテストベースで制限を増やします。最後に、負荷のシミュレーションを行い、ボトルネックをリアルタイムで観察し、その結果に基づいて キュー シュリンク。.

封鎖に対するベストプラクティス

レイヤーごとに同時実行数の目標を設定し、負荷のピークが緩和されるように制限を設けている。ウェブサーバーはトラフィックパターンにマッチしていなければならない。ベンチマークはその選択と設定に役立つ。クエリーの高速化、トランザクションの短縮、直列セクションの削減などだ。セキュリティ・ルールは、攻撃に対しては厳格に保つが、正当な攻撃に対しては例外を設ける。 サンプル. .監視はCPU/RAMで終わらない。ボトルネックが見えるように、接続、キュー、応答時間、エラーコードを見る [6][11]。.

実践ノート：リクエスト・ブロック・ホスティング

共有環境では、ブロックは実際のウェブスペースの前に終わることが多い。サポートはルールを調整するために特定のリクエストデータを必要とする[1]。VPSでは、ワーカーを増やし、適切なキープアライブ値を設定し、データベースをより綿密に監視することで、徐々に規模を拡大しています[10]。自分のハードウェアでは、ロードバランシング、WAFルール、バックエンドごとの制限を決める。並列アクセスの多いプロジェクトでは、HTTP/2/HTTP/3のクリーンな設定と、バックエンドのための明確なリザーブが役に立ちます。 ヒント. .成長が見込まれるのであれば、早い段階でより強力な関税に切り替える計画を立て、後のチューニングの手間を省く [2][6][10][11]。.

ネットワークとカーネルの制限：バックログ、ポート、ディスクリプタ

ウェブサーバーとアプリに加えて、カーネルは同時に到着、確立、管理できる接続数を制限している。最初に バックログ一覧ウェブサーバに多くのワーカーがいたとしても、acceptキューは短い。アプリケーション (listen backlog)、カーネル (somaxconn) および SYN backlog (tcp_max_syn_backlog) の相互作用によって、コネクションがキューに残るのか破棄されるのかが決まる。症状は、接続時間と再送信の増加で、CPU使用率は低い。私は値を比較し、ドロップを避けるためにキューの実際の利用率を測定している。.

もうひとつの定番は コントラック・テーブル NAT/ファイアウォール設定用。満杯になると、コネクションは „跡形もなく “消えてしまう。システムログにメッセージが表示されたり、負荷のピーク時に突然タイムアウトが発生したりすることで、私はこのことを認識しています。対策としては、適切なテーブルサイズ、プロトコルの現実的なアイドルタイムアウト、不要なNATパスの削減、接続を適切に再利用する効率的なキープアライブなどがあります。.

また、オープンの数もチェックしている。 ファイル記述子 (ulimit -n）。多くのソケットとファイルが同時に制限にかかると、Acceptは失敗し（„too many open files“）、新しいリクエストがその前に山積みになる。ウェブサーバ、プロキシ、データベースのnofile制限を健全なレベルに設定することです。.

強力な並列セットアップでは エフェメラル・ポート・レンジ そして TIME_WAIT-の状態である。特にNATゲートウェイの背後では、短いコネクションが大量に確立されると、利用可能なソースポートが枯渇してしまう。そのため、私はコネクションの再利用（keep-alive、HTTP/2/3）に依存し、不要な短命コネクションを減らし、安定性を危険にさらすことなくTIME_WAITの処理を慎重にチューニングしている。その結果、ポートの枯渇が減り、負荷がかかっても接続時間が安定するようになった。.

ネットワークカードでは、キューの長さ、オフロードの設定、IRQの分配をチェックする。不均等に分散された割り込みや過負荷のキューは、アプリケーションログでは目立たないレイテンシのピークを発生させる。バランスのとれたIRQバランシングと賢明なQdisc設定（キーワード バッファブロート)、帯域幅を制限することなく待ち時間を減らすことができる。.

HTTP/2とHTTP/3：多重化を正しく使う

多重化は多くの問題を解決するが、新たな限界をもたらす： 最大ストリーム数, フロー制御ウィンドウとアイドルタイムアウトは、コネクションごとに適用される。同時ストリームの値が低すぎると、TCPまたはQUIC接続が確立されているにもかかわらず、新しいリクエストが「ハング」してしまう。したがって私は、どれだけのクリティカルなリソースを並行してロードする必要があるかをチェックし、ストリームの制限を慎重に調整する。同時に、妥当な フロー制御-ウィンドウで、大きな応答がスロットルされないようにする。.

TCP上のHTTP/2マルチプレクサは、パケットロスの際にヘッドオブラインのブロッキングに悩まされる可能性がある。QUIC上のHTTP/3はこれを回避するが、クリーンなTLS/ALPN設定と安定したパス処理ルールが必要だ。私は両方のパスをテストし、トラフィックのプロファイルに合ったプロトコルを選択します。重要：優先順位付けを盲目的に信じてはいけない-ブラウザーとサーバーは異なる解釈をする。私はクリティカルなルートに焦点を当て、優先順位が実際に機能しているか、スロットが長時間稼働するセカンダリー・ストリームに占有されていないかをチェックする。.

CORS、プリフライト、ヘッダー/ボディーの制限

すべての4xxエラーがサーバーから来るわけではない。. CORS違反 ブラウザで発生し、アクセスログではなくコンソールに表示されます。私は、プリフライトリクエスト（OPTIONS）が正しく応答されているか、WAF/プロキシがこのメソッドを許可しているかどうかを検証します。Access-Control-Allow-Methods/-Headersのようなヘッダが欠落している場合、ブラウザはレスポンスを「ブロック」します。.

もう一つのボトルネック： ヘッダーとクッキーのサイズ. .増えすぎたクッキー、多くのVaryヘッダー、大きなreferer行は、431エラーやバッファ制限によるサイレントドロップにつながります。私はクッキーのバラストを制限し、ヘッダーを統合し、チェーンに沿って一貫したバッファサイズを設定します。アップロードについては、ボディの制限、100-continueの処理、そして一貫した チャンク・エンコーディング-すべてのプロキシに対応。ボディとアップロードの上限が一致しない場合、クライアントは決して来ないリリースを待ちます - リクエストは「ハング」するようです。.

DNSとTLS：隠れたレイテンシーとしてのハンドシェイク

DNS解決とTLSネゴシエーションはしばしば盲点となる。複数のCNAMEチェーン、遅いリゾルバ、IPv6/IPv4の不一致はCPUを使わずに開始時間を延長する。不必要なDNSジャンプを減らし、適切なTTLを設定し、高速リゾルバパスを確保する。TLS側では、証明書チェーン、有効化された暗号スイート、OCSPステープリング、セッション再開をチェックする。クリーンなALPNハンドシェイクは、HTTP/1.1へのダウングレードを防ぐ。その結果、特にモバイルネットワークにおいて、タイムトゥファーストバイトが短縮され、並列性がより安定する。.

CDN/エッジ：キャッシュ、レート制限、IPレピュテーション

クライアントとオリジンの間で、CDN、リバースプロキシ、DDoS防御システムは、以下を決定する。 暗渠 とスロットル。重要なルートが正しくキャッシュされているか（stale-while-revalidate、stale-if-error）、ネガティブキャッシュがエラーを必要以上に長く保持していないかをチェックする。レート制限、ボット管理、IPレピュテーションは、特に共有ネットワークやAPIアクセスが多い場合、正当なトラフィックを減衰させる可能性がある。私は、トラフィックをセグメント化し（API対アセットなど）、クリアキャッシュキーを定義し、信頼できるクライアントに対して選択的にルールを解除しています。これにより、Originの負荷が軽減され、サーバーが「利用されていない」ように見える一方でCDNのキューが増大するのを防ぐことができます。.

コンテナとオーケストレーション：cgroups、Ingress、contrack

容器に入れる cgroup制限 をCPU、RAM、pid、ファイルに割り当てます。CPUクォータが厳しすぎるとスロットリングにつながります。ホストが空いているにもかかわらず、プロセスがCPU時間を待ちます。私はクォータをチェックし、イングレス/プロキシポッドに十分なファイルディスクリプタとバッファがあることを確認する。Kubernetesでは、イングレスのタイムアウト、可読性／有効性プローブ、サービス実装（IPVS）をチェックする。プローブやタイムアウトに欠陥があると、ジグザグのレイテンシや不要な再起動が発生するからだ。.

見落とされがちなボトルネックがある。 NAT/コンセントトラック容量 ノードあたり。多くの短命なコネクション（外部APIへのイグレスなど）がconntrackテーブルを埋め尽くし、その後リクエストがネットワーク上で „消える“。私はテーブルをスケールし、現実的なタイムアウトを設定し、外部コールをバンドルすることで、新しいコネクションの生成を少なくしている。PodDisruptionBudgets、ローリングアップデート、HPAスケーリングは、ピーク時にスケジューラーから容量が差し引かれないように計画している。 理論的には 十分な労働者を確保できるだろう。.

観測可能性：相関性、トレース、意味のあるメトリクス

詰まりを素早く見つけるには 連続相関. .リクエストID（traceparentなど）をエッジ、ウェブサーバー、アプリ、データベースに割り当て、ログに書き込む。これにより、リクエストがWAFで失敗しているのか、ウェブサーバーで待たされているのか、FPMのキューで止まっているのか、データベースでブロックされているのかを確認することができる。私は ヒストグラム 純粋な平均値ではなく、P95/P99 の待ち時間、オープン接続、アクセプトキュー、FPM キューの長さ、アクティブな DB セッション、バックエンドのエラーコードを監視しています。また、クライアントサイドの影響とサーバーサイドの影響を明確に分けるために、合成チェックを使用しています。.

アノマリーには ドリルダウン-手順：まずエッジ/WAFのログ、次にロードバランサー、次にウェブサーバーのアクセス/エラー、次にアプリとFPMのログ、最後にDBとシステムのログ。この経路は、どこで時間が失われ、どの限界でリクエストが止まったかを正確に示してくれる。レイヤーごとに的を絞ったメトリクスを使うことで、私は直感を避け、根本原因までの時間を大幅に短縮することができる。.

チューニング・プレイブックとチェックリスト

実際には、私はコンパクトなプレーブックを持っていて、環境に適応させている：

  • 再現性シナリオ（ルート、メソッド、サイズ、クライアント）、ログのタイムスタンプ、IDを特定する。.
  • レイヤーごとにチェックブラウザ/拡張機能、CORS/プリフライト、WAF-ヒット、LB-統計、ウェブサーバ-ステータス、FPM-キュー、DB-アクティブ/ロック。.
  • キューを可視化するAccept/SYNバックログ、FPMリスンキュー、プロキシバックログ、DBコネクションプール。.
  • 制限の同期ワーカー/スレッド、somaxconn、nofile、max_connections、H2/H3のストリーム制限、ボディ/ヘッダー制限、タイムアウト。.
  • 稼働時間の短縮クエリーの高速化、セッションロックの回避、I/Oの削減、レスポンスの圧縮、適切なキャッシュ。.
  • 戦略の調和Keep-Alive期間、HTTP/2/3のパラメータ化、重要なルートの優先順位付け。.
  • セキュリティの調整グローバルな弱体化の代わりに、WAFルールのターゲット除外。.
  • スケーリングシフトごとの同時実行を定義し、負荷テストを実行し、リザーブを測定し、最適化後にのみ制限を増やす。.
  • フォールバック低速なバックエンドのためのサーキットブレーカー、ジッターによるリトライポリシー、重要な資産のための „stale-if-error“。.

簡単にまとめると

CPUとRAMに空きがあるのにリクエストがブロックされるのは、通常、制限、フィルター、接続ストラテジーが原因であり、パフォーマンス不足が原因ではない。私はまず、リクエストがブラウザ、WAF、ウェブサーバ、ランタイム、データベースのどこで止まっているかをチェックします。それから、スロットあたりの占有時間を最小にし、不要な 錠前 そして現実的なタイムアウトを設定する。セキュリティを高く保ち、誤報に対するルールを調整し、ログで証拠を収集する。このアプローチにより、トラフィックが急増し、1秒1秒を争うような状況でも、HTTPリクエストに確実にアクセスし続けることができます。.

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