Apache2.2.13 + tomcat6 负载均衡

本文详细介绍如何通过Apache实现双Tomcat服务器间的负载均衡,并实现Session共享,确保服务的高可用性和容错性。
其实无论是分布式,数据缓存,还是负载均衡,无非就是改善网站的性能瓶颈,在网站源码不做优化的情况下,负载均衡可以说

是最直接的手段了。其实抛开这个名词,放开了说,就是希望用户能够分流,也就是说把所有用户的访问压力分散到多台服务器上,也可以

分散到多个tomcat里,如果一台服务器装多个tomcat,那么即使是负载均衡,性能也提高不了太多,不过可以提高稳定性,即容错性。

当其中一个主tomcat当掉,其他的tomcat也可以补上,因为tomcat之间实现了Session共享。待tomcat服务器修复后再次启动,就会

自动拷贝所有session数据,然后加入集群。这样就可以不间断的提供服务。如果要真正从本质上提升性能,必须要分布到多台服务器。

同样tomcat也可以做到。网上相关资料比较多,可以很方便的查到,但是质量不算高。我希望可以通过这篇随笔,系统的总结。本文的

例子是同一台服务器上运行两个tomcat,做两个tomcat之间的负载均衡。其实多台服务器各配置一个tomcat也可以,而且那样的话,可以使用

安装版的tomcat,而不用是下文中的免安装的tomcat,而且tomcat端口配置也就不用修改了。下文也会提到。



tomcat的负载均衡需要apache服务器的加入来实现。在进行配置之前请先卸载调已安装的tomcat,然后检查apache的版本。

我这次配置使用的是apache-tomcat-6.0.18免安装版本,我亲自测试后推断安装版的tomcat在同一台机子上会不能启动两个以上,可能是

因为安装版的tomcat侵入了系统,导致即使在server.xml里修改了配置,还是会引起冲突。所以我使用tomcat免安装版。

apache使用的是apache_2.2.11-win32-x86-no_ssl.msi。如果版本低于2.2负载均衡的配置要有所不同,因为这个2.2.11和2.2.8版本

集成了jk2等负载均衡工具,所以配置要简单许多。别的版本我没有具体测试,有待考究。这两个软件可以到官方网站下载。



把Apache安装为运行在80端口的Windows服务,安装成功后在系统服务列表中可以看到Apache2.2服务。服务启动后在浏览器中

输入http://localhost进行测试,如果能看到一个"It works!"的页面就代表Apache已经正常工作了。把tomcat解压到任意目录,赋值一个另命名。

起名和路径对配置没有影响。但要保证端口不要冲突,如果装有Oracle或IIS的用户需要修改或关闭相关接口的服务。当然jdk的配置也是

必须的,这个不再过多叙述。



首先,在Apache安装目录下找到conf/httpd.conf文件,去掉以下文本前的注释符(#)以便让Apache在启动时自动加载代理(proxy)

模块。



LoadModule proxy_module modules/mod_proxy.so
LoadModule proxy_ajp_module modules/mod_proxy_ajp.so
LoadModule proxy_balancer_module modules/mod_proxy_balancer.so
LoadModule proxy_connect_module modules/mod_proxy_connect.so
LoadModule proxy_ftp_module modules/mod_proxy_ftp.so
LoadModule proxy_http_module modules/mod_proxy_http.so



向下拉动文档找到<IfModule dir_module>节点,在DirectoryIndex index.html后加上index.jsp,这一步只是为了待会配置完tomcat后能看到小

猫首页,可以不做。继续下拉文档找到Include conf/extra/httpd-vhosts.conf,去掉前面的注释符。



然后打开conf/extra/httpd-vhosts.conf,配置虚拟站点,在最下面加上


<VirtualHost *:80>
ServerAdmin 管理员邮箱
ServerName localhost
ServerAlias localhost
ProxyPass / balancer://sy/ stickysession=jsessionid nofailover=On
ProxyPassReverse / balancer://sy/
ErrorLog "logs/sy-error.log"
CustomLog "logs/sy-access.log" common
</VirtualHost>


然后回到httpd.conf,在文档最下面加上
[code type="java"]
ProxyRequests Off
<proxy balancer://sy>
BalancerMember ajp://127.0.0.1:8009 loadfactor=1 route=jvm1
BalancerMember ajp://127.0.0.1:9009 loadfactor=1 route=jvm2
</proxy>
[/code]
ProxyRequests Off 是告诉Apache需要使用反向代理,ip地址和端口唯一确定了tomcat节点和配置的ajp接受端口。loadfactor是负载因子,

Apache会按负载因子的比例向后端tomcat节点转发请求,负载因子越大,对应的tomcat服务器就会处理越多的请求,如两个tomcat都

是1,Apache就按1:1的比例转发,如果是2和1就按2:1的比例转发。这样就可以使配置更灵活,例如可以给性能好的服务器增加处理

工作的比例,如果采取多台服务器,只需要修改ip地址和端口就可以了。route参数对应后续tomcat配置中的引擎路径(jvmRoute)。

如果仅仅为了配置一个可用的集群,Tomcat的配置将会非常简单。分别打开两个tomcat的server.xml配置文件,其中一台可以采用默认

的设置,只需要修改两个地方,而另一个要有较大改动以避免与前一台冲突。如果两台不在同一台服务器上运行,对于端口就不需做改动。首先是

配置关闭端口,找到<Server port="8005" shutdown="SHUTDOWN">,第一台不变,把第二台改为9005。

下面配置Connector的端口,找到non-SSL HTTP/1.1 Connector,即tomcat单独工作时的默认Connector,保留第一台默认配置,在8080端

口侦听,而把第二台设置为在9080端口侦听。往下找到AJP 1.3 Connector,<Connector port="8009" protocol="AJP/1.3" redirectPort="8443" />,这是

tomcat接收从Apache过来的ajp连接请求时使用的端口,保留第一台默认设置,把第二台端口改为9009。第一台tomcat的server.xml中找到

<Engine name="Catalina" defaultHost="localhost">,去掉这段或改为注释,把上方紧挨的<Engine name="Catalina" defaultHost="localhost" jvmRoute="jvm1">

注释符去掉,对于第二台,去掉注释符并把jvm1改为jvm2。

向下找到<Cluster className="org.apache.catalina.ha.tcp.SimpleTcpCluster"/>,去掉注释,这里的配置是为了可以在集群中的所有tomcat节点

间共享会话(Session)。如果仅仅为了获得一个可用的tomcat集群,Cluster只需要这么配置就可以了。

只需要简单的几步就配置完成,然后可以测试一下是否配置成功。引用网上的一个测试方法,就是在webapps目录下新建test目录,在test目

录下新建test.jsp文件,代码我稍作改动如下:
[code type="java"]
<%@ page contentType="text/html; charset=GBK" %>
<%@ page import="java.util.*" %>
<html><head><title>shiyang</title></head>
<body>
服务信息:
<%
out.println(request.getLocalAddr() + " : " + request.getLocalPort()+"<br/>");%>
<%
out.println("<br> ID " + session.getId()+"<br/>");
String dataName = request.getParameter("dataName");

if (dataName != null && dataName.length() > 0) {
String dataValue = request.getParameter("dataValue");
session.setAttribute(dataName, dataValue);
}

out.print("<b>Session 列表</b><br/>");
Enumeration e = session.getAttributeNames();

while (e.hasMoreElements()) {
String name = (String)e.nextElement();
String value = session.getAttribute(name).toString();
out.println( name + " = " + value+"<br/>");
System.out.println( name + " = " + value);
}
%>
<form action="test.jsp" method="POST">
名称:<input type=text size=20 name="dataName">
<br/>
值:<input type=text size=20 name="dataValue">
<br/>
<input type=submit value="提交">
</form>
</body>
</html>

[/code]

在test目录下继续新建WEB-INF目录和web.xml,在<web-app>节点下加入<distributable />,这一步非常重要,是为了通知tomcat服务器,

当前应用需要在集群中的所有节点间实现Session共享。如果tomcat中的所有应用都需要Session共享,也可以把conf/context.xml中的

<Context>改为<Context distributable="true">,这样就不需对所有应用的web.xml再进行单独配置。测试代码完成!



先启动Apache服务,在先后启动两台tomcat,分别点startup.bat批处理。如果一切顺利的话,就会启动成功。再次访问http://localhost,

可以看到小猫页面。访问http://localhost/test/test.jsp。可以看到包括服务器地址,端口,session等信息在内的页面。

然后你可以测试一下容错功能,关闭一个tomcat,看看服务是否正常,然后重启tomcat,关掉另一台tomcat,看看

是否也可以继续提供服务。当然你也可以配置多台tomcat,但是原理都一样。

OK,讲到这里。
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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