nginx反向代理

本文介绍了一个具体的Nginx反向代理案例,详细解释了如何通过配置Nginx将请求从一个域名转发到另一个服务的过程。从域名解析开始,经过Nginx接收请求、配置反向代理规则,到最后由目标服务处理请求并返回结果。
  1. 浏览器准备发起请求,访问http://mamage.leyou.com,但需要进行域名解析

  2. 优先进行本地域名解析,因为我们修改了hosts,所以解析成功,得到地址:127.0.0.1

  3. 请求被发往解析得到的ip,并且默认使用80端口:http://127.0.0.1:80

    本机的nginx一直监听80端口,因此捕获这个请求

  4. nginx中配置了反向代理规则,将manage.leyou.com代理到127.0.0.1:9001,因此请求被转发

  5. 后台系统的webpack server监听的端口是9001,得到请求并处理,完成后将响应返回到nginx

  6. nginx将得到的结果返回到浏览器

完整配置:
在conf下的nginx.conf文件

```nginx
#user  nobody;
worker_processes  1;

events {
    worker_connections  1024;
}

http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;
    sendfile        on;
   
    keepalive_timeout  65;

    gzip  on;
	server {
        listen       80;
        server_name  manage.leyou.com;

        proxy_set_header X-Forwarded-Host $host;
        proxy_set_header X-Forwarded-Server $host;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

        location / {
			proxy_pass http://127.0.0.1:9001;
			proxy_connect_timeout 600;
			proxy_read_timeout 600;
        }
    }
	server {
        listen       80;
        server_name  api.leyou.com;

        proxy_set_header X-Forwarded-Host $host;
        proxy_set_header X-Forwarded-Server $host;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

        location / {
			proxy_pass http://127.0.0.1:10010;
			proxy_connect_timeout 600;
			proxy_read_timeout 600;
        }
    }
}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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