http nginx 实现动静分离

超详细的Nginx入门教程 一、什么是nginx Nginx (engine x) 是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器,使用c语言编写的一款web服务软件. Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器,在BSD-like 协议下发行。其特点是占有内存少,并发能力强,事实上nginx的并发能力在同类型的网页服务器中表现较好,中国大陆使用nginx网站用户有:百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等。 二、为什么使用nginx? 作用: 1.反向代... 阅读详情

nginx 实现动静分离

  • 为了加快网站的解析速度,可以把动态页面和静态页面由不同的服务器来解析,加快解析速度。
  • 降低原来单个服务器的压力。 在动静分离的tomcat的时候比较明显,因为tomcat解析静态很慢,
  • 其实这些原理的话都很好理解,简单来说,就是使用正则表达式匹配过滤,然后交给不同的服务器。

1、准备环境

192.168.62.159   代理服务器
192.168.62.157   动态资源
192.168.62.155   静态资源

准备一个nginx代理 两个http 分别处理动态和静态。

2,配置代理服务器

  • 192.168.62.159 代理服务器
1.配置nginx反向代理upstream;
[root@nginx-server conf.d]# cat upstream.conf 
upstream static {
        server 192.168.62.155:80 weight=1 max_fails=1 fail_timeout=60s;
}
upstream phpserver {
        server 192.168.62.157:80 weight=1 max_fails=1 fail_timeout=60s;
}
     server {
        listen      80;
        server_name     localhost;
        #动态资源加载
        location ~ \.(php|jsp)$ {
            proxy_pass http://phpserver;
            proxy_set_header Host $host:$server_port;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
                }
        #静态资源加载
        location ~ .*\.(html|gif|jpg|png|bmp|swf|css|js)$ {
            proxy_pass http://static;
            proxy_set_header Host $host:$server_port;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
                }
        }

3,配置静态资源服务器

  • 192.168.62.155 静态资源
#静态资源配置   主配置文件-include /etc/nginx/conf.d/*.conf
# vim /etc/nginx/conf.d/static.conf
server {
        listen 80;
        server_name     localhost;

        location ~ \.(html|jpg|png|js|css|gif|bmp|jpeg) {
        root /home/www/nginx;
        index index.html index.htm;
        }
}

[root@nginx-server2 nginx]# cat /home/www/nginx/index.html    //模拟静态资源
hello 155

4,配置动态资源服务器

  • 192.168.62.157 动态资源
#动态资源配置:
yum 安装php7.1
[root@nginx-server ~]# rpm -Uvh https://mirror.webtatic.com/yum/el7/epel-release.rpm
[root@nginx-server ~]# rpm -Uvh https://mirror.webtatic.com/yum/el7/webtatic-release.rpm
[root@nginx-server ~]# yum install php71w-xsl php71w php71w-ldap php71w-cli php71w-common php71w-devel php71w-gd php71w-pdo php71w-mysql php71w-mbstring php71w-bcmath php71w-mcrypt -y
[root@nginx-server ~]# yum install -y php71w-fpm
[root@nginx-server ~]# systemctl start php-fpm
[root@nginx-server ~]# systemctl enable php-fpm
编辑nginx的配置文件:
server {
        listen      80;
        server_name     localhost;
        location ~ \.php$ {
            root   /home/nginx/html;  
                        #指定网站目录
            fastcgi_pass   127.0.0.1:9000;   
                    #指定访问地址
            fastcgi_index  index.php;		
                    #指定默认文件
            fastcgi_param  SCRIPT_FILENAME  $document_root$fastcgi_script_name; 
                    #站点根目录,取决于root配置项
            include        fastcgi_params;  
                    #包含nginx常量定义
        		}
}
        
[root@nginx-server1 html]# cat /home/nginx/html/index.php   //模拟动态资源
dongtai
  • 当访问静态页面的时候location 匹配到 (html|jpg|png|js|css|gif|bmp|jpeg) 通过转发到静态服务器,静态服务通过location的正则匹配来处理请求。

  • 当访问动态页面时location匹配到 .\php 结尾的文件转发到后端php服务处理请求。

<192.168.62.157/index.php>
dongtai

<192.168.62.155/index.html>
hello 155

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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