Nginx学习过程中的问题总结

本文探讨了在互联网高并发场景下,如何利用Nginx进行负载均衡,以提升网站承载能力。介绍了负载均衡的基本原理,对比了硬件与软件负载均衡的优劣,并详细记录了在本地环境中使用Nginx的具体操作。

Nginx的介绍就不在这里赘述了,有意向的可以去官网了解。在这里先简单一带而过。

互联网飞速发展的今天,大用户量、高并发已经成为互联网的主体。怎样能让一个网站能够承载几万个或几十万个用户的持续访问呢?这是一些中小网站急需解决的问题。用单机Tomcat搭建的网站,在比较理想的状态下能够承受的并发访问量在150到200左右。按照并发访问量占总用户数量的5%到10%这样计算,单点tomcat网站的用户人数在1500到4000左右。对于一个为全国范围提供服务的网站来说显然是不够用的。

为了解决这个问题,引入了负载均衡方法。负载均衡就是一个web服务器解决不了的问题,可以通过多个web服务器来平均分担压力来解决,并发过来的请求被平均分配到多个后台web服务器来处理,这样压力就被分解开来。

负载均衡服务器分为两种,一种是通过硬件实现的负载均衡服务器,简称硬负载均衡。例如:f5。

另一种是通过软件来实现的,简称软负载 : 例 如 apache和nginx。

接下来是记录了一下使用Nginx在自己电脑上的操作。

 

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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