nginx原理解析day09

本文深入探讨了Nginx的Master-Worker机制,包括工作原理、机制优势及合理配置方法。揭示了worker进程如何高效处理请求,以及如何通过调整worker数量优化服务器性能。

nginx原理解析day09

标签(空格分隔): nginx


1.master&worker

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master发放工作

2.work如何进行工作(机制介绍)

客户端发出请求到nginx中给master,master告诉worker,worker通过争抢机制获得任务,(nginx本身不支持java操作,需要依赖tomcat)然后再访问tomcat完成具体任务
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3.一个master和多个worker有什么好处

1.可以使用nginx -s reload 热部署,利于ngixn进行热部署操作 --第一个worker收到任务后,其他worker需要重新加载,进行后续任务的执行。第一个worker完成任务后,需要重新加载进行后续任务

2.每个worker是独立的进程,如果有一个出现问题,其他还可以继续进行争抢,实现请求过程,不会造成服务中断

4.设置多少worker合适

nginx同redis类似都采用了io多路复用机制,每个worker都是一个独立的进程,但每个进程只有一个主线程,通过异步非阻塞的方式来处理请求,即使再多请求也没问题。
每个worker的线程可以把一个cpu的性能发挥到极致,所以worker数和服务器的cpu数相等最为适宜。少了浪费,多了损耗。

5.设置worker数量

worker_processes 4
# work绑定cpu(4work绑定4cpu)
worker_cpu_affinity 0001 0010 0100 1000

# work绑定cpu(4work绑定8cpu中的4个)
worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000

6.连接数worker_connection

这个值表示每个worker进程所能建立连接的最大值,所以,一个nginx能建立的最大连接数,应该是worker_connections * worker_processes.

这里所说的最大连接数,对于HTTP请求本地资源来说,能够支持的最大并发数是worker_connections * worker_processes 如果是支持http1.1的浏览器每次访问要占两个连接,所以普通的静态访问最大并发数 要/2,而如果是HTTP作为反向代理来说,最大并发数/4,因为作为反向代理服务器,每个并发会建立与客户端的连接和与后端服务器的连接,会占用两个连接。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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