How to configure Nginx Gzip compression

本文详细介绍了如何在Nginx中启用Gzip压缩功能,通过调整配置文件实现节省带宽并显著提高网页加载速度。通过简单的编辑nginx.conf文件并重启服务,即可激活Gzip压缩,测试方法也一并给出。

Enabling Gzip compression in Nginx is very easy, and allow us to save bandwidth transfer and also almost duplicate/triplicate our page speed. First step is edit nginx.conf file, that could be located somewhere /etc/nginx/nginx.conf or /usr/local/nginx/conf/nginx.conf, in most distributions.

Once there, you just need to add this code to the http section, like this:

http {
...
...
...
# enable gzip compression
gzip on;
gzip_min_length  1100;
gzip_buffers  4 32k;
gzip_types    text/plain application/x-javascript text/xml text/css;
gzip_vary on;
# end gzip configuration
...
...
...
}

Once you finish editing the file, just restart nginx:

/etc/init.d/nginx restart

How to test Gzip compression is working in Nginx?

[my@lan ~]$ curl --header "Accept-Encoding: gzip,deflate,sdch" -I http://www.nginxtips.com
HTTP/1.1 200 OK
Server: nginx
Date: Tue, 26 Feb 2013 15:41:38 GMT
Content-Type: text/html; charset=UTF-8
Connection: keep-alive
Vary: Accept-Encoding
X-Pingback: http://www.nginxtips.com/xmlrpc.php
Content-Encoding: gzip

If you see “Content-Encoding: gzip”, that means your page was served using Nginx Gzip Module.

要编写一个程序来实现文件压缩使用Huffman编码,首先需要了解Huffman树的概念,它是一种用于构建最优前缀码的数据结构。以下是实现的基本步骤: 1. **读取文件内容**: 使用文件操作库(如Python的`open()`函数)读取原始文件,将其内容转换成字符数组。 2. **计算频率**: 计算每个字符在文本中出现的次数,创建一个字典存储每个字符及其频率。 3. **构建Huffman树**: 使用字符频率作为节点权重,应用Huffman算法构建二叉树。这个过程中会合并频率低的节点直到只剩下一个。 4. **生成Huffman编码**: 遍历生成的Huffman树,从根到叶节点,记录每个字符对应的编码路径。 5. **压缩数据**: 将原始文本中的字符替换为其Huffman编码。 6. **计算压缩比**: 压缩后的数据长度除以原始数据长度,得到压缩比。 7. **输出结果**: 输出压缩后的数据以及压缩比率。 8. **测试与验证**: 将压缩后的数据写入新文件,然后解压并检查是否恢复了原始数据,同时再次测量压缩后的数据大小,确认压缩效果。 下面是一个简单的Python示例代码框架: ```python import heapq from collections import defaultdict # ...省略实际读取文件和频率计算部分... def huffman_tree(freqs): # Huffman树构造过程... def build_codes(tree): # 编码生成过程... def compress(data, codes): # 压缩数据部分... def main(): freqs = {...} # 字符频率字典 tree = huffman_tree(freqs) codes = build_codes(tree) compressed_data = compress(original_data, codes) original_size = len(original_data) compressed_size = len(compressed_data) compression_ratio = compressed_size / original_size print("Compressed data:", compressed_data) print(f"Compression ratio: {compression_ratio}") # 测试解压和数据完整性... decompressed_data = decompress(compressed_data, codes) assert original_data == decompressed_data if __name__ == "__main__": main() ```
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