Nginx学习序章

最近项目上发布的服务要做一下反向代理 ,被我们的服务器大佬分配了一个小小的福利,去学习nginx首先实现在windows环境下的反向代理。
从Nginx的安装到更改配置文件一步一步来,首先我们来说nginx的安装以及运行会遇到的问题。

下载

小编有个爱好那就是用谷歌,去官网下载,不爱用破解版,除非是实在没办法了。
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直接搜索Nginx For Windows,进入nginx 的官方,这个页面,最上面的是最新版本,中间的是稳定版本,建议大家下载稳定版本。

安装运行

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下载下来以后解压,直接解压到C盘,然后我们可以用cmd命令符来启动nginx,在我们的nginx根目录下按住Shift+鼠标右键
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这样不用利用cd去找到我们的根目录了。接下来启动
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我们可以在任务管理器中查看我们的进程,看看是否启动了,如果发现没有启动,直接去nginx目录中log目录下的error日志文件里面查看错误日志

遇到问题

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一开始nginx会给用户一个默认的nginx.config文件,也就是配置文件,默认端口号是80,但是大多数情况端口会被其他进程占用怎么查看呢?以上图片就i是80端口被占用,我们可以直接利用命令行来查看
netstat -aon|findstr “端口号”
这个命令会告诉你端口号被哪些程序占用,然后进程管理器或命令kill掉进程就好了,但是很多时候都是注册表的80端口占用,这样就需要修改注册表
win+R输入regedit
进入\HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\HTTP
把Start中的值改为0
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这样注册表的问题就解决了,重新启动Nginx,然后在网址栏输入127.0.0.1会进入Nginx的界面,这样你的nginx就算启动了。
下一篇Nginx文章为大家分享如何利用Nginx解决反向代理问题,以及为什么要利用反向代理,敬请期待~

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
<think>嗯,用户想了解Docker的学习路径。首先我得理清楚Docker的基础知识,然后分步骤来规划。可能用户是刚开始接触容器技术,需要从最基础的概念讲起。 首先应该介绍Docker是什么,为什么需要它。然后安装和环境配置,这部分可能需要涵盖不同操作系统的安装步骤,比如Windows、macOS和Linux。接着是基本命令,像镜像和容器的管理,这部分比较实用,用户可能需要实际操作例子。 接下来是Dockerfile和镜像构建,这是关键部分,用户需要学会如何自定义镜像。之后是数据管理和网络配置,这些在实际项目中很重要,比如卷的使用和容器间通信。然后是Docker Compose,处理多容器应用,用户可能会用到这个来部署复杂应用。 高级部分可能需要包括Docker Swarm和Kubernetes的基础,但用户可能暂时不需要太深入,可以简要提一下。最后是安全性和最佳实践,确保用户了解如何安全地使用Docker。 还要考虑用户可能的应用场景,比如开发、测试或者生产环境部署。可能需要推荐一些实践项目,比如搭建Web应用,帮助用户巩固知识。另外,学习资源方面,官方文档和社区资源很重要,可以推荐一些书籍或者在线课程。 需要检查是否有遗漏的部分,比如是否提到监控和日志管理,或者与其他工具集成,比如CI/CD。不过作为学习路径,可能先集中在核心内容,高级话题可以后续扩展。 最后,确保结构清晰,步骤由浅入深,让用户能够循序渐进地学习。避免使用过于专业的术语,保持解释的易懂性。同时,注意使用正确的Markdown格式,特别是数学公式部分,不过在这个问题中可能用不上,但需要遵守系统指令中的格式要求。</think>以下是分阶段Docker学习路径(建议配合实践操作): 一、基础入门阶段(1-2周) 1. 核心概念理解 - 容器与虚拟机的本质区别(资源隔离 vs 硬件虚拟化) - 镜像分层存储原理(联合文件系统) - 容器生命周期管理(创建→运行→停止→销毁) 2. 环境搭建 ```bash # Linux安装示例 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker sudo systemctl enable --now docker ``` 3. 基础指令实践 ```bash docker run -d -p 80:80 --name web nginx:alpine # 启动Nginx容器 docker exec -it web sh # 进入容器shell docker logs --tail 50 web # 查看日志 ``` 二、进阶应用阶段(2-4周) 1. Dockerfile编写技巧 ```dockerfile FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "app:app"] ``` 2. 数据持久化方案 ```bash docker volume create db-data docker run -d -v db-data:/var/lib/mysql mysql:8.0 ``` 3. 网络配置实践 ```bash docker network create app-net docker run -d --net=app-net --name db redis:6 docker run -d --net=app-net -p 8080:80 webapp ``` 三、生产级部署阶段(1-2个月) 1. Docker Compose编排 ```yaml version: '3.8' services: web: build: . ports: - "5000:5000" depends_on: - redis redis: image: "redis:alpine" ``` 2. 镜像优化策略 - 多阶段构建(减少最终镜像体积) - 安全扫描(使用docker scan) - 镜像签名验证 3. 容器监控方案 ```bash docker stats # 实时资源监控 docker run -d -p 8080:8080 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock dockersamples/visualizer ``` 四、持续学习建议 1. 官方文档精读(https://docs.docker.com) 2. 实验平台练习(推荐Play with Docker) 3. 参与社区项目(Docker GitHub仓库issue区) 4. 云原生技术延伸(Kubernetes、Service Mesh) 重点实践项目建议: 1. 构建完整LNMP环境 2. 实现CI/CD流水线 3. 搭建微服务架构演示系统 4. 容器安全加固实验 避坑指南: - 避免使用latest标签 - 容器内不要存储重要数据 - 生产环境限制容器资源配额 - 定期更新基础镜像版本 学习资源推荐: - 《Docker——容器与容器云(第2版)》 - 极客时间《深入剖析Kubernetes》(前4章) - Docker官方认证课程(DCA) - Katacoda交互式学习平台 建议每天保持1小时实践时间,通过实际项目巩固知识体系。遇到问题时,善用docker inspect命令分析容器状态,多查阅Docker官方文档的CLI参考手册。
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