Linux下nginx+tomcat+memcached

  1. 安装并配置nginx

    1. 安装nginx需要安装前置依赖 yum -y install gcc-c++

    2. 安装 nginx 解压文件 tar -zxvf nginx-1.2.9.tar.gz后进入解压文件夹目录 ./configure make&&make install 配置相关文件 安装目录在 /usr/local/nginx在conf目录下新建 proxy.conf 文件 vi proxy.conf

    配置文件

    补充参数详解日志类型有:debug | info | notice | warn | error | crit

    worker_rlimit_nofile 65535 一个nginx进程打开的最多文件描述符数目,理论值应该是最多打开文件数(系统的值ulimit -n)与nginx进程数相除,但是nginx分配请求并不均匀,所以建议与ulimit -n的值保持一致。

    Events #工作模式与连接数上限

    {

    use epoll;

    #参考事件模型,use [ kqueue | rtsig | epoll | /dev/poll | select | poll ]; epoll模型是Linux 2.6以上版本内核中的高性能网络I/O模型,如果跑在FreeBSD上面,就用kqueue模型。

    worker_connections 65535;

    #单个进程最大连接数(最大连接数=连接数*进程数)

    }

    #设定http服务器

    http

    {

    include mime.types; #文件扩展名与文件类型映射表

    default_type application/octet-stream; #默认文件类型

    #charset utf-8; #默认编码

    server_names_hash_bucket_size 128; #服务器名字的hash表大小

    client_header_buffer_size 32k; #上传文件大小限制

    large_client_header_buffers 4 64k; #设定请求缓

    client_max_body_size 8m; #设定请求缓

    sendfile on; #开启高效文件传输模式,sendfile指令指定nginx是否调用sendfile函数来输出文件,对于普通应用设为 on,如果用来进行下载等应用磁盘IO重负载应用,可设置为off,以平衡磁盘与网络I/O处理速度,降低系统的负载。注意:如果图片显示不正常把这个改成off。

    autoindex on; #开启目录列表访问,合适下载服务器,默认关闭。

    tcp_nopush on; #防止网络阻塞

    tcp_nodelay on; #防止网络阻塞

    keepalive_timeout 120; #长连接超时时间,单位是秒

     

    #FastCGI相关参数是为了改善网站的性能:减少资源占用,提高访问速度。下面参数看字面意思都能理解。

    fastcgi_connect_timeout 300;

    fastcgi_send_timeout 300;

    fastcgi_read_timeout 300;

    fastcgi_buffer_size 64k;

    fastcgi_buffers 4 64k;

    fastcgi_busy_buffers_size 128k;

    fastcgi_temp_file_write_size 128k;

     

    #gzip模块设置

    gzip on; #开启gzip压缩输出

    gzip_min_length 1k; #最小压缩文件大小

    gzip_buffers 4 16k; #压缩缓冲区

    gzip_http_version 1.0; #压缩版本(默认1.1,前端如果是squid2.5请使用1.0)

    gzip_comp_level 2; #压缩等级

    gzip_types text/plain application/x-javascript text/css application/xml;

    #压缩类型,默认就已经包含textml,所以下面就不用再写了,写上去也不会有问题,但是会有一个warn。

    gzip_vary on;

    #limit_zone crawler $binary_remote_addr 10m; #开启限制IP连接数的时候需要使用

    1.down 表示单前的server暂时不参与负载

    2.weight 默认为1.weight越大,负载的权重就越大。

    3.max_fails:允许请求失败的次数默认为1.当超过最大次数时,返回proxy_next_upstream 模块定义的错误

    4.fail_timeout:max_fails次失败后,暂停的时间。

    5.backup:其它所有的非backup机器down或者忙的时候,请求backup机器。所以这台机器压力会最轻

    此图将静态文件交给nginx处理jsp action 等动态的交给tomcat 处理

    配置完成后运行/usr/local/nginx/sbin/nginx -t校验配置文件

    /usr/local/nginx/sbin/nginx -s stop

    kill -HUP `cat /usr/local/nginx/nginx.pid`

  2. 配置tomcat并配置好项目并测试

    1. 上面所述配置的nginx是在169.254.19.4 的机器上配置好的,接下来整两台虚拟机ip分别是169.254.19.5和169.254.19.6 ,分别装好JDK并配置好环境变量,将tomcat的Linux版用winscp传到/usr/soft 执行tar -zxvf apache-tomcat-6.0.37.tar.gz 解压
    2. 将编译好的项目test放进tomcat的webapps下,在test工程下面有一个test.jsp文件内容如下:

    <%@ page contentType="text/html; charset=GBK" %>

    <%@ page import="java.util.*" %>

    <html><head><title>Cluster App Test</title></head>

    <body>

    Server Info:

    <%

    out.println(request.getLocalAddr() + " : " + request.getLocalPort()+"<br>");%>

    <%

    out.println("<br> ID " + session.getId()+"<br>");

    String dataName = request.getParameter("dataName");

     

    if (dataName != null && dataName.length() > 0) {

    String dataValue = request.getParameter("dataValue");

    session.setAttribute(dataName, dataValue);

    }

     

    out.print("<b>Session ??±í</b>");

     

    Enumeration e = session.getAttributeNames();

     

    while (e.hasMoreElements()) {

    String name = (String)e.nextElement();

    String value = session.getAttribute(name).toString();

    out.println( name + " = " + value+"<br>");

    System.out.println( name + " = " + value);

    }

    %>

    <form action="test.jsp" method="POST">

    ????:<input type=text size=20 name="dataName">

    <br>

    ??:<input type=text size=20 name="dataValue">

    <br>

    <input type=submit>

    </form>

    </body>

    </html>

    1. 进入bin目录下执行./startup.sh 启动tomcat 不访问nginx直接访问tomcat网页,发现时可以访问的
    2. 接下来就是该配置tomcat相关配置,在conf目录下 vi server.xml

      进入项目配置项目的web.xml

    3. 分别重启两台机器的tomcat服务
  3. 测试结果

    1. 分别查看logs下面的catalina.out

  4. 配置memcached管理sessionID

    1. 首先要去掉上面的sessionID的广播配置, vi ../conf/server.xml 编辑server.xml文件注释掉广播sessionID的配置,此时访问nginx发现每次得到的sessionID是变的
    2. 将session交给memcached来管理,可以自己写java代码来实现,但目前有msm(Memcached-session-manager)工具能完成此功能,只要配置一下就行了当然在这之前要在tomcat的lib目录下放入如下五个jar包:

    javolution-5.4.3.1.jar

    memcached-2.4.2.jar

    memcached-session-manager-1.3.0.jar

    msm-javolution-serializer-cglib-1.3.0.jar

    msm-javolution-serializer-jodatime-1.3.0.jar

    1. 将上述jar包依次放在每个tomcat下面的lib目录后,配置conf下的context.xml

    Msm配置可以分为stickty(沾粘会话)和non-sticky(非沾粘会话)两种集群方式上面所示为沾粘会话,非沾粘会话模式在<Manager />节点中加上如下属性:

    sticky="false"

    lockingMode="auto"

    sessionBackupAsync="false"

    理论上讲:sticky就是前端的loadbanlence能保证每个用户的请求都路由到了同一个tomcat上。
    non-sticky则每一次请求都可能路由到了不同的tomcat中

    但是目前仍没有实验出来上述差别

    1. 上面配置基于配置好一台可用的memcached服务器,memcached服务器的配置详见Linux搭建memcached.doc文档
    2. 然后重启每台tomcat并访问,如果memcached管理session配置不成功的,前面已经将sessionID群发配置去掉了,此时访问nginx会每次返回不同的sessionID,反之,配好之后不停刷新多次访问显示的sessionID依然不变而且sessionID后面还有memcached服务器节点的名字,如图:
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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