调整Squid反向代理参数提高命中率

本文通过调整Squid缓存参数,显著提升了缓存命中率至79.3%,有效减轻了后端Web服务器的负载。实验数据显示,后端服务器负载降低约20%,证明了缓存优化的有效性。

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 以前曾经粗略查过我们为MediaWiki平台安装的Squid的命中率以便验证效果,记得多在70%上下。

  最近又把一段时间的Squid日志下载下来,详细统计了命中率数据,结果如下:

项目访问总数TCP_HITTCP_IMS_HITTCP_MEM_HITTCP_MISSTCP_DENIED
数量178万73万17万19万35万29万(当时屏蔽很多)
命中百分比(去掉DENIED后)100%50.0%11.4%12.8%23.5%未计入
合计命中74.2%

  10月21日调整了一些参数:

# cache_mem 8 MB
cache_mem 64 MB

# maximum_object_size 4096 KB
maximum_object_size 16384 KB

# maximum_object_size_in_memory 8 KB
maximum_object_size_in_memory 256 KB

# ipcache_size 1024
ipcache_size 2048

# fqdncache_size 1024
fqdncache_size 2048

#Default:
cache_dir ufs /usr/local/squid/cache 2048 32 512

  调整过后的几天感觉访问速度要快一些,后面的web服务器的负载也似乎明显减少。

  10月22日的Squid记录统计如下:

项目访问总数TCP_HITTCP_IMS_HITTCP_MEM_HITTCP_MISSTCP_DENIED
数量174万92万23万23万34万698(后来屏蔽很少)
命中百分比(去掉DENIED后)100%52.9%13.2%13.2%19.5%未计入
合计命中79.3%

  从以上统计对比来看,总体命中率增加了5.1%,MISS转到Web服务器减少了4%,别看这4%,对于后端Web服务器来说,就是降低了约20%负载,还是有明显作用的,以后再跟踪一段时间,如果有必要还要继续调整参数、更换硬件来提高缓存效率。

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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