nginx

https://www.cnblogs.com/zhouxinfei/p/7862285.html 参考的博客地址,也有配置参考

http://www.nginx.cn/76.html nginx.conf 具体配置参考

nginx是一款自由的、开源的、高性能的HTTP服务器和反向代理服务器;同时也是一个IMAP、POP3、SMTP代理服务器;nginx可以作为一个HTTP服务器进行网站的发布处理,另外nginx可以作为反向代理进行负载均衡的实现。(所以说可以作为web服务器,反向代理负载均衡服务器,邮件服务器)

正向代理举例,如翻墙代理,可以隐藏客户端。

反向代理举例,如淘宝的分布式部署,通过反向代理,一台代理服务器,分发用户请求到不同的服务器主机,

可以隐藏服务器。此处淘宝服务器是被代理角色,用户是目标角色,nginx是代理角色。

某宝网站中大部分功能也是直接使用nginx进行反向代理实现的,并且通过封装nginx和其他的组件之后起了个高大上的名字:Tengine。各个服务器的分布式部署

具体讲解负载均衡:

这里提到的客户端发送的、nginx反向代理服务器接收到的请求数量,就是我们说的负载量

请求数量按照一定的规则进行分发到不同的服务器处理的规则,就是一种均衡规则

所以~将服务器接收到的请求按照规则分发的过程,称为负载均衡。

有硬件负载均衡(性能好,昂贵)也有软件负载均衡(普遍)。


nginx支持的负载均衡调度算法方式如下:

  1. weight轮询(默认):接收到的请求按照顺序逐一分配到不同的后端服务器,即使在使用过程中,某一台后端服务器宕机,nginx会自动将该服务器剔除出队列,请求受理情况不会受到任何影响。 这种方式下,可以给不同的后端服务器设置一个权重值(weight),用于调整不同的服务器上请求的分配率;权重数据越大,被分配到请求的几率越大;该权重值,主要是针对实际工作环境中不同的后端服务器硬件配置进行调整的。

  2. ip_hash:每个请求按照发起客户端的ip的hash结果进行匹配,这样的算法下一个固定ip地址的客户端总会访问到同一个后端服务器,这也在一定程度上解决了集群部署环境下session共享的问题。

  3. fair:智能调整调度算法,动态的根据后端服务器的请求处理到响应的时间进行均衡分配,响应时间短处理效率高的服务器分配到请求的概率高,响应时间长处理效率低的服务器分配到的请求少;结合了前两者的优点的一种调度算法。但是需要注意的是nginx默认不支持fair算法,如果要使用这种调度算法,请安装upstream_fair模块

  4. url_hash:按照访问的url的hash结果分配请求,每个请求的url会指向后端固定的某个服务器,可以在nginx作为静态服务器的情况下提高缓存效率。同样要注意nginx默认不支持这种调度算法,要使用的话需要安装nginx的hash软件包


成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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