【swoole】两种方式创建http服务

微服务Swoole(1)- 初识swoole,安装swoole 现在微服务Saas比较热门。那么微服务必然会选择Swoole。小编从零开始研究Swoole。 安装swoole 以mac操作系统为例,如果你是mac新手。 环境要求:php版本大于7.0 swoole php -v PHP 7.1.19 (cli) (built: Jun 25 2018 10:42:21) ( NTS ) Copyright (c) 1997-2018 The PHP... 阅读详情

在这里简述swoole两种API编写简单HTTP服务器。

swoole_server

使用swoole_server API,构建HTTP服务器,4个步骤:

  1. 构建Server对象
  2. 设置运行时参数
  3. 注册事件回调函数
  4. 启动服务器

直接代码体现,新建server.php:

<?php

//1.构建Server对象
$serv = new swoole_server("0.0.0.0", 9501);

//2.设置运行时参数
$serv->set(array(
    'worker_num' => 8,
    'daemonize' => 0,
    'max_request' => 10000,
    'dispatch_mode' => 2,
    'debug_mode'=> 1,
));

//3.注册事件回调函数
$serv->on('Receive', function($serv, $fd, $from_id, $data){
    $respData='<h1>Hello Swoole.</h1>';
    response($serv,$fd,$respData);//封装并发送HTTP响应报文
});

//4.启动服务器
$serv->start();

如何封装HTTP响应报文?首先你得知道HTTP响应报文的组成结构,如下图
http_response_body

知道了响应报文的组成结构,那我的响应报文应该是这样的:

HTTP/1.1 200
Server:SwooleServer
Content-Type:text/html;charset=utf8
Content-Length:13

<h1>Hello Swoole.</h1>

代码实现。


/**
* 发送内容
* @param \swoole_server $serv
* @param int $fd
* @param string $respData
* @return void
*/
function response($serv,$fd,$respData){
    //响应行
    $response = array(
        'HTTP/1.1 200',
    );
    //响应头
    $headers = array(
        'Server'=>'SwooleServer',
        'Content-Type'=>'text/html;charset=utf8',
        'Content-Length'=>strlen($respData),
    );
    foreach($headers as $key=>$val){
        $response[] = $key.':'.$val;
    }
    //空行
    $response[] = '';
    //响应体
    $response[] = $respData;
    $send_data = join("\r\n",$response);
    $serv->send($fd, $send_data);
}

到此,一个简单响应Hello Swoole.的HTTP服务器就完成了。完整代码:这里
(访问不了gist?配置本地hosts文件: 192.30.252.141 gist.github.com )

运行 php server.php,浏览器访问http://127.0.0.1:9501/,当然我们常常使用Nginx作为前端代理,设一个测试域名www.server.com,本地设置hosts映射,就能通过域名来访问了。Nginx配置:这里
注意:当响应报文格式不正确时,浏览器页面会一直转菊花,等待请求返回...

再后来,有了swoole_http_server,HTTP服务器代码就变得更加简单了!

swoole_http_server

<?php

$http = new swoole_http_server("127.0.0.1", 9501);
$http->on('request', function ($request, $response) {
    $html = "<h1>Hello Swoole.</h1>";
    $response->end($html);
});

没错,就这几行代码就实现了。不再需要封装响应报文。swoole_http_server 继承于 swoole_server,是swoole内置Http服务器的支持,通过几行代码即可写出一个异步非阻塞多进程的Http服务器。

Notice:swoole_http_server对Http协议的支持并不完整,建议仅作为应用服务器。并且在前端增加Nginx作为代理
基于swoole的高性能的mvc的http服务器框架--swoolefy 很高兴能够正式完成并开源一个基于swoole实现的高性能的mvc的微服务框架。主要的实现功能:尝鲜地址:https://github.com/bingcool/swoolefy,欢迎star和issue开发文档:https://www.kancloud.cn/bingcoolhuang/php-swoole-swoolefy/587501同时也正式在swoole官网的衍开源项目推广栏得到swool... 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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佐佐的佐
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