nginx用作反向代理服务器

本文介绍Nginx如何通过反向代理减轻上游服务器负担,并利用子请求模式处理复杂请求,提高响应效率。

upstream

    nginx的核心功能——反向代理时基于upstream模块实现的。

    

反向代理方式是指用代理服务器来接受internet上的连接请求,然后将请求转发给内部网络中的上游服务器。一般的反向代理服务器的工作方式是一边接收客户端请求一边转发到上游服务器,而nginx当收到客户端请求时并不会立刻转发到上游服务器,而是先把用户请求完整的接受到nginx所在服务器的硬盘或内存中,再向上游服务器发起连接转发请求。这样做的缺点时延长了一个请求的处理时间,并且增加了用于缓存请求内容的内存和磁盘空间,优点则是降低了上游服务器的负载,尽量把压力放在了nginx服务器上。但是nginx返回上游服务器的结果时会边接收便转发。

    nginx的这种工作方式为什么能降低上游服务器的负载呢?因为一般情况下客户端与代理服务器之间的网络环境非常复杂,网速较慢,这样一个请求可能要持续很久才能完成。而代理服务器与上游服务器之间通常时内网,网速很快,这样对于同一个请求,在nginx和代理服务器之间的传输速度会远高于客户端,这样就大大缩短了该请求占用上游服务器的连接时间,就能有效的降低上有服务器的负载了。

    


subrequest——子请求

    subrequest是由http框架提供的一种分解复杂请求的设计模式,它可以把原始请求分解为许多子请求,使得诸多请求协同完成一个用户请求,并且每个请求只关注于一个功能。如果nginx需要将上游服务器的响应包体完全转发给下游客户端,就只需要使用upstream的方式就好,但是如果nginx需要根据上游服务器的响应来自己构建相应数据,就需要用到子请求,并由子请求使用upstream的机制来访问上游服务器。

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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