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。

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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