事例学习开发WEBSERVER服务器(一)

我想有很多朋友和我一样,想要了解APACHE NGINX的工作原理,最终能独立写一个服务器。我对C语言开发几乎一窍不通,看了网上的很多文章,都是先讲SOCKET编程等等几百页之后,才能讲到这里,学习起来很痛苦,经常思考是否可以另外一种方式,倒叙的方式让其他的人学习起来不那么痛苦。好吧废话少说,咱们开始吧~

今天要做的工作目标:配置环境,浏览源代码。

一、下载WEBSERVER程序(下载

二、安装。make

三、启动服务器端服务。./shttpd

[root@sysadmin webserver]# ./shttpd 
sHTTPD ListenPort: 8062
       MaxClient: 4
       DocumentRoot: /usr/local/var/www/
       DefaultFile:index.html
       CGIRoot: 
       DefaultFile:index.html
       TimeOut:3
       ConfigFile:/etc/sHTTPd.conf
==>Worker_ScheduleRun
==>Worker_Init
==>Worker_Add
==>worker
<==Worker_Add
==>Worker_Add
==>worker
<==Worker_Add
<==Worker_Init

四、测试。curl '127.0.0.1:8062/index.html'

[root@sysadmin study]# curl '127.0.0.1:8062/index.html'
test

 

五、SERVER显示

client comming
Do task
==>do_work
select retval:1
Read 166 bytes,'GET /index.html HTTP/1.1
User-Agent: curl/7.15.5 (i686-redhat-linux-gnu) libcurl/7.15.5 OpenSSL/0.9.8b zlib/1.2.3 libidn/0.6.5
Host: 127.0.0.1:8062
Accept: */*

'
==>Request_Parse
==>Request_HeaderParse
<==Request_HeaderParse
URI:'/index.html',patch:'/usr/local/var/www///index.html'
<==Request_Parse
==>Request_Handle
==>Method_Do
==>Method_DoGet
==>Mine_Type
uri:/index.html,len:11,ext is html
found it, ext is html
<==Mine_Type
n:-1
content length:5, status:206
<==Method_DoGet
<==Method_Do
echo header:HTTP/1.1 206 Partial Content
Date: Thu, 04 Apr 2013 13:45:15 GMT
Last-Modified: Mon, 01 Apr 2013 21:08:47 GMT
Etag: "515986df.5"
Content-Type: text/html
Content-Length: 5
Accept-Ranges: bytes
Content-Range: bytes 0-4/5

, write to client 229 bytes, status:206
response len:16384, content length:5
read 5 bytes,write 5 bytes
<==Request_Handle
select retval:1
Read 0 bytes,''
<==do_work

六、先到这里!剩下的就是有空的时候看看程序,体会一下结果是什么出来的。


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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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