apache 整合tomcat

本文介绍了一种Apache与Tomcat集成的配置方法,通过使用mod_jk模块实现负载均衡和IP段过滤等功能。详细步骤包括mod_jk的安装、配置文件的修改等。

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apache与tomcat集成有许多优点,我很早以前配置的tomcat负载均衡就是由apache做前端,由apache请求派,

从而发达到负载均衡的,而apache在稳定性上也是强于tomcat的,他们两个的集成可以弥补tomcat许多先天配置的不足。

例如最近的一个ip段过滤的需求要采用这种集成方案。因为tomcat的ip过滤达不到想要的效果,tomcat的ip过滤只能设置

某个ip,而不能设置ip段,十分的不爽,逼着我把apache集成进来。下面讲一讲集成方案。配置这个我采用的版本是:

apache_2.2.11-win32-x86-no_ssl.msi

apache-tomcat-6.0.18免安装版.zip

mod_jk-1.2.28-httpd-2.2.3.so(这个东东的版本比较苛刻,反正我用mod_jk-1.2.28-httpd-2.0.52.so配置的时候就不好使)
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1.将mod_jk-1.2.28-httpd-2.2.3.so复制到E:\Apache2.2\modules(我的apache安装目录),我把他改了下名,方便后面的操作

改名为mod_jk.so。

2.创建 workers.properties 文件,内容如下:

# Define 1 real worker using ajp13

worker.list=worker1

# Set properties for worker1 (ajp13)

worker.worker1.type=ajp13

worker.worker1.host=localhost

worker.worker1.port=8009

拷贝到E:\Tomcat\conf\jk下,这是我tomcat的安装目录。

3.修改 Tomcat server.xml 文件

找到下面这行内容并在后面添加配置信息:

<Engine name="Catalina" defaultHost="localhost">

配置信息如下:


<!-- You should set jvmRoute to support load-balancing via AJP ie :
<Engine name="Catalina" defaultHost="localhost" jvmRoute="jvm1">
-->
<Engine name="Catalina" defaultHost="localhost">

<Listener className="org.apache.jk.config.ApacheConfig"
workersConfig="conf/jk/workers.properties"
modJk="E:/Apache2.2/modules/mod_jk.so"
jkLog="logs/mod_jk.log"
jkDebug="info"
jkWorker="worker1"
noRoot="true"
/>


<!--For clustering, please take a look at documentation at:
/docs/cluster-howto.html (simple how to)
/docs/config/cluster.html (reference documentation) -->
<!--
<Cluster className="org.apache.catalina.ha.tcp.SimpleTcpCluster"/>
-->

4.修改 Apache httpd.conf 文件

在文件最后加上

#To be added at the end of your httpd.conf

Include E:/Tomcat/conf/auto/mod_jk.conf


5.重启 Tomcat 并自动生成 mod_jk.conf

我生成的mod_jk.conf为:


########## Auto generated on Wed Apr 29 18:08:28 CST 2009##########

<IfModule !mod_jk.c>
LoadModule jk_module "E:/Apache2.2/modules/mod_jk.so"
</IfModule>

JkWorkersFile "E:/Tomcat/conf/jk/workers.properties"
JkLogFile "E:/Tomcat/logs/mod_jk.log"

JkLogLevel info

<VirtualHost localhost>
ServerName localhost

JkMount /manager worker1
JkMount /manager/* worker1

JkMount /docs worker1
JkMount /docs/* worker1

JkMount /examples worker1
JkMount /examples/* worker1

JkMount /host-manager worker1
JkMount /host-manager/* worker1

JkMount /YangFan worker1
JkMount /YangFan/* worker1
</VirtualHost>

6.启动 Apache 并测试配置,如果版本和我一致的话,应该成功。如果不成功就是路径配置有问题。

都启动好以后,地址栏输入http://localhost/****(tomcat中的项目目录),如果成功进入项目就说明配置成功。

OK,集成完成。
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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