GoDoxy项目使用教程

GoDoxy项目使用教程

godoxy Easy to use reverse proxy with docker integration godoxy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/godoxy

1. 项目目录结构及介绍

GoDoxy项目的目录结构如下:

godoxy/
├── certs/                     # 存储SSL证书文件
│   ├── cert.crt
│   └── priv.key
├── compose.yml                # Docker Compose文件
├── config/                    # 配置文件目录
│   ├── config.yml             # 主配置文件
│   ├── middlewares/           # 中间件配置目录
│   │   ├── middleware1.yml
│   │   └── middleware2.yml
│   ├── providers/             # 提供者配置目录
│   │   ├── provider1.yml
│   │   └── provider2.yml
├── data/                      # 数据存储目录
│   ├── metrics/               # 度量数据
│   │   ├── uptime.json
│   │   └── system_info.json
└── .env                       # 环境变量文件
  • certs/:存放SSL证书文件,包括证书和私钥。
  • compose.yml:Docker Compose文件,用于定义和运行多容器Docker应用。
  • config/:配置文件目录,包含主配置文件和额外的中间件、提供者配置。
  • data/:数据存储目录,用于存放系统信息和运行时长等数据。
  • .env:环境变量文件,用于设置环境变量。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于compose.yml文件和.env环境变量文件。

  • compose.yml:这是一个Docker Compose文件,它定义了GoDoxy服务及其依赖的服务的配置。它包括服务名称、使用的镜像、环境变量、端口绑定等信息。

    示例片段:

    version: '3'
    services:
      godoxy:
        image: yusing/godoxy:latest
        environment:
          - PROXY_PORT=8080
        ports:
          - "8080:8080"
        volumes:
          - ./data:/data
        networks:
          - godoxy_net
    networks:
      godoxy_net:
    
  • .env:环境变量文件,用于设置GoDoxy在运行时需要使用的环境变量,如监听端口、数据库配置等。

    示例内容:

    PROXY_PORT=8080
    

启动项目时,你需要运行以下命令:

docker-compose up -d

这将启动在compose.yml文件中定义的所有服务。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过config/config.yml文件进行。

  • config/config.yml:这是GoDoxy的主配置文件,它包含了GoDoxy运行所需的所有配置信息,如代理设置、自动SSL配置、中间件设置等。

    示例配置:

    proxy:
      port: 8080
      ssl:
        enabled: true
        cert_path: ./certs/cert.crt
        key_path: ./certs/priv.key
      routes:
        - host: "*.domain.com"
          to: "http://localhost:8080"
    

在此文件中,你可以配置GoDoxy的监听端口、SSL设置、路由规则等。确保在修改配置后重启GoDoxy服务以应用新的配置。

godoxy Easy to use reverse proxy with docker integration godoxy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/godoxy

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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