采用Apache + Tomcat配置GWT服务器

原理: 使用Apache作为GWT的静态文本和文件的服务器,Tomcat作为RPC通讯的Servlet服务器; 通过Apache的反向代理,把客户端请求的服务反向代理到请求Tomcat里的Servlet的服务,从而实现静态文本文件服务器和Servlet服务器的分离,Apache负责静态文本和文件的处理,而Tomcat只负责服务端Servlet的服务.最终可达到静态文件服务器和服务端服务器之间采用专线通讯的功能,提供服务器的效率和安全(Apache比Tomcat处理静态文件的效率高,而Tomcat中可以放入到需专线通讯的内网中,提高安全).

 

示意图:


配置:

Apache 反向代理的配置

通过修改Apache的配置文件httpd.conf 反向代理需要请求服务的Servlet服务

在httpd.conf添加如下的配置信息

LoadModule proxy_module modules/mod_proxy.so
LoadModule proxy_balancer_module modules/mod_proxy_balancer.so
LoadModule proxy_http_module modules/mod_proxy_http.so

ProxyRequests On

ProxyPass /com.hotye/rpc 					http://131.1.2.217:8080/com.hotye/rpc
ProxyPassReverse /com.hotye/rpc		 		http://131.1.2.217:8080/com.hotye/rpc

ProxyPass /com.hotye/tenpayResponse 				http://131.1.2.217:8080/com.hotye/tenpayResponse
ProxyPassReverse /com.hotye/tenpayResponse		 	http://131.1.2.217:8080/com.hotye/tenpayResponse

ProxyPass /com.hotye/validateCode 				http://131.1.2.217:8080/com.hotye/validateCode
ProxyPassReverse /com.hotye/validateCode		 	http://131.1.2.217:8080/com.hotye/validateCode

ProxyPass /com.hotye/uploadImage 				http://131.1.2.217:8080/com.hotye/uploadImage
ProxyPassReverse /com.hotye/uploadImage		 	http://131.1.2.217:8080/com.hotye/uploadImage

ProxyPass /com.hotye/templateServlet 				http://131.1.2.217:8080/com.hotye/templateServlet
ProxyPassReverse /com.hotye/templateServlet		 	http://131.1.2.217:8080/com.hotye/templateServlet

  

在Apache的配置文件httpd.conf中配置站点文件的压缩优化

#### 压缩优化设置

LoadModule headers_module modules/mod_headers.so
LoadModule deflate_module modules/mod_deflate.so

SetOutputFilter DEFLATE
BrowserMatch ^Mozilla/4 gzip-only-text/html
BrowserMatch ^Mozilla/4\.0[678] no-gzip
BrowserMatch \bMSIE !no-gzip !gzip-only-text/html
SetEnvIfNoCase Request_URI \.(?:gif|jpe?g|png)$ no-gzip dont-vary
Header append Vary User-Agent env=!dont-vary

 

Apache访问路径的别名配置

<IfModule alias_module>
#
#这里增加
Alias /myAliasTest    F:/apachephp/testjava
#
#
#
</IfModule alias_module>

###再添加别名目录的权限设置
<Directory "F:/apachephp/testjava">
    AllowOverride None
    Options None
    Order allow,deny
    Allow from all
</Directory>

 

 

 

Tomcat 的部署

这里我的Tomcat部署到内网131.1.2.217linux下

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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