利用好HTTP协议设置WEB服务器,减轻服务器负载(就拿JE说)

本文介绍如何通过设置Lighttpd等Web服务器的HTTP头部信息实现资源缓存,以此减少服务器的压力。通过实例展示了缓存机制的工作原理,并承诺后续会分享具体的配置方法。

    这里讲解一个基本知识,可以大力减轻服务器负载,我试过apache、lighttpd、Nginx,这三个WebServer都有自己的相关模块设置HTTP协议头使浏览器缓存上次的请求,而不是每次都去请求服务器。

 

    不知道你平时浏览网页时候,留意到请求服务器后返回的应答状态没?比如200,404,500,304等等。我这里要说的是304 Not Modified。

 

    就拿javaeye来说吧,用的是Server lighttpd/1.4.20

 

    清空浏览器到缓存,第一次请求www.iteye.com,你会发现一共有25个请求,应答状态都是200,也就是说,服务器把25个请求的内容全部发送到用户的浏览器。

    截图如下:

    你再刷新一次,发现了什么呢?截图如下:



 

 看到了吗?多少个304?多少数据来自缓存?这里面有玄机的哦。

 

今天太晚了,后天再来写,教你如何设置lighttpd来达到和JE一样的聪明做法,以及它的原理。

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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