apache2.2.* + tomcat 6.0 整合及优化

本文介绍如何整合Apache与Tomcat实现负载均衡,并提供具体的配置步骤。同时,还介绍了针对Tomcat和Apache的优化方法,包括缓存设置、压缩传输等,以提升系统的并发处理能力。

一、整合

1、首先下载apache,以及tomcat 对应的版本,并下载相关版本的jk文件

apache2.2.15

tomcat6.0

mod_jk-1.2.30-httpd-2.2.3.so

在tomcat下新建文件workers.properties 复制内容

workers.tomcat_home=E:\Tomcat6.0 #让mod_jk模块知道Tomcat的位置
workers.java_home=E:\Java\jre1.6.0 #让mod_jk模块知道jre的位置
ps=\
worker.list=ajp13 #模块版本
worker.ajp13.port=8009 #工作端口,若没占用则不用修改
worker.ajp13.host=localhost #本机,若上面的Apache主机不为localhost,作相应修改
worker.ajp13.type=ajp13 #类型
worker.ajp13.lbfactor=1 #代理数,不用修改

2、修改httpd.conf

将jk拷入apache的modules中

在httpd.conf最后加上

#设置Apache与Tomcat之间的连接,让Apache遇到jsp文件时,在后台将其交由Tomcat去处理
LoadModule jk_module modules/mod_jk-1.2.30-httpd-2.2.3.so
#此处mod_jk的文件为你下载的文件
JkWorkersFile "E:/Tomcat6.0/conf/workers.properties"
#指定tomcat监听配置文件地址
JkLogFile "E:/Tomcat6.0/logs/mod_jk2.log"
#指定日志存放位置
JkLogLevel info
JkOptions +ForwardKeySize +ForwardURICompat -ForwardDirectories
JkMount /*/servlet/* ajp13
JkMount /*.jsp ajp13
JkMount /*.do ajp13
JkMount /*.action ajp13

二、优化

1、tomcat优化

<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" maxHttpHeaderSize="8192" useBodyEncodingForURI="true"
connectionTimeout="20000" maxThreads="2048" minSpareThreads="125" maxSpareThreads="256"
redirectPort="8443" enableLookups="false" URIEncoding="UTF-8" acceptCount="1000" />

<Connector port="8009" protocol="AJP/1.3" maxHttpHeaderSize="8192" useBodyEncodingForURI="true"
connectionTimeout="20000" maxThreads="2048" minSpareThreads="125" maxSpareThreads="256"
redirectPort="8443" enableLookups="false" URIEncoding="UTF-8" acceptCount="1000" />

2、apache

在httpd.conf中找到这两个插件(mod_deflate.so,mod_expires.so),把注释去掉

#设置缓存的时间

<IfModule mod_expires.c>
ExpiresActive On
ExpiresDefault A0
# 1 年
<FilesMatch "\.(flv|ico|pdf|avi|mov|ppt|doc|mp3|wmv|wav)$">
ExpiresDefault A9030400
</FilesMatch>
# 1 星期
<FilesMatch "\.(jpg|jpeg|png|gif|swf)$">
ExpiresDefault A604800
</FilesMatch>
# 3 小时
<FilesMatch "\.(txt|xml|js|css)$">
ExpiresDefault A10800
</FilesMatch>
</IfModule>

#利用apache压缩传输数据
<IfModule mod_deflate.c>
DeflateCompressionLevel 7
AddOutputFilterByType DEFLATE text/html text/plain text/xml application/x-httpd-php
AddOutputFilter DEFLATE css js
#DeflateFilterNote Input instream
#DeflateFilterNote Output outstream
#DeflateFilterNote Ratio ratio
#LogFormat '"%r" %{outstream}n/%{instream}n (%{ratio}n%%)' deflate
#CustomLog logs/deflate_log.log deflate
</IfModule>

压力测试(ab)下提高并发数
# Server-pool management (MPM specific)
Include conf/extra/httpd-mpm.conf

在windows下配置

# WinNT MPM
# ThreadsPerChild: constant number of worker threads in the server process
# MaxRequestsPerChild: maximum number of requests a server process serves
<IfModule mpm_winnt_module>
ThreadsPerChild 450
MaxRequestsPerChild 0
</IfModule>

在linux下

配置一下prefork 或者 worker的参数,这两种区别你可以上网差。用worker方式,混合进程+线程,吃cpu和内存小,支撑的量大不少

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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