apache tomcat负载配置

今天在一台机子(windowxp)上测试配置apache2.2+多tomcat5.5。记录一下配置的步骤,和碰到的问题。
1.下载对应版本的mod_jk.so放入apache_home/modules目录下
2.httpd.conf文件中增加。Include D:/mod_jk.conf 。包含mod_jk的配置
3.在mod_jk.conf中增加。加载mod_jk模块
<IfModule !mod_jk.c>
LoadModule jk_module modules/mod_jk.so
</IfModule>
#配置虚拟主机
<VirtualHost *:80>
ServerName localhost
DocumentRoot "D:\workspace3.2\test"

#将jsp转发到负责负载的controller
JkMount /*.jsp controller
</VirtualHost>
打开apache,tomcat测试是否可以正确转发。
4.配置apache负载
在mod_jd.confi中增加了配置。指定负载配置的文件。
JKWorkersFile conf/workers.properties
5.在apache_home/conf下建立workers.properties文件,增加如下配置

#配置了3个节点
worker.list = controller,tomcat1,tomcat2
#配置tomcat1 节点,对应的ajp端口
worker.tomcat1.port=8009
worker.tomcat1.host=localhost
worker.tomcat1.type=ajp13
#负载比重
worker.tomcat1.lbfactor=1

worker.tomcat2.port=8008
worker.tomcat2.host=localhost
worker.tomcat2.type=ajp13
worker.tomcat2.lbfactor=1

#配置负载控制节点
worker.controller.type=lb
#指定要负载的节点
worker.controller.balanced_workers=tomcat1,tomcat2
#是否将同一个用户始终导向同一个tomcat
worker.controller.sticky_session=true


6.配置多tomcat。
手动copy了一个tomcat5.5_b。修改tomcat配置端口(在一台机子,避免冲突)

<Connector port="8090" maxHttpHeaderSize="8192"
maxThreads="150" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75"
enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100"
connectionTimeout="20000" disableUploadTimeout="true" URIEncoding="UTF-8" useBodyEncodingForURI="true" />

修改connector端口,一个改为不同的监听端口。这里一个8080,一个8090.

<Connector port="8009" URIEncoding="UTF-8" useBodyEncodingForURI="true"
enableLookups="false" redirectPort="8443" protocol="AJP/1.3" />

修改ajp监听的端口,对应上面workers.properties中的端口。这里一个默认8009,一个8008.

<Engine name="Catalina" defaultHost="localhost" jvmRoute="tomcat1">

配置engine,添加jvmRoute对应workers.proerties中的tomcat实例名称。(注:如果不配置这个名称,也可以跑起来,但是好像不能正确负载)

7.分别启动2个tomcat,apache测试,是否正确
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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