【原创】Linux 下 Apache 与 Resin 完美整合

Linux下JDK与Web服务器搭建
本文介绍在Linux环境下安装配置JDK、Apache及Resin的过程,包括环境检查、软件下载、编译配置等步骤,并指导如何部署web应用程序。

1. 环境检查

首先,检查Liunx操作系统是否已安装jdk, 若未安装即时从http://java.sun.com/ 官网下载安装。

(注:具体如何配置jdk,我的其它博客文章已讲到,不再重复!)

另外, 在 Linux 终端内输入

# httpd -v

   检查系统是否已默认安装了 apache, 若系统已安装, 再用

# httpd -S

   查看apache配置文件中的设定信息。

若系统未默认安装则需要从http://www.apache.org/官网下载与jdk相符号的版本。

 

2. 软件下载

JDK 官网下载: http://java.sun.com/

Apache 官网下载: http://www.apache.org/

Resin 官网下载: http://www.caucho.com/

 

下面以 redhat 系统下 jdk1.5.* , apache-2.* 与 resin-3.* 配置为例:

 

3. Apache 编译与配置 进入 apache 根目录下, 执行如下命令:

# ./configure --prefix=/usr/local/apache --enable-shared=max --enable-module=most

# make

# make install

若一切顺利,则表明apache安装成功!

 

4. Resin 编译与配置 进入 resin 根目录下, 执行:

# ./configure --prefix=/usr/local/resin --with-apxs=/usr/local/apache/bin/apxs --with-apache=/usr/local/apache

# make

# make install

若 resin 与 apache 整合成功,则会在 /usr/local/apache/conf/httpd.conf 文件末尾处查看到如下信息: LoadModule caucho_module /usr/local/apache/modules/mod_caucho.so
ResinConfigServer localhost 6802
CauchoStatus yes
<IfModule mod_caucho.c>
<Location /caucho-status>
SetHandler caucho-status
</Location>
</IfModule>
AddHandler caucho-request jsp
<Location /servlet/*>
SetHandler caucho-request
</Location>

 

若想设置 apache 对 url 大小写不敏感, 只需在上段文字之前添加如下信息:

LoadModule speling_module /usr/local/apache/modules/mod_speling.so

CheckSpelling on

 

5. 部署web应用程序

 

a.编辑 /usr/local/resin/conf/resin.conf 文件
<web-app id="/" root-directory="web程序路径"/>


b.编辑 /usr/local/apache/conf/httpd.conf文件
DocumentRoot "web程序路径"

 

 

6. 启动 Apache 和 resin
i. 进入 /usr/local/apache/bin/ 目录,执行:

# ./httpd &

ii. 进入 /usr/local/resin/bin/ 目录,执行:

# ./httpd.sh &

 

 

7. 测试 在客户端浏览器输入“http://服务器的ip地址:apache端口号/”,若web程序能正常启动, 则表明大功告成!

 

(注: 若想使用系统已默认安装的apache, 则只需找到apache的安装路径进行相关的配置即可。)

(另: 该网站的博客内容编辑器太不咋样了, 刚排好的版全乱套了,强烈要求改版!)

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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