linux下 jk方法实现apache+jboss连接

本文详细介绍了如何在Linux环境下安装并配置mod_jk模块,包括下载所需版本、配置workers.properties文件以及修改httpd.conf等内容,使Apache能够与Tomcat进行有效连接。
[url=http://javadonkey.iteye.com/blog/210868]接上篇[/url]
[size=medium][b]安装mod.jk[/b][/size]
先要下载mod.jk
[url]http://www.apache.org/dist/tomcat/tomcat-connectors/jk/binaries/[/url]
找到你需要的版本下载即可
本例文件:[b]mod_jk-1.2.26-httpd-2.2.6.so[/b]
下载后进入到文件目录执行
[color=red]linux 自带的apache在/etc/httpd/[/color]
# cp mod_jk-1.2.26-httpd-2.2.6.so /usr/local/apache2/modules/

[b]配置[/b]
在[b]/usr/local/apache/conf/extra[/b]创建一个配置文件[b]workers.properties[/b]
添加内容:
# Defining a worker named worker1 and of type ajp13
worker.list=worker1

# Set properties for worker1
worker.worker1.type=ajp13
worker.worker1.host=localhost
worker.worker1.port=8009
worker.worker1.lbfactor=50
worker.worker1.cachesize=10
worker.worker1.cache_timeout=600
worker.worker1.socket_keepalive=1
worker.worker1.socket_timeout=300

再配置[b]/usr/local/apache/conf/httpd.conf[/b],作以下修改:
[list=1]
[*]修改DocumentRoot(默认的根目录) "/var/www/html"
[*]增加关于加载mod_jk的语句:
LoadModule jk_module modules/mod_jk-1.2.26-httpd-2.2.6.so
JkWorkersFile conf/extra/workers.properties
[*]增加mod_jk的配置:
<VirtualHost *:80>
JkMount /hr/servlet/* worker1
JkMount /hr/*.jsp worker1
JkMount /hr/*.do worker1
ServerAdmin njgnini@163.com
ServerName www.iteye.com
ServerAlias www.iteye.com.cn
RewriteEngine On
RewriteRule ^/$ /hr/ [R,P]
[color=red]#rewrite 访问www.iteye.com转到 www.iteye.com/hr/ 地址栏显示 www.iteye.com[/color]     
SetEnv force-proxy-request-1.0.1
SetEnv proxy-nokeepalive 1
[color=red]# 以上两行设置是防止IE5.5以下版本的浏览器访问出现问题[/color]   
</VirtualHost>
[*]
增加图片访问目录
<Directory "/var/photo">
Options FollowSymLinks
AllowOverride All
Order deny,allow
Allow from all
DirectoryIndex /default.png
ErrorDocument 404 /default.png
# 如果没有指定图片显示的默认图
</Directory>

<VirtualHost *:80>
DocumentRoot "/var/photo"

ServerAdmin admin@haha.cn
ServerName photo.cn
ServerAlias photo.cn
</VirtualHost>
[/list]然后保存退出 启动apache和jboss 访问[b]http://你的ip地址/[/b] 打开jboss页面就O了!!
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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