varnish

varnish请求处理流程

我的varnish启动脚本
#!/bin/sh
# 启动日志输出,使用cronolog进行日志切分;
/usr/local/varnish/bin/varnishncsa -n /data/varnish/|/usr/local/sbin/cronolog /data/varnish/logs/wap-access-%Y-%m-%d-%H.log &
./varnishd -n /data/varnish -f ../etc/varnish.conf -a 0.0.0.0:80 -s file,/data/varnish/varnish_cache.data,1G -i varnish -u nobody -p thread_pool_max=4000 -p default_ttl=14400 -p thread_pools=4 -p lru_interval=3600 -h classic,500009 -p client_http11=on -T 127.0.0.1:3500

我的varnish配置文件
backend default {
.host = "127.0.0.1";
.port = "90";
}

backend image3 {
.host = "10.11.87.17";
.port = "80";
}


sub vcl_recv {
# url rewrite
if (req.url~ "^/images3/dy.*") {
set req.http.host = "image3.examp.com";
set req.backend = image3;
set req.url = regsub(req.url, "^/images3/", "/");
}
elseif (req.url~ "^/images3/xxx\.jpg\?.*") {
set req.http.host = "image3.example.com";
set req.backend = image3;
set req.url = regsub(req.url, "^/images3/", "/");
}
else {
set req.backend = default;
}
# 请求新数据时,允许返回过期的数据
set req.grace = 2m;
return (lookup);
}

sub vcl_pass {
return (pass);
}
sub vcl_hit {
if (!obj.cacheable) {
return (pass);
}
if(req.url~ "^/pull/"){ # 设置/pull/路径下面的资源的过期时间
set obj.ttl = 600s ;
}
return (deliver);
}
#
sub vcl_miss {
return (fetch);
}
sub vcl_fetch {
#允许返回过期对象
set obj.grace = 2m;
if (!obj.cacheable) { # 非可缓存对象,重后台内容服务器获取
return (pass);
}
if(obj.status !=200){#非200对象,不缓存
return (pass);
}
set obj.prefetch = -30s; # 这个配置是干虾米的啊?
return (deliver);
}
sub vcl_deliver { # 设置个response头,标识是否缓存命中
if (obj.hits > 0) {
set resp.http.X-Cache = "HIT";
} else {
set resp.http.X-Cache = "MISS";
}
}

varnish 日志查看
./bin/varnishlog -n workdir ;需要用-n参数指定varnish的工作目录,否则无法输出日志

varnish vs nginx
nginx 处理静态文件的能力很强,在此用apache的ab程序作了下压力测试
测试场景:
ab通过nginx服务器前端的varnish代理访问单个图片文件;
ab直接通过nginx访问图片文件;
测试结果:
直接访问nginx的效率要高于通过varnish缓存代理访问,在大并发量的情况下效果更加明显;
在图片为动态生成的情况下通过varnish缓存加速的速度要好于nginx;nginx配置cache功能情况下的性能测试待补充

【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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