优化squid配置

#设置运行时的用户和组权限 

cache_effective_user squid 
cache_effective_group squid 

  #设置管理信息 

visible_hostname proxy.yxtc.edu.cn 
cache_mgr [email]bye2000@yxtc.edu.cn[/email] 

  #设置监听地址和端口 

http_port 3128 
tcp_incoming_address x.x.x.x 
udp_incoming_address x.x.x.x 

  #见下面补充说明 

cache_mem 32 MB 
cache_dir /cache 6000 14 256 

  #设置cache对象超时时间 

reference_age 3 months 

  #访问控制设置 

acl mynet src 192.168.1.0/255.255.255.0 
acl all src 0.0.0.0/0.0.0.0 
http_access allow mynet 
http_access deny all 

  #透明代理设置 

httpd_accel_host virtual 
httpd_accel_port 80 
httpd_accel_with_proxy on 
httpd_accel_uses_host_header on 

  #swap 性能微调 

half_closed_clients off 
cache_swap_high 100% 
cache_swap_low 80% 
maximum_object_size 1024 KB 

  #见补充说明 

refresh_pattern -i .html 1440 100% 129600 reload-into-ims 
refresh_pattern -i .shtml 1440 100% 129600 reload-into-ims 
refresh_pattern -i .hml 1440 100% 129600 reload-into-ims 
refresh_pattern -i .gif 1440 100% 129600 reload-into-ims 
refresh_pattern -i .swf 1440 100% 129600 reload-into-ims 
refresh_pattern -i .jpg 1440 100% 129600 reload-into-ims 
refresh_pattern -i .png 1440 100% 129600 reload-into-ims 
refresh_pattern -i .bmp 1440 100% 129600 reload-into-ims 
refresh_pattern -i .js 1440 100% 129600 reload-into-ims 

补充说明: 
1.cache_mem 32 MB 

  注意:cache_mem并不是squid所能使用内存的大小,而是squid用户hot object的物理内存的大小,所以这个值可以小一些。 

2.cache_dir /cache 6000 14 256 

  对于第一级子目录和第二级子目录的计算方法,可以参考笔者以前的文章《用LINUX架设代理服务器(上)(中)(下)》; 

3.refresh_pattern -i .html 1440 100% 129600 reload-into-ims等 

  这几句其实是强行控制对象的超时时间,这违反了http协议的精神,但是在带宽较窄的场合,可以提高明显系统相应时间。 

4.注意/cache目录及日志文件的权限,其所有用户和所有组必须为squid; 

  • maximum_object_size 是 能cache最大的文件大小。对应wmv,rm文件,建议设置为32768 kB
  • maximum_object_size_in_memory 是在内存中cache的最大文件大小。
  • cache_mem 是SQUID可用到的最大内存。经实践,4G内存的服务器用2G;超过2G导致SQUID运行不稳

【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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