nginx功能梳理

本文介绍了nginx的六大功能:反向代理、正向代理、负载均衡、容错、动静分离及健康检查。通过反向代理实现用户与服务的间接交互,正向代理帮助用户访问受限服务。负载均衡和容错确保系统稳定性,动静分离优化HTTP服务器性能,健康检查则通过nginx_upstream_check_module进行。同时,nginx还具备限流功能,如ngx_http_limit_req_module和ngx_http_limit_conn_module分别限制请求速率和连接数。

我了解到的nginx的功能有这些:反向代理/正向代理/负载均衡/容错/动静分离/健康检查/限流

1. 反向代理

用户不知道,也不关注具体请求哪个服务,用户只与nginx服务器交互,由nginx控制具体发往哪个服务。
在这里插入图片描述

2. 正向代理
与反向代理不一样的是,此时用户知道自己想与服务1/服务2/服务3沟通,但是由于某些原因无法直接沟通,于是通过代理服务器(nginx)来实现。

server {
	   listen 9999;
	
	   location /service1 {
	       proxy_pass http://service1.com/service1;
	   }
	   location /service2 {
	       proxy_pass http://service2.com/service2;
	   }
	   location /service3 {
	       proxy_pass http://service3.com/service3;
	   }
}

如上配置nginx后,用户事先将代理服务器设置为nginx:9999,然后所有访问请求将被转发到nginx服务器,由nginx替用户来请求。

3. 负载均衡/容错

upstream myserver{ 
	# weight表示权重,max_fails表示最大错误次数,fail_timeout表示失败后服务暂停时间
    server 127.0.0.1:8080 weight=2 max_fails=2 fail_timeout=2; 
    server 127.0.0.1:8081 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=1;    
    server 127.0.0.1:8082 down; # 此服务器暂时不可使用
    server 127.0.0.1:8083 backup; # 此服务作为backup,当其余服务宕掉(connect refuse/timeout)时使用
    ip_hash; # 根据ip hash来分配服务器,默认是按比重轮询,还有fair,url_hash等,由第三方提供
}

4. HTTP服务器(动静分离)
传统的java应用,使用tomcat服务器,动态请求和静态文件均请求tomcat。
使用nginx,则可以将动态请求转发至tomcat,将静态文件请求直接指向本地文件夹。

5. 健康检查
nginx_upstream_check_module模块(第三方)可以提供比较好的健康检查功能。

upstream myserver {
	server 127.0.0.1:8080;
	server 127.0.0.1:8081;
	#http健康检查相关配置
	check interval=3000 rise=2 fall=3 timeout=3000 type=http;
	#/health/status为后端健康检查接口
	check_http_send "HEAD /health/status HTTP/1.0";
	check_http_expect_alive http_2xx http_3xx;
}

以上配置引自https://www.cnblogs.com/handsomeye/p/9604785.html

6. 限流
ngx_http_limit_req_module 模块提供限制请求处理速率能力,使用了漏桶算法(leaky bucket)
ngx_http_limit_conn_module 提供了限制连接数的能力,利用 limit_conn_zone 和 limit_conn 两个指令即可。
参考:https://blog.youkuaiyun.com/myle69/article/details/83512617

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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