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

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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